面试题答案
一键面试改进思路
- 自定义路由算法：
- 基于业务逻辑进行路由，例如如果业务数据有用户ID，可通过对用户ID进行哈希运算，然后映射到特定的分片。这样相同用户ID的数据总是被路由到同一分片，减少跨分片查询，提高查询效率。
- 对于一些有时间序列特性的数据，可以按时间范围进行路由，比如按天、周等时间周期，将同一时间周期的数据路由到同一分片。这样在查询某段时间的数据时，可直接定位到相应分片，避免不必要的跨分片操作。
- 动态负载均衡：
- 监控每个分片的负载情况，如CPU使用率、内存使用率、网络带宽等指标。根据这些指标动态调整路由策略，将新的请求路由到负载较低的分片。
- 定期重新分配数据分片，确保数据在各分片间均匀分布。例如，当某个分片的数据量增长过快，导致负载过高时，可将部分数据迁移到其他负载较低的分片。
- 缓存机制：
- 在客户端实现缓存，对于经常查询的数据，先从缓存中获取。如果缓存中没有，则再通过ElasticSearch查询，并将查询结果存入缓存。这样可以减少对ElasticSearch的请求压力，尤其是在高并发场景下，大量重复请求可直接从缓存获取数据。
- 可以采用分布式缓存，如Redis，来提高缓存的可用性和扩展性。
实现思路及关键代码片段
- 自定义路由算法（以Java为例）：
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.action.get.MultiGetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.MultiGetResponse;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
public class CustomRoutingMGet {
public static void main(String[] args) throws Exception {
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
// 假设根据用户ID自定义路由
String userId = "12345";
int hash = userId.hashCode();
// 假设共有10个分片
int shard = Math.abs(hash) % 10;
MultiGetRequest multiGetRequest = new MultiGetRequest();
multiGetRequest.add("index_name", "doc_type", "doc_id1").routing(String.valueOf(shard));
multiGetRequest.add("index_name", "doc_type", "doc_id2").routing(String.valueOf(shard));
MultiGetResponse multiGetResponse = client.mget(multiGetRequest);
client.close();
}
}
- 动态负载均衡：
- 需要实现一个监控模块，定期获取各分片的负载指标。以下是一个简单的示例，使用JMX来获取ElasticSearch节点的一些指标（实际应用中会更复杂，可能需要结合ElasticSearch的监控API等）。
import javax.management.MBeanServerConnection;
import javax.management.ObjectName;
import javax.management.remote.JMXConnector;
import javax.management.remote.JMXConnectorFactory;
import javax.management.remote.JMXServiceURL;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class ShardLoadMonitor {
public static Map<String, Double> getShardLoads() throws Exception {
JMXServiceURL url = new JMXServiceURL("service:jmx:rmi:///jndi/rmi://localhost:9999/jmxrmi");
JMXConnector jmxc = JMXConnectorFactory.connect(url, null);
MBeanServerConnection mbsc = jmxc.getMBeanServerConnection();
ObjectName name = new ObjectName("org.elasticsearch:type=node");
Map<String, Double> shardLoads = new HashMap<>();
// 这里只是示例获取CPU负载，实际可获取更多指标
Double cpuLoad = (Double) mbsc.getAttribute(name, "cpuLoad");
shardLoads.put("shard1", cpuLoad);
// 可循环获取更多分片的负载
jmxc.close();
return shardLoads;
}
}
然后在路由逻辑中根据获取的负载情况进行动态路由，示例代码如下：
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.action.get.MultiGetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.MultiGetResponse;
import java.util.Map;
public class DynamicRoutingMGet {
public static void main(String[] args) throws Exception {
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
Map<String, Double> shardLoads = ShardLoadMonitor.getShardLoads();
String leastLoadedShard = "";
double minLoad = Double.MAX_VALUE;
for (Map.Entry<String, Double> entry : shardLoads.entrySet()) {
if (entry.getValue() < minLoad) {
minLoad = entry.getValue();
leastLoadedShard = entry.getKey();
}
}
MultiGetRequest multiGetRequest = new MultiGetRequest();
multiGetRequest.add("index_name", "doc_type", "doc_id1").routing(leastLoadedShard);
multiGetRequest.add("index_name", "doc_type", "doc_id2").routing(leastLoadedShard);
MultiGetResponse multiGetResponse = client.mget(multiGetRequest);
client.close();
}
}
- 缓存机制（以Redis作为分布式缓存，Java为例）：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.action.get.MultiGetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.MultiGetResponse;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
public class CachedMGet {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
String cacheKey = "mget_request";
String cachedResponse = jedis.get(cacheKey);
if (cachedResponse != null) {
// 处理缓存中的响应
System.out.println("从缓存获取响应: " + cachedResponse);
} else {
MultiGetRequest multiGetRequest = new MultiGetRequest();
multiGetRequest.add("index_name", "doc_type", "doc_id1");
multiGetRequest.add("index_name", "doc_type", "doc_id2");
MultiGetResponse multiGetResponse = client.mget(multiGetRequest);
// 将响应存入缓存
jedis.set(cacheKey, multiGetResponse.toString());
client.close();
}
jedis.close();
}
}