面试题：ElasticSearch线程池调优实践

Question

假设在一个高并发的ElasticSearch集群中，搜索请求出现延迟，通过监控发现某个线程池的队列一直处于满的状态。请阐述你会采取哪些措施对线程池进行调优以解决该问题，包括调整哪些参数以及调整的思路。

Answer 1

1. 增加线程池大小：
   • 参数：调整thread_pool.search.size参数（以搜索线程池为例，不同功能线程池参数可能不同）。
   • 思路：增加线程数量可以让更多的请求同时被处理，减少队列等待时间。不过要注意，过多的线程可能会导致系统资源竞争加剧，如CPU上下文切换开销增大等。要根据服务器的CPU、内存等资源情况合理增加，一般可以逐步增加并观察系统性能变化。
2. 调整队列大小：
   • 参数：例如thread_pool.search.queue_size（同样以搜索线程池为例）。
   • 思路：适当增加队列大小可以让更多请求在队列中等待处理，避免队列频繁满。但如果队列过大，请求在队列中等待时间过长也会造成延迟，而且会占用更多内存。所以需要在合理范围内调整，并且结合线程池处理能力来综合考虑。
3. 优化任务处理逻辑：
   • 参数：无特定参数调整。
   • 思路：检查ElasticSearch的查询语句、索引设计等。优化查询语句，避免复杂度过高的查询，如减少使用通配符查询等。同时，优化索引结构，确保数据分布合理，提高查询效率，这样可以使线程池中的任务处理速度加快，从而减少队列积压。
4. 采用拒绝策略调整：
   • 参数：thread_pool.search.rejected_executor（以搜索线程池为例）。
   • 思路：可以选择合适的拒绝策略，如AbortPolicy（直接抛出异常拒绝任务）、CallerRunsPolicy（让调用者线程来执行任务）等。如果选择CallerRunsPolicy，可以在一定程度上缓解线程池和队列的压力，将部分任务分配到调用线程处理，但可能会影响调用方的性能，需要根据实际业务场景权衡选择。