面试题答案
一键面试1. 底层原理分析
- Primary Terms：ElasticSearch 中，每个索引分片有一个主分片（Primary Shard）。当主分片发生故障转移时，会产生一个新的 Primary Term。频繁写入操作意味着可能会导致主分片负载过高，增加主分片故障转移的风险，进而频繁生成新的 Primary Term。这会使得集群需要更多资源去处理主分片的选举、状态同步等操作，影响整体性能。
- Sequence Numbers：Sequence Numbers 用于确保数据的一致性，每个文档的每次更新都会分配一个递增的 Sequence Number。频繁写入会使 Sequence Numbers 快速递增，需要更多的存储空间来记录这些信息，同时在数据同步过程中，由于 Sequence Numbers 的频繁变化，副本分片需要不断与主分片进行同步，增加网络开销和处理负担，影响集群性能。
2. 对集群整体性能的影响
- 网络开销增大：频繁的写入操作导致 Primary Terms 变化和 Sequence Numbers 快速更新，使得主分片与副本分片之间需要更多的数据同步，增加网络流量，可能导致网络拥塞。
- 存储压力上升：不断增长的 Sequence Numbers 需要更多的存储空间，若存储资源不足，可能影响数据写入和查询效率。
- 选举与状态同步频繁：主分片负载高引发故障转移，新 Primary Term 生成，集群需要花费时间进行选举和状态同步，在此期间部分读写操作可能受到影响，降低整体吞吐量。
3. 优化策略
- 批量写入：将多个写入操作合并为一个批量请求，减少写入次数，从而降低 Primary Terms 和 Sequence Numbers 的生成频率。例如，使用 ElasticSearch 的 bulk API，一次请求处理多个文档的写入，减少网络开销和系统资源消耗。
- 调整分片数量：根据数据量和写入频率合理调整索引的分片数量。如果分片过多，每个分片的写入压力虽小，但管理开销增大；分片过少，单个分片写入压力过大。通过测试找到最优分片数量，平衡写入性能和管理开销。
- 优化副本数量：适当减少副本数量，降低数据同步压力。但要注意，副本数量减少会降低数据的可用性和容错能力，需要在数据一致性和系统性能之间找到平衡。例如，对于一些允许短暂数据不一致的场景，可以将副本数设置为 1 或 0（极端情况）。
- 使用异步写入：采用异步写入方式，将写入操作放入队列，由后台线程处理，避免写入操作直接阻塞业务线程。这样可以提高系统的响应速度，同时也能在一定程度上缓冲写入压力，减少对 Primary Terms 和 Sequence Numbers 生成的频率。例如，利用消息队列（如 Kafka）接收写入请求，再由消费者异步写入 ElasticSearch。
- 升级硬件：增加服务器资源，如内存、CPU、网络带宽等，以应对频繁写入带来的压力。更好的硬件配置可以提升集群处理能力，减轻因资源不足导致的性能问题。