面试题：ElasticSearch读写原理之复杂场景下的读写优化

Question

假设在一个高并发且数据量不断增长的场景下，ElasticSearch出现读写性能瓶颈。请从读写原理角度出发，提出至少三种全面且可行的优化方案，并详细说明每种方案的实施步骤、潜在风险以及对系统其他方面的影响。

Answer 1

优化方案一：增加副本数

1. 实施步骤
   • 通过 ElasticSearch 的 API 或者配置文件来增加副本数。例如，使用 PUT 请求到集群中的索引，在请求体中设置 replicas 参数。如：

   PUT /your_index/_settings
   {
       "settings": {
           "number_of_replicas": 2
       }
   }
   

2. 潜在风险
   • 增加副本数会占用更多的磁盘空间，因为每个副本都包含了完整的数据拷贝。这可能导致磁盘空间不足的问题，尤其是在数据量巨大的情况下。
   • 副本的创建和同步会消耗网络带宽和集群资源，可能在短时间内影响集群的性能，尤其是在高并发写入时。
3. 对系统其他方面的影响
   • 读性能会显著提升，因为更多的副本可以分担读请求，减少单个节点的负载。这在高并发读场景下可以有效降低响应时间。
   • 写性能会略有下降，因为每次写入都需要同步到更多的副本节点，增加了写入的时间开销。

优化方案二：优化索引设计

1. 实施步骤
   • 字段类型优化：确保每个字段都使用最合适的数据类型。例如，如果一个字段只包含布尔值，就使用 boolean 类型而不是 text 类型。
   • 避免不必要的字段：去除那些对查询和分析没有实际作用的字段，减少索引的数据量。
   • 使用嵌套文档和父子文档：对于具有层次结构的数据，合理使用嵌套文档（nested）或父子文档（parent - child）关系。例如，如果数据是订单和订单项的关系，订单项可以作为嵌套文档存在于订单文档中。
2. 潜在风险
   • 字段类型修改可能需要重新索引数据，这是一个非常耗时且资源消耗大的操作，尤其是在数据量很大时，可能会导致服务不可用。
   • 嵌套文档和父子文档的使用增加了数据结构的复杂性，查询和维护成本会有所上升。
3. 对系统其他方面的影响
   • 优化后的索引结构可以减少磁盘占用空间，提高索引和搜索效率。
   • 合理的数据结构设计能提升查询的准确性和效率，从而提升整体系统的响应性能。

优化方案三：使用缓存

1. 实施步骤
   • 应用层缓存：在应用程序中添加缓存层，如使用 Redis 作为缓存。对于经常查询的结果，先从 Redis 中获取，如果没有再查询 ElasticSearch。例如，在 Java 应用中可以使用 Spring Cache 集成 Redis。
   • ElasticSearch 本地缓存：ElasticSearch 自身也有一些缓存机制，如 filter cache。可以适当调整相关缓存参数，如增加 filter cache 的内存大小。在 elasticsearch.yml 中可以设置：

   indices.cache.filter.size: 20%
   

2. 潜在风险
   • 应用层缓存：缓存一致性问题是一个主要风险。如果数据在 ElasticSearch 中更新了，但缓存没有及时更新，可能会导致应用获取到过期的数据。
   • ElasticSearch 本地缓存：设置过大的缓存可能会导致节点内存不足，影响 ElasticSearch 其他功能的正常运行。
3. 对系统其他方面的影响
   • 应用层缓存：可以极大地减少对 ElasticSearch 的读请求压力，提高系统的响应速度，尤其是对于热点数据的查询。
   • ElasticSearch 本地缓存：能加速查询响应，特别是对于重复的过滤查询，减少磁盘 I/O 操作。