面试题答案
一键面试1. 数据均匀分布基础理解
在ElasticSearch中，数据均匀分布依赖于合理的分片和副本设置。每个索引由多个分片组成，这些分片可以分布在不同的节点上。副本则是分片的拷贝，用于提供数据冗余和高可用性。为保证数据均匀分布，需要确保：
- 合理的分片数量：分片数量过多可能导致资源浪费和性能下降，过少则可能影响数据分布均匀性和扩展性。例如，对于预计有100GB数据的索引，若单个分片建议存储大小为20GB左右，那么设置5个分片较为合适。计算公式可大致为：
预计数据总量 / 单个分片建议存储量 = 分片数量。 - 自动分片分配：ElasticSearch默认会自动将分片分配到不同节点，以实现数据均匀分布。这依赖于节点的负载均衡机制，它会考虑节点的磁盘空间、CPU使用率等因素。
2. 路由优化与查询性能提升
- 理解路由原理：在ElasticSearch中，文档的路由值（通常是文档ID）决定了该文档会被存储到哪个分片中。当执行GET API查询时，通过路由值可以直接定位到目标分片，减少不必要的查询开销。例如，如果应用场景中经常根据某个特定字段（如用户ID）进行查询，可以将该字段作为自定义路由值。
- 自定义路由设置：在索引文档时，可以通过
routing参数指定路由值。例如，在使用Python的Elasticsearch客户端时：
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
doc = {
"title": "Sample document",
"content": "This is a sample document"
}
# 使用user_id作为路由值
es.index(index='my_index', body=doc, routing='user_id_123')
- 查询时使用路由：在执行GET API查询时，同样需要指定相同的路由值，以便快速定位到目标分片。例如：
result = es.get(index='my_index', id='document_id', routing='user_id_123')
- 配置调整：在
elasticsearch.yml配置文件中，可以对一些与路由和分片分配相关的参数进行调整。例如，cluster.routing.allocation.enable参数可以控制分片分配的启用状态，可根据需要设置为all（默认，允许所有分配）、primaries（仅允许主分片分配）或new_primaries（仅允许新的主分片分配）。
3. 策略制定
- 数据预分析：在设计索引和制定路由策略之前，需要对数据的访问模式进行深入分析。例如，如果数据具有明显的按地区或用户分组的特性，那么可以基于这些维度进行路由设计。
- 负载均衡策略：结合ElasticSearch的自动负载均衡机制，定期监控节点负载情况。如果发现某些节点负载过高，可以手动调整分片分配，或者通过调整节点权重（在
elasticsearch.yml中通过node.weight参数设置）来影响分片分配决策，以保证整体查询性能。 - 缓存策略：利用ElasticSearch的查询缓存机制，对于频繁查询且数据变动较小的请求，可以通过设置合适的缓存策略来提升查询性能。例如，在
elasticsearch.yml中，可以调整indices.queries.cache.size参数来设置查询缓存的大小。同时，对于基于路由的查询，可以在应用层实现本地缓存，进一步加速查询响应。