面试题：ElasticSearch API返回信息过滤的性能优化与高级应用

索引结构优化

文档设计：
- 对于不同用户角色所需的信息，尽量在文档结构设计时进行合理布局。例如，将普通用户所需的摘要信息（标题、简介等）放在容易提取的顶层字段，避免深度嵌套，这样在普通用户查询时可以快速获取这些信息，减少解析成本。
- 对于管理员所需的完整详细信息，可按原复杂嵌套结构保留，但同时可以考虑增加一些冗余字段，将部分常用的详细信息提升到顶层，以便快速查询。
字段映射：
- 合理设置字段的数据类型，例如对于字符串类型字段，如果不需要进行全文搜索，可设置为 keyword 类型，这样能提高查询效率。
- 对于日期等特殊类型字段，确保映射正确，以便高效进行范围查询等操作。
索引分片与副本：
- 根据数据量和服务器资源合理分配索引分片数，分片数过多或过少都会影响性能。一般可根据经验公式和实际测试来确定，例如每个分片大小控制在 10 - 50GB 左右。
- 设置适当的副本数，副本主要用于提高高可用性和读性能，但过多副本会占用更多资源，可根据实际读请求压力来调整，一般设置 1 - 3 个副本。

API 调用优化

查询 DSL 优化：

对于管理员查询，由于需要返回完整信息，查询语句应尽量精准，可利用 ElasticSearch 的 filter 子句等，在不进行评分的情况下快速筛选数据，提高查询速度。例如：

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                { "term": { "user_role": "admin" } },
                // 其他查询条件
            ]
        }
    }
}

对于普通用户查询，只查询所需的摘要信息字段，使用 _source 参数指定返回字段，减少数据传输量。例如：

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                { "term": { "user_role": "normal_user" } },
                // 其他查询条件
            ]
        }
    },
    "_source": ["title", "intro"]
}

批量查询：
- 如果有多个查询请求，可以合并为批量查询，减少网络开销。ElasticSearch 提供了 mget 等批量查询 API。例如，对于一批用户的查询请求，可以构建如下请求：
```
{
    "docs": [
        {
            "_index": "your_index",
            "_id": "doc_id_1"
        },
        {
            "_index": "your_index",
            "_id": "doc_id_2"
        }
    ]
}
```

缓存策略

客户端缓存：
- 在客户端（如 Web 应用前端）对经常查询的结果进行缓存。可以使用浏览器的 localStorage 或 sessionStorage 缓存普通用户的查询结果，有效期可根据数据更新频率设置。例如，如果数据一天更新一次，缓存有效期可设置为一天。
- 对于管理员用户，由于数据可能更敏感且更新频繁，可采用较短的缓存有效期，如一小时。
服务器端缓存：
- 在应用服务器层设置缓存，如使用 Redis。对于相同查询条件的结果进行缓存，当再次收到相同查询时，直接从缓存中返回结果，减少对 ElasticSearch 的查询压力。
- 可以根据用户角色和查询条件生成唯一的缓存键，例如 user_role:admin_query:query_string。
- 设置合理的缓存淘汰策略，如 LRU（最近最少使用），确保缓存空间的有效利用。
ElasticSearch 内部缓存：
- ElasticSearch 本身有查询缓存和字段数据缓存等。合理配置这些缓存参数，例如调整查询缓存的大小，根据实际查询模式优化缓存命中率。对于经常查询的索引和字段，适当增大字段数据缓存的大小。

整体架构设计

用户认证与鉴权：
- 在应用入口处进行用户认证和鉴权，确定用户角色。可以使用 JWT（JSON Web Token）等技术，在用户登录时生成包含用户角色等信息的令牌，后续请求携带该令牌，应用服务器验证令牌并获取用户角色。
请求分发：
- 根据用户角色将查询请求分发到不同的处理逻辑。例如，对于管理员请求，直接调用获取完整文档信息的查询逻辑；对于普通用户请求，调用获取摘要信息的查询逻辑。
性能监控与调优：
- 部署性能监控工具，如 ElasticSearch 的监控插件（如 Marvel 或 X - Pack 中的监控功能），实时监控索引性能指标（如查询耗时、分片负载等）。
- 根据监控数据定期进行性能调优，如调整索引结构、缓存参数等，确保系统在高并发环境下持续保持良好性能。

星途面试题库

面试题：ElasticSearch API返回信息过滤的性能优化与高级应用

知识考点

面试题答案

索引结构优化

API 调用优化

缓存策略

整体架构设计