面试题：ElasticSearch在高并发读写场景下映射属性设置的性能调优策略

Question

在一个高并发读写的ElasticSearch集群环境中，读写操作频繁且数据量持续增长。此时，如何通过合理设置映射属性（如动态映射控制、字段数据存储方式、副本策略等）来确保系统性能的稳定，减少读写冲突，并提高整体吞吐量？请结合具体的场景和数据特点给出详细的性能调优策略及依据。

Answer 1

动态映射控制

• 策略：考虑到高并发读写及数据量增长，关闭不必要的动态映射。如果预先知道数据结构，手动定义映射。例如，在日志记录场景中，日志字段相对固定，如时间戳、日志级别、消息等。可提前定义：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "log_level": {
        "type": "keyword"
      },
      "message": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

这样做可以避免Elasticsearch在运行时频繁动态创建映射，减少资源开销。动态映射在高并发下可能导致性能问题，因为每次新字段出现都需要重新计算和更新映射结构。

字段数据存储方式

• 针对数字、日期等字段：
  • 策略：对于数值型（如商品价格）和日期型（如订单时间）字段，如果需要进行排序、聚合操作，使用doc_values。例如：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "price": {
        "type": "double",
        "doc_values": true
      },
      "order_date": {
        "type": "date",
        "doc_values": true
      }
    }
  }
}

- **依据**：`doc_values`在文档写入时构建，存储在磁盘上，能高效支持排序和聚合操作。在高并发读写场景下，可快速响应这些操作，提升系统整体吞吐量。

• 针对文本字段：
  • 策略：如果文本字段仅用于搜索，不用于排序或聚合，可禁用fielddata。例如，对于文章内容字段：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "article_content": {
        "type": "text",
        "fielddata": false
      }
    }
  }
}

- **依据**：`fielddata`加载到内存中，在高并发场景下可能导致内存不足问题，禁用它可避免此风险，保证系统稳定性。

副本策略

• 策略：根据读写比例和集群资源来调整副本数量。例如，读操作远多于写操作的场景，可适当增加副本数量。假设集群有3个节点，可设置每个主分片有2个副本：

PUT /your_index/_settings
{
  "number_of_replicas": 2
}

• 依据：增加副本可以将读请求分散到多个副本分片上，提高读性能。但副本过多会增加写操作的负担，因为每次写操作都需要同步到所有副本。所以要在读写性能之间找到平衡，同时考虑集群的硬件资源，避免因副本过多导致节点负载过高。

其他性能调优策略

• 索引设置：适当调整refresh_interval，在高并发写场景下，可适当增大此值，如从默认的1秒改为5秒：

PUT /your_index/_settings
{
  "refresh_interval": "5s"
}

这样可以减少刷新频率，提高写性能。但会增加数据可见延迟，需根据业务场景权衡。

• 路由策略：如果数据有特定的分布特点，如按地域或用户ID分布，可利用自定义路由将相关数据写入同一分片，减少跨分片操作，提高读写性能。例如，按用户ID路由：

// Java客户端示例
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("your_index")
      .source(jsonBuilder)
      .routing(userId);