面试题：ElasticSearch MGet API的_source过滤对性能的影响及优化策略

Question

在大规模数据的ElasticSearch集群中，频繁使用MGet API结合_source过滤获取特定字段。分析这种操作对系统性能的影响，包括网络、磁盘I/O、CPU等方面。针对这些性能影响，提出至少三种优化策略，并详细说明每种策略在实际应用中的优缺点。

Answer 1

性能影响分析

1. 网络方面：
   • 影响：频繁使用MGet API会增加网络流量。每次MGet请求需将多个文档ID及_source过滤信息发送到ElasticSearch集群，响应时又要从集群传输回特定字段数据。如果数据量较大，网络带宽可能成为瓶颈，导致请求响应时间变长。
2. 磁盘I/O方面：
   • 影响：ElasticSearch存储数据在磁盘上，MGet操作时，若请求的文档分布在不同磁盘块，会引发多次磁盘I/O操作。尤其在大规模数据场景下，大量随机I/O操作会显著降低磁盘性能，进而影响整个系统响应速度。
3. CPU方面：
   • 影响：服务器端需处理MGet请求，解析请求中的文档ID和_source过滤条件，然后从存储中检索文档并提取特定字段，这一系列操作会消耗CPU资源。如果集群负载较高，CPU可能成为性能瓶颈，导致处理请求速度变慢。

优化策略

1. 批量请求合并：
   • 策略：将多个小的MGet请求合并为一个大的MGet请求。例如，应用程序原本分多次请求100个文档，可改为一次请求这100个文档。
   • 优点：减少网络请求次数，降低网络开销；合并请求后，磁盘I/O操作也相对集中，减少随机I/O，提高磁盘利用率。
   • 缺点：请求数据量增大，可能导致网络传输延迟增加；如果单次请求数据量过大，一旦请求失败，重新请求成本较高。
2. 使用缓存：
   • 策略：在应用层或ElasticSearch集群前添加缓存层（如Redis）。对于频繁请求的文档特定字段数据，先从缓存中查找，若缓存中没有再去ElasticSearch集群请求，请求结果再存入缓存。
   • 优点：大量重复请求可直接从缓存获取数据，极大减少对ElasticSearch集群的压力，降低网络、磁盘I/O和CPU消耗；缓存的读写速度快，能显著提高响应速度。
   • 缺点：增加系统复杂度，需要维护缓存的一致性；缓存空间有限，可能出现缓存穿透、缓存雪崩等问题，影响系统稳定性。
3. 预取和局部性原理利用：
   • 策略：分析业务场景，预测可能会连续请求的文档ID集合，提前进行预取操作。例如，在一个电商应用中，用户浏览商品详情后，可能会查看相关商品，可提前预取相关商品文档特定字段。
   • 优点：减少后续实际请求的等待时间，提高用户体验；利用局部性原理，预取的数据可能在后续请求中复用，降低磁盘I/O和网络请求次数。
   • 缺点：预取策略需要对业务场景有深入理解，预测不准可能导致预取大量无用数据，浪费资源；预取操作本身也会占用一定的网络和磁盘I/O资源。