面试题：ElasticSearch读模型的性能优化

Question

在实际应用中，当面对大量数据的ElasticSearch读操作时，查询性能可能会成为瓶颈。请阐述至少三种可以优化ElasticSearch基本读模型性能的方法，并详细说明每种方法在原理和实践中的要点。例如从索引设计、查询语句优化、集群配置等方面展开。

Answer 1

1. 索引设计优化

• 原理：合理的索引结构能加速数据检索。例如，通过设置合适的分片和副本数量，让数据分布更均衡，提高查询并行度；使用合适的字段映射，如将高频词设置为keyword类型避免分词，减少查询时的分析开销。
• 实践要点：
  • 分片与副本：根据数据量和预计的查询负载确定分片数。一般原则是每个分片大小控制在30GB - 50GB左右，副本数根据集群的高可用性和读性能需求设定，读多的场景可适当增加副本数，但会占用更多存储。
  • 字段映射：分析业务查询需求，对不需要分词的字段（如身份证号、订单号等）设置为keyword类型。对于文本字段，选择合适的分词器，例如中文可选用ik分词器。

2. 查询语句优化

• 原理：优化查询语句能减少不必要的计算和数据扫描。例如，使用过滤器（filter）代替查询（query）子句，因为过滤器不计算相关性分数，只进行数据过滤，效率更高；使用缓存机制，如filter context的缓存，避免重复查询相同数据。
• 实践要点：
  • filter使用：在只需要过滤数据而不关心相关性分数时，将条件放在filter中。例如，查询某个日期范围内的订单数据，可写成{ "query": { "bool": { "filter": [ { "range": { "order_date": { "gte": "2023 - 01 - 01", "lte": "2023 - 12 - 31" } } } ] } } }。
  • 缓存利用：Elasticsearch自动缓存filter context，所以在构建查询时尽量将可缓存的条件放在filter context中。同时，注意缓存的有效期和清理策略，避免缓存数据过旧。

3. 集群配置优化

• 原理：优化集群配置可以充分利用硬件资源，提升整体性能。例如，合理分配节点角色，将master节点、data节点和ingest节点分离，避免资源竞争；调整堆内存大小，保证Elasticsearch进程有足够的内存用于缓存和数据处理。
• 实践要点：
  • 节点角色分离：master节点主要负责集群的元数据管理，应配置较少的CPU和内存，避免繁重的计算任务；data节点负责存储和检索数据，需配置较多的CPU、内存和磁盘I/O资源；ingest节点用于数据预处理，根据数据处理量配置相应资源。
  • 堆内存调整：根据服务器的物理内存设置Elasticsearch的堆内存。一般建议堆内存不超过物理内存的50%，且最大堆内存不超过32GB（因为超过32GB会导致指针压缩失效，增加内存开销）。可通过修改jvm.options文件中的-Xms和-Xmx参数来调整堆内存大小。