面试题：ElasticSearch PacificA 算法配置动态调整的性能影响

Question

当对 ElasticSearch 的 PacificA 算法配置进行动态调整时，会对系统的读写性能产生哪些方面的影响？如何通过监控指标来量化这些影响？

Answer 1

动态调整 PacificA 算法配置对读写性能的影响

1. 读性能影响
   • 副本分配变化：若调整副本数量相关配置，增加副本可能提升读性能，因为更多副本可分担读请求，减少单个节点压力；减少副本则可能降低读性能，读请求集中在更少副本上，可能导致节点负载过高，响应变慢。
   • 一致性级别调整：若提高一致性级别，例如从默认的 quorum 改为 all，读操作需等待更多副本确认，可能增加延迟，但数据一致性更高；降低一致性级别，读操作响应可能变快，但存在读到旧数据风险。
2. 写性能影响
   • 副本同步压力：增加副本数量会加大写操作时副本同步压力，因为要将数据同步到更多副本节点，可能导致写性能下降；减少副本数量可减轻同步负担，提升写性能，但数据冗余和容错能力降低。
   • 同步策略变更：如果调整同步策略，如从同步复制改为异步复制，写操作响应速度可能加快，因为无需等待所有副本确认，但存在数据丢失风险；从异步改同步则写性能可能降低，但数据安全性提高。

通过监控指标量化影响

1. 读性能量化指标
   • 平均响应时间：通过监控读请求的平均响应时间来衡量读性能。在 ElasticSearch 监控工具（如 Kibana）中查看相关指标，响应时间增加表明读性能下降，反之则提升。
   • 每秒查询数（QPS）：统计单位时间内成功处理的读请求数量，QPS 降低意味着读性能变差，QPS 提升则读性能变好。
   • 缓存命中率：较高的缓存命中率有助于提升读性能，若缓存命中率因配置调整而降低，可能导致读性能下降。可通过 ElasticSearch 提供的缓存相关指标进行监控。
2. 写性能量化指标
   • 写入延迟：监控写入操作从发起请求到完成的时间间隔，延迟增加说明写性能降低。
   • 每秒写入量（TPS）：统计单位时间内成功写入的数据量，TPS 下降表示写性能变差，TPS 上升则写性能提升。
   • 副本同步延迟：监控副本同步所需时间，副本同步延迟增加可能预示写性能受影响，尤其在同步复制场景下，会导致写操作等待时间变长。