面试题：ElasticSearch深度分页可选参数的性能影响及优化

Question

在ElasticSearch进行深度分页时，使用`from`和`size`参数会面临性能问题。请详细说明`scroll`参数和`search_after`参数在处理深度分页时的工作原理，以及它们对性能的影响有何不同，在实际项目中应如何根据业务场景选择使用。

Answer 1

scroll参数工作原理

1. 首次请求：在初始的搜索请求中，通过设置scroll参数指定滚动的有效期，例如scroll=1m表示滚动窗口为1分钟。同时设置size指定每次返回的文档数量。此时Elasticsearch会创建一个快照，这个快照是在搜索请求执行时索引的一个静态视图。
2. 后续请求：后续获取结果时，使用首次请求返回的_scroll_id进行滚动请求。Elasticsearch基于之前创建的快照按顺序返回文档，就像遍历一个固定的数据集。

search_after参数工作原理

1. 首次请求：在搜索请求中，除了设置size外，需要指定一个唯一且排序的字段组合（通常是包含时间戳或唯一ID的字段）。Elasticsearch根据这些排序字段对文档进行排序，然后返回size数量的文档，并且在返回结果中包含最后一个文档的排序值。
2. 后续请求：下一次请求时，使用上一次返回的最后一个文档的排序值作为search_after参数的值，Elasticsearch基于这个值继续从排序后的文档集中按顺序获取下一批size数量的文档。

对性能的影响不同

1. scroll：
   • 优点：在处理大量数据分页时，由于是基于快照，一次性加载大量数据时性能相对稳定，适用于需要快速获取大量数据进行离线处理等场景。
   • 缺点：维护快照会占用额外的资源，随着滚动窗口时间的延长，可能会占用较多内存，并且如果滚动窗口内索引数据有更新，滚动结果不会反映这些变化。同时，因为是基于快照，在高并发写入场景下，可能会出现数据不一致的情况。
2. search_after：
   • 优点：实时性较好，每次请求都是基于当前索引的最新状态。不占用额外的资源来维护快照，资源消耗相对较小。
   • 缺点：每次请求都需要基于排序字段进行查找定位，在数据量非常大且排序字段索引性能不佳时，性能可能会逐渐下降。如果排序字段不是全局唯一的，可能会导致数据重复或遗漏。

实际项目中的选择

1. 离线数据分析场景：如果是进行离线数据分析，对数据实时性要求不高，且需要一次性获取大量数据，可以选择scroll。例如，每天凌晨对前一天的日志数据进行批量分析。
2. 实时性要求高的场景：在实时性要求高的场景，如显示最新的商品列表，并且需要分页浏览，应选择search_after。这样用户每次看到的都是最新的商品排序结果。
3. 资源敏感场景：如果系统资源有限，对内存等资源消耗较为敏感，search_after由于不占用额外快照资源，是更好的选择。例如在一些资源受限的边缘计算设备上的应用。