面试题：ElasticSearch索引API复杂路由策略优化及问题处理

路由算法的选择

Hash 路由算法：对文档的某个标识字段（如用户ID、订单ID等）进行哈希运算，然后根据哈希值分配到不同的分片。这种算法简单且能在一定程度上保证数据均衡分布。例如，使用 MurmurHash 算法，它具有较高的运算效率和较好的分布均匀性。

// 示例代码（Java）
import com.google.common.hash.Hashing;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

String documentId = "12345";
int hash = Hashing.murmur3_32().hashString(documentId, StandardCharsets.UTF_8).asInt();
int shardIndex = Math.abs(hash) % numberOfShards;

一致性哈希算法：在分布式系统中广泛应用，能在节点动态增减时减少数据迁移量。将所有节点映射到一个环形哈希空间上，对数据的标识字段进行哈希计算，数据被分配到顺时针方向最近的节点（分片）。这对于高并发写入时节点动态调整的场景较为适用。

# 示例代码（Python）
import hashlib

class ConsistentHash:
    def __init__(self, nodes, replicas=3):
        self.replicas = replicas
        self.ring = {}
        self.sorted_keys = []
        for node in nodes:
            for i in range(self.replicas):
                key = self.hash(f"{node}:{i}")
                self.ring[key] = node
                self.sorted_keys.append(key)
        self.sorted_keys.sort()

    def get_node(self, key):
        hash_key = self.hash(key)
        for i, k in enumerate(self.sorted_keys):
            if hash_key <= k:
                return self.ring[k]
        return self.ring[self.sorted_keys[0]]

    def hash(self, key):
        return int(hashlib.md5(key.encode()).hexdigest(), 16)

数据预分析方法

数据分析工具：使用大数据分析工具如 Hadoop、Spark 等对历史数据进行分析。例如，分析数据的标识字段（如用户ID）的分布情况，是否存在某些ID出现频率过高的情况。

# 使用 Spark 分析数据分布示例
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Data Distribution Analysis").getOrCreate()
data = spark.read.csv("data.csv", header=True)
data.groupBy("user_id").count().show()

数据采样：对海量数据进行采样分析，通过随机抽取一定比例的数据来估计整体数据的分布特征。可以使用水库抽样算法等，在不遍历全部数据的情况下得到具有代表性的样本。

# 水库抽样算法示例
import random

def reservoir_sampling(stream, k):
    reservoir = []
    for i, item in enumerate(stream):
        if i < k:
            reservoir.append(item)
        else:
            j = random.randint(0, i)
            if j < k:
                reservoir[j] = item
    return reservoir

极端数据分布情况的应急处理措施

动态分片调整：当发现某个分片数据量过大（如超过平均分片数据量的一定倍数），可以动态增加该分片的数据副本，或者将部分数据迁移到其他分片。ElasticSearch 提供了 API 可以进行分片的迁移操作。

# 示例 ElasticSearch API 迁移分片
POST _cluster/reroute
{
    "commands": [
        {
            "move": {
                "index": "your_index",
                "shard": 0,
                "from_node": "source_node",
                "to_node": "destination_node"
            }
        }
    ]
}

数据拆分：对于极端分布的数据，可以在写入时对其进行拆分。例如，对于某个用户数据量过大的情况，可以按照时间维度（如按天、按周）将该用户的数据拆分成多个文档，然后分别路由到不同分片。

// 示例代码（Java）
import java.time.LocalDate;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

String userId = "user123";
List<String> subDocuments = new ArrayList<>();
LocalDate startDate = LocalDate.of(2023, 1, 1);
LocalDate endDate = LocalDate.of(2023, 12, 31);
LocalDate currentDate = startDate;
while (currentDate.isBefore(endDate.plusDays(1))) {
    String subDocumentId = userId + "_" + currentDate.toString();
    subDocuments.add(subDocumentId);
    currentDate = currentDate.plusDays(1);
}
// 后续对 subDocuments 进行路由写入

面试题：ElasticSearch索引API复杂路由策略优化及问题处理

知识考点

面试题答案

路由算法的选择

数据预分析方法

极端数据分布情况的应急处理措施