面试题：ElasticSearch深度解析查询删除返回体与性能优化

Question

在大规模集群环境下执行ElasticSearch查询删除操作，返回体中的哪些信息可以用于分析性能瓶颈？如何根据返回体信息针对性地优化查询删除操作的性能，以减少对集群整体性能的影响？

Answer 1

可用于分析性能瓶颈的返回体信息

1. took：表示整个查询删除操作花费的时间，单位是毫秒。这直接反映了操作的耗时，若 took 时间过长，说明操作可能存在性能问题。
2. timed_out：布尔值，若为 true，表示查询删除操作超时。这意味着在设定的时间内操作未完成，暗示性能瓶颈较为严重。
3. _shards 相关信息：
   • total：参与操作的分片总数。
   • successful：成功执行操作的分片数。
   • skipped：跳过的分片数。
   • failed：操作失败的分片数。如果 failed 分片数较多，或者 successful 分片数与 total 分片数差距较大，可能存在部分分片性能不佳或网络问题。
4. hits 相关信息：对于查询操作，hits 包含了匹配的文档信息。若 hits 返回的文档数过多，可能意味着查询范围过大，导致性能下降。

针对性优化措施

1. 基于 took 时间优化：
   • 查询语句优化：检查查询语句，使用更精准的查询条件，减少扫描的数据量。例如，利用过滤器（filter）代替查询（query）进行非评分过滤操作，因为过滤器不进行评分，性能更高。
   • 索引优化：确保查询字段有合适的索引。如果查询涉及多个字段，考虑创建复合索引。
2. 针对 timed_out 优化：
   • 增加超时时间：在合理范围内适当增加查询超时时间设置，但这只是临时解决办法，不能从根本上解决性能问题。
   • 拆分操作：如果操作涉及的数据量巨大，考虑将大查询删除操作拆分成多个小操作，分批执行，降低单个操作的负载。
3. 基于 _shards 信息优化：
   • 处理失败分片：对于 failed 的分片，检查分片所在节点的健康状况，如磁盘空间、CPU 使用率、网络连接等。若节点故障，及时修复或替换节点。
   • 均衡负载：如果部分分片负载过高，可以考虑重新分配分片，使集群负载更加均衡。例如，通过 Elasticsearch 的 _cluster/reroute API 手动调整分片分布。
4. 针对 hits 过多优化：
   • 分页处理：采用分页（from 和 size 参数）方式，每次只返回部分结果，减少单次查询的数据量。
   • 聚合操作：如果只需要汇总信息，使用聚合（aggregation）操作代替全量查询，以减少返回的数据量。