面试题答案
一键面试1. 热点数据处理要点
- 数据分片与副本策略：将热点数据分散到多个分片上，避免单个分片负载过高。例如，对于经常查询的热门商品数据，按商品类别或地区进行分片。同时，合理设置副本数量，既保证高可用性，又防止过多副本增加网络传输和存储压力。
- 缓存机制：在应用层或ES集群前端引入缓存，如Redis。对于热点数据的查询，先从缓存获取，若缓存未命中再查询ES。例如，电商网站的热门商品详情，频繁查询的部分可以先缓存。
2. 结合集群架构的路由调整要点
- 节点角色分配：明确不同节点的角色，如数据节点、协调节点、主节点等。对于高并发读请求，可增加协调节点数量，专门负责请求的路由和聚合操作，减轻数据节点压力。例如，在一个大规模集群中，设置多个协调节点处理高并发搜索请求。
- 智能路由算法：采用智能路由算法，根据节点负载、网络状况等动态分配请求。ES默认使用哈希路由算法，可考虑自定义插件实现更灵活的路由。比如，基于节点当前CPU使用率和内存占用情况进行请求路由。
3. 优化策略
- 数据预热：在系统启动或流量低谷期，预先将热点数据加载到缓存和ES的热节点中，提高后续高并发请求的响应速度。
- 异步处理：对于非实时性要求高的请求，采用异步方式处理。例如，将一些数据分析类的查询放入队列，后台异步执行，避免阻塞高并发的实时查询请求。
- 负载均衡：在ES集群前端使用负载均衡器，如Nginx或HAProxy，将请求均匀分配到各个节点。同时，设置合理的健康检查机制，及时剔除故障节点。
4. 实施案例
- 案例背景：某大型电商平台，在促销活动期间ES面临高并发的商品查询请求，部分热门商品数据查询延迟严重。
- 优化措施：
- 对热门商品数据按地区重新分片，每个分片设置2个副本。
- 在应用层引入Redis缓存，缓存热门商品的基本信息和搜索结果。
- 增加协调节点数量，从原来的2个增加到5个。
- 配置Nginx作为负载均衡器，设置健康检查机制。
- 效果：促销活动期间，商品查询的平均响应时间从500ms降低到200ms，系统整体吞吐量提升了30%，有效应对了高并发请求。