面试题：ElasticSearch并发控制类decider在复杂查询场景下的应用及优化

Question

假设在一个包含大量文档的ElasticSearch集群中，同时存在多个复杂的聚合查询和过滤查询并发执行。请详细说明并发控制类decider如何协调这些查询操作，以避免资源竞争和性能瓶颈，并阐述可能的优化策略。

Answer 1

并发控制类decider协调查询操作的方式

1. 资源分配：
   • 内存：为每个查询预先分配一定比例的内存资源，防止单个查询耗尽集群内存。例如，根据查询复杂度评估，为复杂聚合查询分配较多内存，简单过滤查询分配较少内存。通过indices.breaker.total.limit等参数限制每个查询对总内存的使用比例。
   • CPU：监控CPU使用率，当CPU负载过高时，decider可以采用排队策略，将新的查询放入队列，而不是立即执行。比如，设定CPU使用率阈值为80%，超过该阈值时进行排队。
2. 队列管理：
   • 优先级队列：根据查询的重要性或紧急程度设定优先级。例如，对于实时分析类的查询设置较高优先级，后台统计类查询设置较低优先级。decider按照优先级顺序从队列中取出查询执行。
   • 公平队列：确保每个查询类型都有机会执行，避免高优先级查询持续占用资源导致低优先级查询饿死。例如，按轮询方式从不同优先级队列中取出查询执行一定时间片。
3. 资源监控与反馈：
   • 实时监控：定期检查集群的资源使用情况，包括CPU、内存、磁盘I/O和网络带宽等。通过Elasticsearch提供的监控API（如_cat/nodes、_cat/indices等）获取资源使用指标。
   • 动态调整：根据资源监控结果动态调整查询执行策略。如果发现磁盘I/O过高，减少涉及大量磁盘读取的查询执行频率；如果网络带宽紧张，对大数据量传输的查询进行限流。

可能的优化策略

1. 查询优化：
   • 减少字段选择：在查询中只选择必要的字段，避免返回过多不必要的数据。例如，在聚合查询中，只指定用于聚合计算的字段。
   • 简化聚合操作：避免复杂的嵌套聚合，尽量将复杂聚合拆分为多个简单聚合操作。例如，将多层次的分组聚合拆分为依次执行的单层次分组聚合。
2. 缓存策略：
   • 查询结果缓存：对于重复执行的查询，将结果缓存起来。可以使用Elasticsearch的二级缓存（如filter_cache），对过滤查询结果进行缓存。对于聚合查询结果，也可以在应用层实现自定义缓存机制。
   • 元数据缓存：缓存索引的元数据信息，如字段映射、索引设置等，减少每次查询时获取元数据的开销。
3. 硬件与配置优化：
   • 增加资源：根据业务需求合理增加集群的硬件资源，如增加节点数量、提升CPU性能、扩大内存容量等。
   • 优化配置参数：调整Elasticsearch的配置参数，如thread_pool参数设置合理的线程数，indices.memory.index_buffer_size设置合适的索引缓冲区大小等。