面试题：ElasticSearch聚合查询的缓存机制

Question

在ElasticSearch中，聚合查询的缓存是如何工作的？请阐述缓存的类型、生效范围以及对性能的影响。

Answer 1

缓存类型

1. 请求缓存（Request Cache）：
   • 主要缓存整个搜索请求的结果，包括命中的文档以及聚合结果等。它是基于请求的，即如果相同的搜索请求（包括查询条件、排序、聚合等完全一致）再次被发送，就可以直接从缓存中获取结果。
2. 字段数据缓存（Field Data Cache）：
   • 主要用于缓存字段值到内存中，以便在排序、聚合等操作时快速访问。例如，当对某个字段进行聚合操作时，如果该字段数据缓存在内存中，就无需从磁盘读取数据，大大提高了操作速度。它是基于每个段（segment）的，当段被加载到内存时，字段数据缓存也会随之加载。

生效范围

1. 请求缓存：
   • 生效范围是整个集群节点。如果一个节点接收到一个搜索请求并命中缓存，那么在集群内的其他节点再次收到相同请求时，也可以从缓存中获取结果。不过，缓存是基于节点本地的，即每个节点都有自己的请求缓存，并且缓存的更新是异步的，这意味着不同节点上的缓存可能会有短暂的不一致。
2. 字段数据缓存：
   • 生效范围也是整个集群节点，但具体缓存的是每个段的数据。在索引的段合并等操作时，缓存会相应更新。每个节点独立维护自己的字段数据缓存，缓存内容根据段的加载和卸载情况进行调整。

对性能的影响

1. 请求缓存：
   • 优点：显著减少重复查询的处理时间，因为直接从缓存获取结果，避免了重新执行查询和聚合操作，这对于频繁执行相同查询的场景，如某些固定报表的查询，性能提升非常明显。同时，也减轻了集群的负载，减少了 CPU 和 I/O 的消耗。
   • 缺点：需要占用额外的内存空间来存储缓存结果，如果缓存设置不当（如缓存过期时间过长或缓存数据量过大），可能会导致内存不足的问题。另外，当索引数据发生变化时，缓存可能不会及时更新，导致查询结果不准确。
2. 字段数据缓存：
   • 优点：在排序和聚合操作中，由于可以直接从内存中获取字段数据，大大提高了这些操作的速度。对于需要频繁对某些字段进行聚合分析的场景，能够显著提升性能，减少磁盘 I/O 操作，提高系统的整体响应速度。
   • 缺点：同样需要占用较多内存，特别是对于大索引和大字段的情况，如果内存不足，可能会导致频繁的垃圾回收甚至节点崩溃。此外，段的更新（如合并、删除等）会导致字段数据缓存的重新加载，可能会在短时间内影响性能。