ES面试题总结

最新推荐文章于 2025-11-14 14:49:38 发布

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最新推荐文章于 2025-11-14 14:49:38 发布 · 650 阅读

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#大数据

这篇博客整理了多个Elasticsearch面试问题，包括ES集群架构、索引数据调优、倒排索引概念、大数据量处理策略以及选举和搜索过程。作者详细介绍了如何在实践中优化ES的索引设计、写入和查询，并讨论了Elasticsearch在大规模数据下的运维和部署技巧。此外，还涉及了节点选举、搜索过程的底层原理以及与其他技术如Hadoop和Spark的整合。

1、elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段。
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：
1.1、设计阶段调优
（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。

1.2、写入调优
（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。

1.3、查询调优
（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。

1.4、其他调优
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。
2、elasticsearch 的倒排索引是什么

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。

3、elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署
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：

3.1 动态索引层面
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。

3.2 存储层面
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。

3.3 部署层面
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。
4、elasticsearch 是如何实现 master 选举的

1GET /_cat/nodes?v&h=ip,port,heapPercent,heapMax,id,name
2ip port heapPercent heapMax id name复制代码
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5、详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程

6、详细描述