面试题：ElasticSearch任务API在高并发查询删除场景下的设计与调优

Question

在一个高并发的电商系统中，ElasticSearch用于存储商品信息和用户操作记录。假设每秒有大量的查询删除请求并发过来，查询条件涉及商品的各种属性（如类别、品牌、价格区间等）以及用户操作类型（如浏览、购买、评论等）。请设计一套基于任务API的解决方案，既要保证查询删除操作的准确性，又要确保系统在高并发下的性能和稳定性。阐述整体架构设计、任务分配策略、API调用优化以及如何应对可能出现的冲突和异常情况。

Answer 1

整体架构设计

1. 负载均衡层：使用如Nginx等负载均衡器，将大量的并发请求均匀分配到多个ElasticSearch节点，减轻单个节点的压力，提升整体系统的吞吐量。
2. 应用层：负责接收来自前端的查询和删除请求，对请求进行初步的参数校验和解析，并将其转化为适合ElasticSearch处理的格式。
3. ElasticSearch集群：由多个数据节点组成，负责实际的商品信息和用户操作记录的存储与检索。可以根据数据量和查询频率等因素，合理设置分片和副本数量，以提高数据的可用性和查询性能。

任务分配策略

1. 基于请求类型分配：将查询请求和删除请求分别放入不同的任务队列中。例如，使用RabbitMQ创建两个队列，一个用于查询任务，另一个用于删除任务。这样可以避免不同类型任务之间的干扰，便于分别优化处理逻辑。
2. 优先级队列：对于一些紧急的操作，如涉及重要商品的删除或高优先级用户的查询，可以为这些任务设置更高的优先级，优先处理。
3. 负载均衡分配：将任务均匀分配到各个ElasticSearch节点。在应用层，可以维护一个节点健康状态列表，根据节点的负载情况，将任务分配到负载较轻的节点上执行。

API调用优化

1. 批量操作：对于查询请求，尽量使用批量查询API，减少与ElasticSearch的交互次数。例如，一次查询多个商品类别或多个用户操作记录。对于删除请求，同样可以批量处理，提高操作效率。
2. 缓存机制：在应用层设置缓存，对于一些频繁查询且不经常变化的数据，如热门商品信息、常见用户操作统计等，直接从缓存中获取，减少对ElasticSearch的查询压力。可以使用Redis等缓存工具。
3. 优化查询语句：对查询条件进行分析和优化，避免使用复杂度过高的查询语句。例如，尽量使用精确匹配查询，避免模糊查询；合理使用过滤器，减少数据扫描范围。

应对冲突和异常情况

1. 版本控制：在ElasticSearch中，利用文档的版本号来处理并发冲突。当进行删除操作时，先获取文档的当前版本号，在删除请求中带上该版本号。如果在删除过程中，文档版本号发生变化，说明有其他操作先修改了该文档，此时可以重新获取最新版本并再次尝试删除。
2. 重试机制：对于因网络故障、节点繁忙等原因导致的API调用失败，设计重试机制。例如，在应用层设置重试次数和重试间隔，当调用失败时，按照一定的策略进行重试，直到操作成功或达到最大重试次数。
3. 日志记录和监控：详细记录所有的查询和删除操作日志，包括请求参数、响应结果、操作时间等信息。通过监控工具，实时监测系统的性能指标，如响应时间、吞吐量、错误率等。一旦发现异常情况，及时进行报警和处理。