面试题：ElasticSearch条件限制类decider在分布式环境下的优化与实践

1. 集群配置优化

节点角色划分：
- 明确主节点、数据节点和协调节点的职责。主节点负责集群状态管理，数据节点存储和处理数据，协调节点负责接收客户端请求并分发到合适的数据节点。将处理复杂查询能力强的节点设置为协调节点，保证请求分发效率。
- 例如，在配置文件elasticsearch.yml中，通过设置node.master: true、node.data: true、node.ingest: true等来确定节点角色。
跨数据中心配置：
- 利用Elasticsearch的跨集群搜索（Cross - Cluster Search，CCS）功能。在每个数据中心的集群中配置跨集群连接，以便能够在不同数据中心间进行统一查询。
- 例如，在每个集群的elasticsearch.yml文件中配置cluster.remote.<cluster_name>.seeds: ["<ip_address>:<port>"]，其中<cluster_name>是远程集群的名称，<ip_address>和<port>是远程集群节点的地址和端口。
索引设置：
- 基于设备ID和时间戳进行索引分片设计。例如，按天对索引进行时间序列切分，根据设备ID进行哈希分片，这样可以在查询特定时间和设备ID的数据时，快速定位到相关分片，减少扫描范围。
- 在创建索引时使用如下API指定分片数和副本数：

PUT /your_index_name
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 10,
        "number_of_replicas": 1
    }
}

2. 查询策略设计

利用过滤器缓存：
- 对于设备ID属于特定分组和测量值超过特定阈值这两个条件，使用过滤器（filter）而不是查询（query）。过滤器会被缓存，后续相同的过滤条件可以直接从缓存中获取结果，提高查询性能。
- 例如，在查询语句中：

GET /your_index_name/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "measurement_value": {
                            "gt": <specific_threshold>
                        }
                    }
                },
                {
                    "terms": {
                        "device_id": ["<device_id_1>", "<device_id_2>",... ]
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "aggs": {
        "data_center_buckets": {
            "terms": {
                "field": "data_center_field"
            },
            "aggs": {
                "last_day_data": {
                    "filter": {
                        "range": {
                            "timestamp": {
                                "gte": "now-1d/d",
                                "lt": "now/d"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

聚合查询：
- 使用聚合（aggregation）来按数据中心进行分组。在上述查询中，通过terms聚合按数据中心字段进行分组，然后在每个分组内再使用过滤器过滤出过去一天的数据。
分页和排序：
- 如果结果集较大，合理使用分页参数from和size。同时，根据查询场景确定是否需要排序，如果不需要排序则避免排序操作，因为排序会增加查询开销。例如：

GET /your_index_name/_search
{
    "from": 0,
    "size": 10,
    "query": {... },
    "aggs": {... }
}

3. 应对数据一致性和网络延迟问题

数据一致性：
- 使用一致性级别参数。例如，在写入数据时，可以选择quorum一致性级别，确保大多数副本都成功写入后才确认写入成功。在查询时，通过设置preference参数为primary或primary_first，优先从主分片获取数据，保证数据的一致性。
- 例如，在写入API中：

PUT /your_index_name/_doc/<document_id>?consistency=quorum
{
    "device_id": "<device_id>",
    "measurement_value": <value>,
    "timestamp": "2023 - 10 - 01T12:00:00Z"
}

- 在查询API中：

GET /your_index_name/_search?preference=primary
{
    "query": {... }
}

网络延迟：
- 优化网络拓扑，尽量减少数据中心之间的物理距离和网络跳数。
- 使用异步查询。Elasticsearch支持异步查询，客户端发送查询请求后可以继续执行其他任务，等查询完成后通过轮询或回调获取结果，避免长时间阻塞等待。例如，使用?async=true参数发起异步查询：

POST /your_index_name/_search?async=true
{
    "query": {... }
}

- 缓存经常查询的结果。对于一些不经常变化的数据，可以在客户端或中间层进行缓存，减少对Elasticsearch集群的查询压力，降低网络延迟影响。

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面试题：ElasticSearch条件限制类decider在分布式环境下的优化与实践

知识考点

面试题答案

1. 集群配置优化

2. 查询策略设计

3. 应对数据一致性和网络延迟问题