面试题答案
一键面试1. 高亮参数对聚合性能的影响
- 性能问题：如果在高亮设置中使用了过于复杂的高亮片段提取策略，如设置过多的
pre_tags、post_tags，或者指定了复杂的fragment_size和number_of_fragments，可能会导致 Elasticsearch 在处理高亮时消耗大量资源。这不仅会影响高亮本身的性能，还会间接影响聚合结果的获取。因为 Elasticsearch 在处理请求时，会按顺序执行各个操作，高亮操作的资源消耗可能会延迟聚合操作的执行，甚至可能使系统资源紧张，导致聚合性能下降。例如，将fragment_size设置得非常小，会使得 Elasticsearch 需要处理更多的片段，增加了处理时间，同时也会增加内存开销，从而影响聚合性能。 - 优化建议：尽量简化高亮设置。根据实际需求合理设置
fragment_size和number_of_fragments。如果对高亮片段长度要求不是特别严格，可以适当增大fragment_size，减少片段数量。同时，避免使用过多不必要的pre_tags和post_tags。例如，对于一篇文章，若只是想突出关键词，可将fragment_size设置为 200 - 300 字符，number_of_fragments设置为 3 - 5 个，这样既能满足基本的高亮展示需求，又能减少高亮处理的资源消耗，进而提升聚合性能。 - 原理：简化高亮设置减少了 Elasticsearch 在文本处理上的工作量，降低了 CPU 和内存的占用。当高亮操作快速完成后，系统可以更快地将资源分配给聚合操作，使得聚合能够更高效地执行。
2. 布尔查询中过滤器（filter）和查询（query）子句对聚合和高亮的影响
- 性能问题：在布尔查询中，如果过滤器子句写得过于复杂，例如包含大量的嵌套条件或者不合理的范围查询，会增加查询解析和执行的时间。这对于聚合和高亮操作都会产生负面影响。对于聚合，复杂的过滤器会使得参与聚合的数据筛选过程变得缓慢，因为 Elasticsearch 需要花费更多时间来确定哪些文档符合过滤条件。对于高亮，由于高亮是基于符合查询条件的文档进行的，过滤器的性能问题会导致高亮操作延迟启动，并且如果因为过滤器问题导致符合条件的文档数量过多或过少，都可能影响高亮的效果和性能。例如，在一个范围查询中设置了过窄的日期范围，且没有合理使用缓存等优化手段，会使得每次查询都要重新计算符合条件的文档，增加查询时间，进而影响后续的聚合和高亮操作。
- 优化建议：对布尔查询中的过滤器子句进行优化。合理使用缓存机制，如 Elasticsearch 的 filter cache，对于经常使用的过滤条件，可以利用缓存来避免重复计算。同时，简化过滤器的逻辑，避免不必要的嵌套和复杂条件。尽量使用更高效的查询语句，例如使用
terms代替bool must中多个match来匹配多个值。对于日期范围等范围查询，要根据实际业务场景合理设置范围，避免过窄或过宽的范围导致不必要的性能损耗。 - 原理：缓存机制可以减少重复计算的开销，使得符合过滤条件的文档集能够快速确定。简化过滤器逻辑和使用高效查询语句，能降低查询解析和执行的复杂度，减少 CPU 和内存的使用，从而提高整个查询流程的性能，包括聚合和高亮操作。
3. 聚合参数对高亮性能的影响
- 性能问题：聚合操作如果设置了过多的桶（bucket）或者复杂的聚合函数嵌套，会占用大量的内存和 CPU 资源。这会导致整个查询响应时间变长，进而影响到高亮操作。因为高亮是在查询结果基础上进行的，当聚合操作消耗大量资源导致查询响应延迟时，高亮操作也会随之延迟。例如，在一个
terms聚合中设置了大量的size值，试图获取非常多的桶，这会使得 Elasticsearch 需要处理大量的数据来生成这些桶，导致内存占用过高，性能下降，高亮操作也会因此受到影响。 - 优化建议：合理设置聚合参数。在
terms聚合中，根据实际需求设置合适的size值，避免设置过大。如果需要获取更多桶的数据，可以采用分页的方式逐步获取。对于复杂的聚合函数嵌套，要评估是否真的有必要，尽量简化聚合逻辑。例如，在统计不同类别文章的数量时，如果只关心前 10 个类别，就将terms聚合的size设置为 10，而不是一个很大的值。 - 原理：合理设置聚合参数可以减少聚合操作的资源消耗，使查询能够更快地完成，从而为高亮操作提供更及时的基础数据，提高高亮操作的性能。