面试题：ElasticSearch Count API在复杂查询中的应用

Question

假设存在一个包含电商商品信息的ElasticSearch索引，包含字段如商品名称、价格、类别等。现在需要统计价格在100到200之间且类别为'电子产品'的商品数量，使用Count API结合适当的查询语法（如DSL）来实现，并且说明在高并发场景下可能遇到的性能问题及解决方案。

Answer 1

1. 使用Count API结合DSL实现统计

POST /电商商品索引/_count
{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "价格": {
                            "gte": 100,
                            "lte": 200
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "类别": "电子产品"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

上述DSL语句使用bool查询，其中filter子句用于组合条件。range查询用于筛选价格在100到200之间的商品，term查询用于筛选类别为“电子产品”的商品。_count API会返回满足这些条件的文档数量。

2. 高并发场景下可能遇到的性能问题及解决方案

性能问题

• 资源竞争：高并发请求可能导致对ElasticSearch集群资源（如CPU、内存、网络带宽）的激烈竞争，影响查询性能。
• 索引压力：大量的统计查询可能会对索引造成额外压力，影响索引的正常维护（如刷新、合并等操作）。
• 缓存失效：如果使用缓存来存储统计结果，高并发下缓存可能频繁失效，导致大量请求穿透到ElasticSearch进行实时查询。

解决方案

• 集群优化：
  • 增加资源：适当增加ElasticSearch集群的节点数量，提高集群的处理能力。根据业务需求合理分配CPU、内存等资源。
  • 优化配置：调整ElasticSearch的配置参数，如indices.memory.index_buffer_size（控制索引缓冲区大小）、search.max_buckets（限制聚合查询的桶数量）等，以适应高并发场景。
• 索引设计优化：
  • 数据建模：对商品数据进行合理的建模，例如使用父子文档或嵌套文档结构，减少数据冗余，提高查询效率。
  • 字段类型选择：选择合适的字段类型，例如对于价格字段使用float或integer类型，避免使用text类型进行数值查询。
• 缓存策略：
  • 分布式缓存：使用分布式缓存（如Redis）来缓存统计结果。在高并发场景下，先从缓存中获取数据，如果缓存中不存在，则查询ElasticSearch并将结果存入缓存。设置合理的缓存过期时间，避免缓存雪崩。
  • 缓存预热：在系统启动或业务低峰期，提前将常用的统计结果缓存到Redis中，减少高并发时的缓存穿透。
• 限流与降级：
  • 限流：使用限流算法（如令牌桶算法、漏桶算法）对请求进行限流，控制单位时间内到达ElasticSearch的请求数量，防止集群被高并发请求压垮。
  • 降级：在系统出现性能瓶颈时，实施降级策略，例如返回一个默认的统计结果或提示信息，避免长时间等待或系统崩溃。