面试题：ElasticSearch内部模块提交任务优化策略之任务调度

1. 了解任务特性

索引创建任务：通常资源消耗大，特别是在创建大规模索引时，可能涉及大量磁盘I/O和内存操作。
数据查询任务：一般对响应时间敏感，用户期望能快速获取查询结果。

2. 设计调度算法思路

优先级划分：
- 高优先级：短查询任务（预计执行时间短且对实时性要求高）、涉及关键业务指标的查询。
- 中优先级：长查询任务、索引创建任务但非紧急情况。
- 低优先级：一些后台维护任务，如定期的索引优化任务。
调度算法实现：
- 基于队列：使用多个优先级队列，高优先级队列优先处理。例如，Java中可以使用PriorityQueue，根据任务优先级的比较器来实现不同优先级任务的排队。
- 动态调整：根据集群当前负载动态调整任务优先级。若集群处于高负载状态，为保证系统稳定，适当降低索引创建等资源消耗型任务的优先级；若负载较低，则可适当提高其优先级以利用空闲资源。
- 资源感知：了解集群当前资源使用情况（如CPU、内存、磁盘I/O等）。对于资源消耗大的索引创建任务，在资源充足时优先调度；对于查询任务，若资源紧张，优先调度资源需求小的短查询。可以通过ElasticSearch提供的API获取集群状态信息，如/_cat/nodes?v查看节点资源使用情况。
- 任务预评估：对任务执行时间进行预估，结合任务优先级调度。预估方法可以基于历史任务执行数据，通过机器学习算法（如线性回归等）建立模型来预测任务执行时间。

3. 示例代码（伪代码）

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

// 定义任务类
class Task {
    int priority;
    long estimatedTime;
    // 其他任务相关属性和方法

    public Task(int priority, long estimatedTime) {
        this.priority = priority;
        this.estimatedTime = estimatedTime;
    }
}

// 比较器，根据优先级和预估时间排序
class TaskComparator implements Comparator<Task> {
    @Override
    public int compare(Task t1, Task t2) {
        if (t1.priority != t2.priority) {
            return t1.priority - t2.priority;
        } else {
            return (int) (t1.estimatedTime - t2.estimatedTime);
        }
    }
}

public class TaskScheduler {
    private Queue<Task> taskQueue;

    public TaskScheduler() {
        taskQueue = new PriorityQueue<>(new TaskComparator());
    }

    public void addTask(Task task) {
        taskQueue.add(task);
    }

    public Task getNextTask() {
        return taskQueue.poll();
    }
}

在实际应用中，需要结合ElasticSearch的具体API和集群状态监控进行完善，例如根据集群资源动态调整任务优先级等操作。

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面试题：ElasticSearch内部模块提交任务优化策略之任务调度

知识考点

面试题答案

1. 了解任务特性

2. 设计调度算法思路

3. 示例代码（伪代码）