面试题：ElasticSearch 数据副本模型基本读取并发优化之策略应用

Question

假设一个拥有大量读请求的ElasticSearch集群，数据副本模型已建立，你会如何具体设计并应用并发读取优化策略，以确保高效的读取性能？请详细说明涉及到的配置调整、算法选择等。

Answer 1

配置调整

1. 索引设置：
   • 分片数量：根据数据量和集群节点数合理设置分片数。例如，如果数据量较大且集群节点较多，可以适当增加分片数，让数据更均匀分布在各个节点上，提高并行读取能力。但分片数过多也会带来额外开销，如过多的文件句柄等。
   • 副本数量：因为已有副本模型，根据读请求压力，在资源允许的情况下可适当增加副本数量。每个副本都能处理读请求，增加副本可提高读取的并发度。比如，从默认的1个副本增加到2 - 3个副本。
2. 节点配置：
   • 硬件资源：确保节点有足够的内存，ElasticSearch会将数据缓存到内存中，更多的内存可缓存更多数据，从而减少磁盘I/O。例如，将节点内存配置为物理内存的60% - 70%给ElasticSearch的堆空间。同时，使用高速磁盘，如SSD，以加快数据读取速度。
   • 线程池：调整读线程池的配置。增加读线程池的大小，例如，将search线程池的queue_size适当增大，允许更多的读请求排队等待处理，同时调整core和max线程数，根据节点的CPU核数合理分配，例如每个CPU核分配2 - 3个线程。

算法选择

1. 负载均衡算法：ElasticSearch本身采用基于哈希的分片路由算法来分配文档到不同的分片。在客户端，使用轮询（Round - Robin）或加权轮询算法来分发读请求到不同的副本。加权轮询可以根据副本所在节点的负载情况（如CPU使用率、内存使用率等）分配不同的权重，负载低的节点权重高，从而使读请求更均匀地分布在各个副本上。
2. 缓存算法：利用ElasticSearch的内置缓存机制，如过滤器缓存（Filter Cache）和字段数据缓存（Field Data Cache）。过滤器缓存用于缓存过滤查询结果，下次相同过滤条件的查询可直接从缓存获取结果，减少查询时间。对于经常用于排序或聚合的字段，启用字段数据缓存，提高相关操作的效率。同时，在应用层也可以实现简单的缓存机制，如使用Memcached或Redis，对热门的查询结果进行缓存，当相同查询再次到来时，直接从应用层缓存获取数据，减少对ElasticSearch集群的请求。

其他优化

1. 查询优化：
   • 避免大结果集：尽量避免一次性获取大量数据，使用分页（from和size参数）来分批次获取数据。例如，每次获取100 - 200条数据，减少单次查询的数据量，提高查询效率。
   • 简化查询语句：优化查询语句，去除不必要的条件和复杂的嵌套，减少查询处理时间。
2. 监控与调优：使用ElasticSearch的监控工具（如Elasticsearch Head、Kibana等）实时监控集群的性能指标，如查询响应时间、吞吐量、节点负载等。根据监控数据，动态调整上述配置和策略，以适应不断变化的读请求压力。