面试题：ElasticSearch批量操作API路由规则的深度优化与定制

1. ElasticSearch底层原理

路由机制：ElasticSearch通过将文档路由到特定的分片来存储和检索数据。默认情况下，根据文档的_id计算路由值，公式为shard = hash(_id) % number_of_primary_shards。这样能保证相同_id的文档始终存储在同一分片上。
集群节点动态扩展与收缩：ElasticSearch通过重新分配分片来适应节点的增减。当节点增加时，部分分片会迁移到新节点；节点减少时，分片会重新分布到其他节点，以保持数据的可用性和均衡。

2. 设计方案

动态路由计算：为了根据文档的多个属性动态计算路由值，我们可以利用ElasticSearch的自定义路由功能。在写入文档时，通过自定义逻辑根据多个属性生成一个唯一标识作为路由值。例如，如果文档有user_id和timestamp属性，可以将user_id + '_' + timestamp作为路由值。
保证数据分布均匀：为了确保在集群节点动态扩展或收缩时数据分布均匀，我们可以在计算路由值时引入一种散列算法，使生成的路由值在所有分片上均匀分布。例如，对生成的路由值使用MD5或SHA-256等散列函数，然后将散列结果与总分片数取模，得到最终的路由分片。
路由规则稳定：为了保证路由规则在集群节点动态变化时保持稳定，我们需要确保路由计算逻辑的一致性。这意味着无论在哪个节点上进行路由计算，结果都应该相同。可以将路由计算逻辑封装成一个独立的函数或类，在整个系统中统一使用。

3. 配置调整

修改索引设置：在创建索引时，需要指定自定义路由字段。例如，使用ElasticSearch的REST API：

PUT /your_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 5,
        "number_of_replicas": 1
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "custom_route_field": {
                "type": "keyword"
            }
        }
    }
}

批量写入时指定路由：在使用批量操作API（如bulk API）时，为每个文档指定自定义的路由值。例如，在Python中使用elasticsearch库：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

docs = [
    {
        "_index": "your_index",
        "_type": "_doc",
        "_source": {
            "user_id": 1,
            "timestamp": "2023-01-01T12:00:00",
            "content": "..."
        },
        "routing": "1_2023-01-01T12:00:00"
    },
    {
        "_index": "your_index",
        "_type": "_doc",
        "_source": {
            "user_id": 2,
            "timestamp": "2023-01-01T13:00:00",
            "content": "..."
        },
        "routing": "2_2023-01-01T13:00:00"
    }
]

es.bulk(body=docs)

4. 代码实现

Java示例：

import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

import java.io.IOException;

public class ElasticsearchBulkWriteWithCustomRouting {
    private final RestHighLevelClient client;

    public ElasticsearchBulkWriteWithCustomRouting(RestHighLevelClient client) {
        this.client = client;
    }

    public void bulkWriteWithCustomRouting() throws IOException {
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();

        IndexRequest request1 = new IndexRequest("your_index")
               .id("1")
               .source("{\"user_id\": 1, \"timestamp\": \"2023-01-01T12:00:00\", \"content\": \"...\"}", XContentType.JSON)
               .routing("1_2023-01-01T12:00:00");
        bulkRequest.add(request1);

        IndexRequest request2 = new IndexRequest("your_index")
               .id("2")
               .source("{\"user_id\": 2, \"timestamp\": \"2023-01-01T13:00:00\", \"content\": \"...\"}", XContentType.JSON)
               .routing("2_2023-01-01T13:00:00");
        bulkRequest.add(request2);

        BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        if (bulkResponse.hasFailures()) {
            // 处理失败情况
        }
    }
}

Python示例：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

docs = [
    {
        "_index": "your_index",
        "_type": "_doc",
        "_source": {
            "user_id": 1,
            "timestamp": "2023-01-01T12:00:00",
            "content": "..."
        },
        "routing": "1_2023-01-01T12:00:00"
    },
    {
        "_index": "your_index",
        "_type": "_doc",
        "_source": {
            "user_id": 2,
            "timestamp": "2023-01-01T13:00:00",
            "content": "..."
        },
        "routing": "2_2023-01-01T13:00:00"
    }
]

es.bulk(body=docs)

通过以上设计方案、配置调整和代码实现，可以对ElasticSearch的批量操作API的路由规则进行优化与定制，满足特定业务需求，同时保证在集群节点动态扩展或收缩时数据分布均匀且路由规则稳定。

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面试题：ElasticSearch批量操作API路由规则的深度优化与定制

知识考点

面试题答案

1. ElasticSearch底层原理

2. 设计方案

3. 配置调整

4. 代码实现