面试题：ElasticSearch API通用选项之专家难度

优化思路

retry_on_conflict：
- 思路：retry_on_conflict 用于指定在遇到版本冲突时的重试次数。在高并发读写场景下，合理设置该值可以避免因短暂的冲突而导致写入失败。如果设置过小，可能很多合法的写入因为临时冲突而失败；设置过大，可能会浪费资源在不必要的重试上。
- 根据业务场景分析冲突概率：如果系统中写操作并发度高，数据冲突可能性大，可以适当提高 retry_on_conflict 的值。例如，对于一些实时性要求较高的日志写入场景，即使有一定冲突，也希望通过重试来保证数据写入。而对于一些对准确性要求极高，且冲突概率相对较低的金融数据写入场景，可设置相对较小的值，因为多次重试可能引入其他风险。
consistency：
- 思路：consistency 选项用于控制读操作的一致性级别。不同的一致性级别对性能和数据一致性的影响不同。强一致性能保证读到最新数据，但会牺牲性能；弱一致性则相反，性能较高，但可能读到旧数据。
- 平衡一致性与性能：根据业务对数据一致性的要求选择合适的一致性级别。对于一些展示类业务，如商品展示页面，对数据一致性要求不是特别高，允许短暂的不一致，可以选择弱一致性（如 quorum 中较低的副本数要求），以提高读性能。而对于涉及关键业务逻辑的数据，如订单状态等，需要选择强一致性级别（如 quorum 要求大多数副本确认），以确保数据的准确性。

配置方案

retry_on_conflict：
- 示例代码（以Python Elasticsearch客户端为例）：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()
doc = {
    "title": "示例文档",
    "content": "示例内容"
}
try:
    res = es.index(index='example_index', id=1, body=doc, retry_on_conflict = 5)
    print(res['result'])
except Exception as e:
    print(f"写入错误: {e}")

在上述代码中，将 retry_on_conflict 设置为 5，表示在遇到版本冲突时，最多重试 5 次。实际应用中，可根据业务场景的冲突概率和重试成本来调整该值。

consistency：
- 读操作示例（以Python Elasticsearch客户端为例）：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()
try:
    res = es.get(index='example_index', id=1, consistency='quorum')
    print(res['_source'])
except Exception as e:
    print(f"读取错误: {e}")

在上述代码中，使用 consistency='quorum' 表示采用基于副本仲裁的一致性级别。若要实现更强一致性，可确保 quorum 所需的副本数为大多数副本（如对于 3 个副本的索引，quorum 要求 2 个副本确认）。若追求更高性能，可适当降低 quorum 所需的副本数，但需权衡数据一致性风险。

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