面试题答案
一键面试集群拓扑结构设计
- 增加节点
- 措施：适当增加副分片所在节点的数量，分散负载。例如，如果当前集群有3个节点，可增加至5 - 7个节点，为副分片提供更多资源。
- 相互影响：增加节点会增加集群管理成本，包括网络带宽占用、节点间通信开销等。
- 风险及应对：可能导致网络拥塞。应对策略是确保集群网络带宽充足，采用分布式交换机等设备优化网络架构，同时合理配置节点间的通信带宽。
- 节点角色分离
- 措施：将主节点、数据节点和协调节点的角色分离。比如，专门设置2 - 3个主节点负责集群状态管理，5 - 8个数据节点存储数据，3 - 5个协调节点处理客户端请求。
- 相互影响：需要更多的节点资源，增加了部署和维护的复杂性。
- 风险及应对：如果节点角色配置不当，可能导致性能瓶颈。应对策略是根据业务负载和资源情况，合理评估和分配节点角色，定期进行性能监控和调整。
负载均衡策略
- 基于权重的负载均衡
- 措施：根据节点的硬件资源（如CPU、内存、磁盘I/O等）为每个节点设置权重。例如，配置高的节点权重设为3，配置低的设为1，在分配副分片负载时，按照权重比例进行分配。
- 相互影响：权重设置不合理可能导致部分节点负载过高或过低。
- 风险及应对：需要实时监控节点资源使用情况，动态调整权重。可以使用Elasticsearch自带的监控工具或第三方监控软件，如Prometheus + Grafana，定期评估并调整权重。
- 请求均衡
- 措施：采用轮询、随机等算法将读写请求均匀分配到各个副分片节点。例如，使用轮询算法，按照节点顺序依次分配请求。
- 相互影响：简单的轮询或随机算法可能无法考虑节点的实时负载情况。
- 风险及应对：结合节点负载监控，当发现某个节点负载过高时，暂时减少分配到该节点的请求，采用加权轮询等改进算法，根据节点负载动态调整请求分配比例。
数据存储与检索算法优化
- 索引优化
- 措施：分析业务查询特点，创建更合理的索引。例如，对于频繁按照时间范围查询的场景，在索引中对时间字段设置合适的索引策略，如采用日期直方图索引。
- 相互影响：不合理的索引可能增加存储成本，影响写入性能。
- 风险及应对：定期对索引进行评估和优化，通过索引分析工具（如Elasticsearch的Index Stats API）了解索引使用情况，删除不必要的索引，合并小索引。
- 检索算法优化
- 措施：采用更高效的检索算法，如使用布尔查询代替模糊查询，在查询语句中合理使用过滤器和排序。例如，先通过过滤器缩小查询范围，再进行排序。
- 相互影响：复杂的查询优化逻辑可能增加开发和维护成本。
- 风险及应对：对开发人员进行相关培训，提高查询优化能力。同时，建立查询性能测试机制，对新的查询语句进行性能测试，确保优化效果。
缓存机制应用
- 客户端缓存
- 措施：在客户端应用中设置缓存，对于经常查询且不经常变化的数据，直接从客户端缓存中获取。例如，使用Memcached或Redis作为客户端缓存，将热门查询结果缓存起来，设置合理的缓存过期时间，如1 - 5分钟。
- 相互影响：可能导致数据一致性问题，缓存数据更新不及时。
- 风险及应对：采用缓存更新策略，如写后失效、写前失效、读写锁等。同时，设置较短的缓存过期时间，定期刷新缓存。
- 集群内部缓存
- 措施：利用Elasticsearch的内部缓存机制，如field data cache、filter cache等。合理配置缓存大小，例如，根据节点内存情况，将field data cache设置为节点内存的20% - 30%。
- 相互影响：缓存设置过大可能影响其他功能的内存使用，设置过小则无法充分发挥缓存效果。
- 风险及应对：监控缓存命中率，通过调整缓存大小和缓存策略来优化。如果缓存命中率低，可以适当增加缓存大小或调整缓存的逐出策略。