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这篇文章主要为大家展示了“Elasticsearch有哪些面试题”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Elasticsearch有哪些面试题”这篇文章吧。
面试官：想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大 规模的索引设计、规划、调优。
解答： 如实结合自己的实践场景回答即可。 比如：ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日 递增 20+，索引：10 分片，每日递增 1 亿+数据， 每个通道每天索引大小控制：150GB 之内。
仅索引层面调优手段：
1、根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 roll over API 滚动索引；
2、使用别名进行索引管理；
3、每天凌晨定时对索引做 force_merge 操作，以释放空间；
4、采取冷热分离机制，热数据存储到 SSD，提高检索效率；冷数据定期进行 shrink操作，以缩减存储；
5、采取 curator 进行索引的生命周期管理；
6、仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；
7、Mapping 阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。……..
1、写入前副本数设置为 0；
2、写入前关闭 refresh_interval 设置为-1，禁用刷新机制；
3、写入过程中：采取 bulk 批量写入；
4、写入后恢复副本数和刷新间隔；
5、尽量使用自动生成的 id。
1、禁用 wildcard；
2、禁用批量 terms（成百上千的场景）；
3、充分利用倒排索引机制，能 keyword 类型尽量 keyword；
4、数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；
5、设置合理的路由机制。
部署调优，业务调优等。
上面的提及一部分，面试者就基本对你之前的实践或者运维经验有所评估了。
面试官：想了解你对基础概念的认知。
解答：通俗解释一下就可以。
传统的我们的检索是通过文章，逐个遍历找到对应关键词的位置。
而倒排索引，是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，这种词典+映射表即为倒排索引。
有了倒排索引，就能实现 o（1）时间复杂度的效率检索文章了，极大的提高了检索
倒排索引，相反于一篇文章包含了哪些词，它从词出发，记载了这个词在哪些文档中出现过，由两部分组成——词典和倒排表。
加分项：倒排索引的底层实现是基于：FST（Finite State Transducer）数据结构。
lucene 从 4+版本后开始大量使用的数据结构是 FST。FST 有两个优点：
1、空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；
2、查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。
面试官：想了解大数据量的运维能力。
解答：索引数据的规划，应在前期做好规划，正所谓“设计先行，编码在后”， 这样才能有效的避免突如其来的数据激增导致集群处理能力不足引发的线上客户 检索或者其他业务受到影响。 如何调优，正如问题 1 所说，这里细化一下：
基于模板+时间+rollover api 滚动创建索引，举例：设计阶段定义：blog 索 引的模板格式为：blog_index_时间戳的形式，每天递增数据。
这样做的好处：不至于数据量激增导致单个索引数据量非常大，接近于上线 2 的 32 次幂-1，索引存储达到了 TB+甚至更大。
一旦单个索引很大，存储等各种风险也随之而来，所以要提前考虑+及早避免。
冷热数据分离存储，热数据（比如最近 3 天或者一周的数据），其余为冷数据。 对于冷数据不会再写入新数据，可以考虑定期 force_merge 加 shrink 压缩操作， 节省存储空间和检索效率。
一旦之前没有规划，这里就属于应急策略。 结合 ES 自身的支持动态扩展的特点，动态新增机器的方式可以缓解集群压力，注 意：如果之前主节点等规划合理，不需要重启集群也能完成动态新增的。
面试官：想了解 ES 集群的底层原理，不再只关注业务层面了。
解答： 前置前提：
1、只有候选主节点（master：true）的节点才能成为主节点。
2、最小主节点数（min_master_nodes）的目的是防止脑裂。 这个我看了各种网上分析的版本和源码分析的书籍，云里雾里。 核对了一下代码，核心入口为 findMaster，选择主节点成功返回对应 Master，否 则返回 null。选举流程大致描述如下：
第一步：确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml 设置的值 discovery.zen.minimum_master_nodes；
第二步：比较：先判定是否具备 master 资格，具备候选主节点资格的优先返回； 若两节点都为候选主节点，则 id 小的值会主节点。注意这里的 id 为 string 类型。
题外话：获取节点 id 的方法。
1GET /_cat/nodes?v&h=ip,port,heapPercent,heapMax,id,name 2ip port heapPercent heapMax id name
面试官：想了解 ES 的底层原理，不再只关注业务层面了。
解答： 这里的索引文档应该理解为文档写入 ES，创建索引的过程。 文档写入包含：单文档写入和批量 bulk 写入，这里只解释一下：单文档写入流程。
第一步：客户写集群某节点写入数据，发送请求。（如果没有指定路由/协调节点，请求的节点扮演路由节点的角色。）
第二步：节点 1 接受到请求后，使用文档_id 来确定文档属于分片 0。请求会被转 到另外的节点，假定节点 3。因此分片 0 的主分片分配到节点 3 上。
第三步：节点 3 在主分片上执行写操作，如果成功，则将请求并行转发到节点 1 和节点 2 的副本分片上，等待结果返回。所有的副本分片都报告成功，节点 3 将 向协调节点（节点 1）报告成功，节点 1 向请求客户端报告写入成功。
如果面试官再问：第二步中的文档获取分片的过程？ 回答：借助路由算法获取，路由算法就是根据路由和文档 id 计算目标的分片 id 的 过程。
shard = hash(_routing) % (num_of_primary_shards)
面试官：想了解 ES 搜索的底层原理，不再只关注业务层面了。
解答： 搜索拆解为“query then fetch” 两个阶段。 query 阶段的目的： 定位到位置，但不取。 步骤拆解如下： 1、假设一个索引数据有 5 主+1 副本 共 10 分片，一次请求会命中（主或者副本 分片中）的一个。
2、每个分片在本地进行查询，结果返回到本地有序的优先队列中。
3、第 2）步骤的结果发送到协调节点，协调节点产生一个全局的排序列表。 fetch 阶段的目的： 取数据。 路由节点获取所有文档，返回给客户端。
面试官：想了解对 ES 集群的运维能力。
解答：
1、关闭缓存 swap;
2、堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）;\
3、设置最大文件句柄数；
4、线程池+队列大小根据业务需要做调整；
5、磁盘存储 raid 方式——存储有条件使用 RAID10，增加单节点性能以及避免单节点存储故障。
面试官：想了解你的知识面的广度和深度。
解答：Lucene 是有索引和搜索的两个过程，包含索引创建，索引，搜索三个要点。可以基于这个脉络展开一些。
1、Elasticsearch 的选主是 ZenDiscovery 模块负责的，主要包含 Ping（节点之 间通过这个 RPC 来发现彼此）和 Unicast（单播模块包含一个主机列表以控制哪 些节点需要 ping 通）这两部分；
2、对所有可以成为 master 的节点（node.master: true）根据 nodeId 字典排 序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第 0 位） 节点，暂且认为它是 master 节点。
3、如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为 master 节点数 n/2+1）并 且该节点自己也选举自己，那这个节点就是 master。否则重新选举一直到满足上 述条件。
4、补充：master 节点的职责主要包括集群、节点和索引的管理，不负责文档级 别的管理；data 节点可以关闭 http 功能*。
1、当集群 master 候选数量不小于 3 个时，可以通过设置最少投票通过数量 （discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解 决脑裂问题；
2、当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为 data 节点，避免脑裂问题。
1、TransportClient 利用 transport 模块远程连接一个 elasticsearch 集群。它并 不加入到集群中，只是简单的获得一个或者多个初始化的 transport 地址，并以 轮 询 的方式与这些地址进行通信。
协调节点默认使用文档 ID 参与计算（也支持通过 routing），以便为路由提供合 适的分片。
shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
1、当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后，会将请求写入到 Memory Buffer，然后定时（默认是每隔 1 秒）写入到 Filesystem Cache，这个从 Momery Buffer 到 Filesystem Cache 的过程就叫做 refresh；
2、当然在某些情况下，存在 Momery Buffer 和 Filesystem Cache 的数据可能会 丢失，ES 是通过 translog 的机制来保证数据的可靠性的。其实现机制是接收到请 求后，同时也会写入到 translog 中，当 Filesystem cache 中的数据写入到磁盘中 时，才会清除掉，这个过程叫做 flush；
3、在 flush 过程中，内存中的缓冲将被清除，内容被写入一个新段，段的 fsync 将创建一个新的提交点，并将内容刷新到磁盘，旧的 translog 将被删除并开始一 个新的 translog。
4、flush 触发的时机是定时触发（默认 30 分钟）或者 translog 变得太大（默认 为 512M）时；
1、Lucene 索引是由多个段组成，段本身是一个功能齐全的倒排索引。
2、段是不可变的，允许 Lucene 将新的文档增量地添加到索引中，而不用从头重 建索引。
3、对于每一个搜索请求而言，索引中的所有段都会被搜索，并且每个段会消耗 CPU 的时钟周、文件句柄和内存。这意味着段的数量越多，搜索性能会越低。
4、为了解决这个问题，Elasticsearch 会合并小段到一个较大的段，提交新的合并 段到磁盘，并删除那些旧的小段。
1、删除和更新也都是写操作，但是 Elasticsearch 中的文档是不可变的，因此不能被删除或者改动以展示其变更；
2、磁盘上的每个段都有一个相应的.del 文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del 文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del 文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。
3、在新的文档被创建时，Elasticsearch 会为该文档指定一个版本号，当执行更新时，旧版本的文档在.del 文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。
1、搜索被执行成一个两阶段过程，我们称之为 Query Then Fetch；
2、在初始 查询阶段 时，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分片）。 每个分片在本地执行搜索并构建一个匹配文档的大小为 from + size 的优先队列。PS：在搜索的时候是会查询 Filesystem Cache 的，但是有部分数据还在 MemoryBuffer，所以搜索是近实时的。
3、每个分片返回各自优先队列中 所有文档的 ID 和排序值 给协调节点，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。
4、接下来就是 取回阶段，协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片提交多个 GET 请求。每个分片加载并 丰富 文档，如果有需要的话，接着返回文档给协调节点。一旦所有的文档都被取回了，协调节点返回结果给客户端。
5、补充：Query Then Fetch 的搜索类型在文档相关性打分的时候参考的是本分片的数据，这样在文档数量较少的时候可能不够准确，DFS Query Then Fetch 增加了一个预查询的处理，询问 Term 和 Document frequency，这个评分更准确，但是性能会变差
Lucene 的索引文件格式(1)
Lucene 的索引文件格式(2)
1、64 GB 内存的机器是非常理想的， 但是 32 GB 和 16 GB 机器也是很常见的。少于 8 GB 会适得其反。
2、如果你要在更快的 CPUs 和更多的核心之间选择，选择更多的核心更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
3、如果你负担得起 SSD，它将远远超出任何旋转介质。 基于 SSD 的节点，查询和索引性能都有提升。如果你负担得起，SSD 是一个好的选择。
4、即使数据中心们近在咫尺，也要避免集群跨越多个数据中心。绝对要避免集群跨越大的地理距离。
5、请确保运行你应用程序的 JVM 和服务器的 JVM 是完全一样的。 在Elasticsearch 的几个地方，使用 Java 的本地序列化。
6、通过设置 gateway.recover_after_nodes、gateway.expected_nodes、gateway.recover_after_time 可以在集群重启的时候避免过多的分片交换，这可能会让数据恢复从数个小时缩短为几秒钟。
7、Elasticsearch 默认被配置为使用单播发现，以防止节点无意中加入集群。只有在同一台机器上运行的节点才会自动组成集群。最好使用单播代替组播。
8、不要随意修改垃圾回收器（CMS）和各个线程池的大小
9、把你的内存的（少于）一半给 Lucene（但不要超过 32 GB！），通过ES_HEAP_SIZE 环境变量设置。
10、内存交换到磁盘对服务器性能来说是致命的。如果内存交换到磁盘上，一个100 微秒的操作可能变成 10 毫秒。 再想想那么多 10 微秒的操作时延累加起来。 不难看出 swapping 对于性能是多么可怕。
11、Lucene 使用了大量的文件。同时，Elasticsearch 在节点和 HTTP 客户端之间进行通信也使用了大量的套接字。 所有这一切都需要足够的文件描述符。你应该增加你的文件描述符，设置一个很大的值，如 64,000。
1、使用批量请求并调整其大小：每次批量数据 5–15 MB 大是个不错的起始点。
2、存储：使用 SSD
3、段和合并：Elasticsearch 默认值是 20 MB/s，对机械磁盘应该是个不错的设 置。如果你用的是 SSD，可以考虑提高到 100–200 MB/s。如果你在做批量导入， 完全不在意搜索，你可以彻底关掉合并限流。另外还可以增加
index.translog.flush_threshold_size 设置，从默认的 512 MB 到更大一些的 值，比如 1 GB，这可以在一次清空触发的时候在事务日志里积累出更大的段。
4、如果你的搜索结果不需要近实时的准确度，考虑把每个索引的 index.refresh_interval 改到 30s。
5、如果你在做大批量导入，考虑通过设置 index.number_of_replicas: 0 关闭副 本。
1、SEE：https://elasticsearch.cn/article/32
2、倒排词典的索引需要常驻内存，无法 GC，需要监控 data node 上 segmentmemory 增长趋势。
3、各类缓存，field cache, filter cache, indexing cache, bulk queue 等等，要设置合理的大小，并且要应该根据最坏的情况来看 heap 是否够用，也就是各类缓存全部占满的时候，还有 heap 空间可以分配给其他任务吗？避免采用 clear cache等“自欺欺人”的方式来释放内存。
4、避免返回大量结果集的搜索与聚合。确实需要大量拉取数据的场景，可以采用scan & scroll api 来实现。
5、cluster stats 驻留内存并无法水平扩展，超大规模集群可以考虑分拆成多个集群通过 tribe node 连接。
6、想知道 heap 够不够，必须结合实际应用场景，并对集群的 heap 使用情况做持续的监控。
Elasticsearch 提供的首个近似聚合是 cardinality 度量。它提供一个字段的基数， 即该字段的 distinct 或者 unique 值的数目。它是基于 HLL 算法的。HLL 会先对 我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到 基数。其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确 ＝ 更多内存）； 小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置参数，来设置去重需要的固定内 存使用量。无论数千还是数十亿的唯一值，内存使用量只与你配置的精确度相关。
1、可以通过版本号使用乐观并发控制，以确保新版本不会被旧版本覆盖，由应用 层来处理具体的冲突；
2、另外对于写操作，一致性级别支持 quorum/one/all，默认为 quorum，即只 有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络 等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点 上重建。
3、对于读操作，可以设置 replication 为 sync(默认)，这使得操作在主分片和副 本分片都完成后才会返回；如果设置 replication 为 async 时，也可以通过设置搜 索请求参数_preference 为 primary 来查询主分片，确保文档是最新版本。
Marvel 让你可以很简单的通过 Kibana 监控 Elasticsearch。你可以实时查看你 的集群健康状态和性能，也可以分析过去的集群、索引和节点指标。
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