19道全面的ElasticSearch面试题

简介：
本资源汇集了19个针对Elasticsearch设计的深度面试问题，旨在帮助开发者准备与Elasticsearch相关的技术面试，涵盖了从基础到高级的各种知识点。 ElasticSearch（简称ES）是一个开源的、高扩展性的分布式搜索和分析引擎，并且是Elastic Stack的核心组成部分。它基于Java开发，在Apache许可条款下发布源代码。 ES具备强大的水平伸缩性，可以部署在上百台服务器上处理PB级别的数据量。其近乎实时的数据存储与检索能力使生产环境中的数据分析更加高效。此外，ES支持云计算环境下的高性能搜索和稳定运行，并且易于安装使用。 除了作为搜索引擎外，ES还能与其他组件如Logstash、Beats等集成工作，帮助收集、聚合并丰富各种类型的数据后存入Elasticsearch中。最后通过Kibana进行数据的可视化展示与分享。 在许多编程语言环境中都可以利用ES的功能，包括Java、.NET、PHP和Python等，使其成为当前广泛采用的企业级搜索解决方案之一。 **优化策略** - **设计阶段调优：** 使用基于日期的索引模板，并滚动更新；通过别名管理不同状态下的多个索引；定期执行force_merge以释放空间；区分冷热数据存储方式（例如将热数据保存在SSD上）；采用Curator工具进行生命周期管理。 - **写入阶段调优：** 在批量写入前临时禁用副本复制和刷新间隔，减少每次操作的数据量，并确保所有更改都已提交后再恢复这些设置。尽量使用系统生成的唯一标识符作为文档ID。 - **查询阶段优化：** 限制wildcard查询的数量及范围；充分利用倒排索引机制提高搜索效率；通过时间过滤指定要检索的时间段内的数据记录；正确配置路由参数以分散负载和提升性能。 - **其他调优建议：** 进行部署架构的调整，以及对业务逻辑进行审查以便进一步优化。 **倒排索引** ES利用倒排索引来实现快速搜索功能。它由词典（存储词汇信息）及倒排表组成（记录每个单词出现在哪些文档中）。FST数据结构被用作底层支持技术，能够有效减小空间占用并加快查询速度。 **主节点选举机制** 只有标记为master: true的结点才有资格参与主节点的选择过程。在进行选举时，系统会检查discovery.zen.minimum_master_nodes配置项来确保最小数量的主要结点存在以防止分裂现象的发生。候选结点将通过比较自己的ID号大小来进行最终决定。 **索引文档流程** 当客户端请求创建或更新单个文档时，该请求首先发送到任意一个节点；接下来根据提供的_id确定所属分片，并将其路由至相应的主分片进行处理；随后同步复制给所有副本分片。一旦所有的副本都成功地接收到了更改信息，则协调结点会向发起方报告操作已完成。 **搜索过程** ES的搜索机制分为查询（Query）和获取文档内容(Fetch)两个阶段执行： - 在第一轮中，请求被广播到各个分片上独立完成匹配计算，并返回每个相关条目的ID及其排序位置； - 第二步里，协调结点整合所有响应形成统一结果集；接着向各存储节点发起GET请求以获取完整文档详情并最终反馈给客户端。 综上所述，ES凭借其出色的索引构建能力、高效的搜索机制以及强大的分布式管理和资源调配特性，在大数据处理领域占据重要位置。掌握这些关键概念和优化技巧对于在专业环境中取得成功至关重要。