面试题答案
一键面试1. ElasticSearch计算文档相关性分数确定搜索结果排序的方式
- TF - IDF（词频 - 逆文档频率）
- 词频（Term Frequency, TF）：指的是一个词在文档中出现的频率。在ElasticSearch中，一个词在文档中出现的次数越多，该文档与包含这个词的查询的相关性可能越高。例如，查询“apple”，如果文档A中“apple”出现了5次，文档B中“apple”出现了2次，在其他条件相同的情况下，文档A的TF值更高，与查询的相关性在这方面表现更好。
- 逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）：考量的是一个词在整个索引中的普遍程度。如果一个词在很少的文档中出现，那么它的IDF值就高，说明这个词更具区分度，对文档相关性的贡献更大。例如，“apple”可能在很多文档中都出现，而“unusualAppleVariety”可能只在极少数文档中出现，那么“unusualAppleVariety”的IDF值更高。
- 结合计算：ElasticSearch使用TF - IDF算法将词频和逆文档频率结合起来计算相关性分数。具体公式会根据版本和配置有所差异，但大致思路是相关性分数与TF和IDF的乘积相关。
- BM25算法：这是ElasticSearch默认使用的评分算法，是对TF - IDF的改进。它引入了一些参数来调整词频和文档长度对相关性分数的影响。
- 文档长度归一化：考虑到长文档通常包含更多的词，可能会有更高的词频，BM25通过对文档长度进行归一化处理，避免长文档在评分上天然具有优势。例如，一个长文档和一个短文档都包含“apple”且出现次数相同，但长文档整体词数多，BM25会对长文档的词频进行调整，使两者在相关性评分上更加公平。
- 参数调整：BM25有参数k1和b等，k1控制词频对分数的影响程度，b控制文档长度归一化的强度。可以通过调整这些参数来优化相关性计算。
- 字段权重：ElasticSearch允许为不同的字段设置不同的权重。例如，在新闻搜索中，标题字段可能比正文内容字段对相关性的贡献更大，所以可以为标题字段设置更高的权重。在计算相关性分数时，权重高的字段中匹配的词对最终分数的提升更大。
- 查询类型影响：不同的查询类型（如match、term、bool等）对相关性分数的计算也有影响。例如，bool查询可以通过must、should、must_not等条件组合来综合计算相关性分数。如果一个bool查询中有多个should条件，满足的条件越多，文档的相关性分数可能越高。
2. 分布式环境下不同分片和节点之间协调确保相关性分数计算的一致性和准确性的方法
- 分片查询与合并
- 本地计算：当发起一个搜索请求时，请求会被分发到相关的分片所在节点。每个节点独立地对自己负责的分片进行搜索，并根据上述的相关性计算方法在本地计算文档的相关性分数。例如，有一个索引分布在3个分片上，搜索请求会同时发送到这3个分片对应的节点，每个节点计算自己分片内文档的相关性分数。
- 全局排序与合并：计算完本地分数后，各个分片的结果会被合并到一个或多个协调节点（通常是接收初始搜索请求的节点）。协调节点会根据全局排序的需求，对来自不同分片的结果进行排序和合并。为了确保一致性，ElasticSearch会使用一些机制来保证所有分片的结果是基于相同的搜索条件进行计算的。例如，协调节点会将搜索请求的参数准确地传递给每个分片所在节点，并且要求所有分片使用相同的索引版本和配置信息。
- 一致性协议
- 版本控制：ElasticSearch使用版本号来确保数据的一致性。在搜索过程中，每个分片的索引数据都有版本号，协调节点会确保在搜索时，所有分片使用的是一致的索引版本。如果某个分片的数据版本不一致，可能会导致搜索结果不准确，所以版本控制可以避免这种情况发生。
- 分布式共识算法：虽然ElasticSearch没有像某些分布式系统那样严格依赖特定的共识算法（如Paxos、Raft）来保证搜索结果的一致性，但在数据同步和更新等底层机制中，会使用类似的原理来确保所有节点对索引数据的状态达成一致。例如，在主分片和副本分片之间的数据同步过程中，会使用一些机制来保证副本分片的数据与主分片的数据一致，从而使得搜索时各个分片基于相同的数据进行相关性计算。
- 缓存机制
- 请求缓存：ElasticSearch支持请求缓存，对于相同的搜索请求，协调节点可以直接从缓存中获取结果，而不需要再次分发请求到各个分片进行计算。这不仅提高了搜索效率，还在一定程度上保证了结果的一致性，因为缓存中的结果是基于之前准确计算得到的。
- 字段数据缓存：在计算相关性分数时，可能会用到字段数据缓存。例如，在计算某些基于词频的相关性分数时，字段数据缓存可以加快数据的读取和计算过程，并且由于缓存数据的一致性，也有助于保证不同分片在计算相关性分数时的准确性和一致性。