ES面试突击：ES面试场景复现

面试问题

• es的分布式架构原理能说一下么（es是如何实现分布式的啊）？
• es写入数据的工作原理是什么啊？es查询数据的工作原理是什么啊？
• es在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询性能啊？
• es生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？

问题解析

es的分布式架构原理能说一下么（es是如何实现分布式的啊）？

• 面试官心里分析
  在搜索这块，lucene是最流行的搜索库。几年前业内一般都问，你了解lucene吗？你知道倒排索引的原理吗？现在早已经out了，因为现在很多项目都是直接用基于lucene的分布式搜索引擎——elasticsearch，简称为es。
  而现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的java系统的标配，其中尤为流行的就是es，前几年es没火的时候，大家一般用solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向es了。
  所以互联网面试，肯定会跟你聊聊分布式搜索引擎，也就一定会聊聊es，如果你确实不知道，那你真的就out了。
  如果面试官问你第一个问题，确实一般都会问你es的分布式架构设计能介绍一下么？就看看你对分布式搜索引擎架构的一个基本理解。

• 面试题剖析
  elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于lucene的。
  核心思想就是在多台机器上启动多个es进程实例，组成了一个es集群。
  es中存储数据的基本单位是索引，比如说你现在要在es中存储一些订单数据，你就应该在es中创建一个索引，order_idx，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是mysql里的一张表。index -> type -> mapping -> document -> field。
  index：mysql里的一张表
  type：没法跟mysql里去对比，一个index里可以有多个type，每个type的字段都是差不多的，但是有一些略微的差别。

  好比说，有一个index，是订单index，里面专门是放订单数据的。就好比说你在mysql中建表，有些订单是实物商品的订单，就好比说一件衣服，一双鞋子；有些订单是虚拟商品的订单，就好比说游戏点卡，话费充值。就两种订单大部分字段是一样的，但是少部分字段可能有略微的一些差别。
  所以就会在订单index里，建两个type，一个是实物商品订单type，一个是虚拟商品订单type，这两个type大部分字段是一样的，少部分字段是不一样的。

  很多情况下，一个index里可能就一个type，但是确实如果说是一个index里有多个type的情况，你可以认为index是一个类别的表，具体的每个type代表了具体的一个mysql中的表
  每个type有一个mapping，如果你认为一个type是一个具体的一个表，index代表了多个type的同属于的一个类型，mapping就是这个type的表结构定义，你在mysql中创建一个表，肯定是要定义表结构的，里面有哪些字段，每个字段是什么类型。。。

  mapping就代表了这个type的表结构的定义，定义了这个type中每个字段名称，字段是什么类型的，然后还有这个字段的各种配置
  实际上你往index里的一个type里面写的一条数据，叫做一条document，一条document就代表了mysql中某个表里的一行给，每个document有多个field，每个field就代表了这个document中的一个字段的值
  接着你搞一个索引，这个索引可以拆分成多个shard，每个shard存储部分数据。

  接着就是这个shard的数据实际是有多个备份，就是说每个shard都有一个primary shard，负责写入数据，但是还有几个replica shard。primary shard写入数据之后，会将数据同步到其他几个replica shard上去。

  通过这个replica的方案，每个shard的数据都有多个备份，如果某个机器宕机了，没关系啊，还有别的数据副本在别的机器上呢。高可用了吧。

  es集群多个节点，会自动选举一个节点为master节点，这个master节点其实就是干一些管理的工作的，比如维护索引元数据拉，负责切换primary shard和replica shard身份拉，之类的。
  要是master节点宕机了，那么会重新选举一个节点为master节点。

  如果是非master节点宕机了，那么会由master节点，让那个宕机节点上的primary shard的身份转移到其他机器上的replica shard。急着你要是修复了那个宕机机器，重启了之后，master节点会控制将缺失的replica shard分配过去，同步后续修改的数据之类的，让集群恢复正常。
  其实上述就是elasticsearch作为一个分布式搜索引擎最基本的一个架构设计

es写入数据的工作原理是什么啊？es查询数据的工作原理是什么啊？

• 面试官心理分析
  问这个，其实面试官就是要看看你了解不了解es的一些基本原理，因为用es无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es在干什么，那你真的就是。。。。
  对es基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用es的api读写数据了。。。要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？是不是。。
• 面试题剖析

  • es写数据过程
    1）客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）
    2）coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard）
    3）实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node
    4）coordinating node，如果发现primary node和所有replica node都搞定之后，就返回响应结果给客户端

  • es读数据过程
    查询，GET某一条数据，写入了某个document，这个document会自动给你分配一个全局唯一的id，doc id，同时也是根据doc id进行hash路由到对应的primary shard上面去。也可以手动指定doc id，比如用订单id，用户id。
    你可以通过doc id来查询，会根据doc id进行hash，判断出来当时把doc id分配到了哪个shard上面去，从那个shard去查询
    1）客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node
    2）coordinate node对document进行路由，将请求转发到对应的node，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primary shard以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡
    3）接收请求的node返回document给coordinate node
    4）coordinate node返回document给客户端

  • es搜索数据过程
    es最强大的是做全文检索，就是比如你有三条数据
    java真好玩儿啊
    java好难学啊
    j2ee特别牛
    你根据java关键词来搜索，将包含java的document给搜索出来
    es就会给你返回：java真好玩儿啊，java好难学啊
    1）客户端发送请求到一个coordinate node
    2）协调节点将搜索请求转发到所有的shard对应的primary shard或replica shard也可以
    3）query phase：每个shard将自己的搜索结果（其实就是一些doc id），返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果
    4）fetch phase：接着由协调节点，根据doc id去各个节点上拉取实际的document数据，最终返回给客户端

  • 搜索的底层原理，倒排索引，画图说明传统数据库和倒排索引的区别

  • 写数据底层原理
    1）先写入buffer，在buffer里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入translog日志文件

    2）如果buffer快满了，或者到一定时间，就会将buffer数据refresh到一个新的segment file中，但是此时数据不是直接进入segment file的磁盘文件的，而是先进入os cache的。这个过程就是refresh。

    每隔1秒钟，es将buffer中的数据写入一个新的segment file，每秒钟会产生一个新的磁盘文件，segment file，这个segment file中就存储最近1秒内buffer中写入的数据

    但是如果buffer里面此时没有数据，那当然不会执行refresh操作咯，每秒创建换一个空的segment file，如果buffer里面有数据，默认1秒钟执行一次refresh操作，刷入一个新的segment file中

    操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做os cache，操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入os cache，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去

    只要buffer中的数据被refresh操作，刷入os cache中，就代表这个数据就可以被搜索到了

    为什么叫es是准实时的？NRT，near real-time，准实时。默认是每隔1秒refresh一次的，所以es是准实时的，因为写入的数据1秒之后才能被看到。

    可以通过es的restful api或者java api，手动执行一次refresh操作，就是手动将buffer中的数据刷入os cache中，让数据立马就可以被搜索到。

    只要数据被输入os cache中，buffer就会被清空了，因为不需要保留buffer了，数据在translog里面已经持久化到磁盘去一份了

    3）只要数据进入os cache，此时就可以让这个segment file的数据对外提供搜索了

    4）重复1~3步骤，新的数据不断进入buffer和translog，不断将buffer数据写入一个又一个新的segment file中去，每次refresh完buffer清空，translog保留。随着这个过程推进，translog会变得越来越大。当translog达到一定长度的时候，就会触发commit操作。

    buffer中的数据，倒是好，每隔1秒就被刷到os cache中去，然后这个buffer就被清空了。所以说这个buffer的数据始终是可以保持住不会填满es进程的内存的。

    每次一条数据写入buffer，同时会写入一条日志到translog日志文件中去，所以这个translog日志文件是不断变大的，当translog日志文件大到一定程度的时候，就会执行commit操作。

    5）commit操作发生第一步，就是将buffer中现有数据refresh到os cache中去，清空buffer

    6）将一个commit point写入磁盘文件，里面标识着这个commit point对应的所有segment file

    7）强行将os cache中目前所有的数据都fsync到磁盘文件中去

    translog日志文件的作用是什么？就是在你执行commit操作之前，数据要么是停留在buffer中，要么是停留在os cache中，无论是buffer还是os cache都是内存，一旦这台机器死了，内存中的数据就全丢了。

    所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件，translog日志文件中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es会自动读取translog日志文件中的数据，恢复到内存buffer和os cache中去。

    commit操作：1、写commit point；2、将os cache数据fsync强刷到磁盘上去；3、清空translog日志文件

    8）将现有的translog清空，然后再次重启启用一个translog，此时commit操作完成。默认每隔30分钟会自动执行一次commit，但是如果translog过大，也会触发commit。整个commit的过程，叫做flush操作。我们可以手动执行flush操作，就是将所有os cache数据刷到磁盘文件中去。

    不叫做commit操作，flush操作。es中的flush操作，就对应着commit的全过程。我们也可以通过es api，手动执行flush操作，手动将os cache中的数据fsync强刷到磁盘上去，记录一个commit point，清空translog日志文件。

    9）translog其实也是先写入os cache的，默认每隔5秒刷一次到磁盘中去，所以默认情况下，可能有5秒的数据会仅仅停留在buffer或者translog文件的os cache中，如果此时机器挂了，会丢失5秒钟的数据。但是这样性能比较好，最多丢5秒的数据。也可以将translog设置成每次写操作必须是直接fsync到磁盘，但是性能会差很多。

• segment file: 存储逆向索引的文件，每个segment本质上就是一个逆向索引，每秒都会生成一个segment文件，当文件过多时es会自动进行segment merge（合并文件），合并时会同时将已经标注删除的文档物理删除
• commit point（重点理解）: 记录当前所有可用的segment，每个commit point都会维护一个.del文件（es删除数据本质是不属于物理删除），当es做删改操作时首先会在.del文件中声明某个document已经被删除，文件内记录了在某个segment内某个文档已经被删除，当查询请求过来时在segment中被删除的文件是能够查出来的，但是当返回结果时会根据commit point维护的那个.del文件把已经删除的文档过滤掉
• translog日志文件: 为了防止elasticsearch宕机造成数据丢失保证可靠存储，es会将每次写入数据同时写到translog日志中(图中会有详解)。

es在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？

• 面试官心里分析
  问这个问题，是肯定的，说白了，就是看你有没有实际干过es，因为啥？es说白了其实性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下5秒_{10秒，坑爹了。第一次搜索的时候，是5}10秒，后面反而就快了，可能就几百毫秒。
  你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较卡么？

  所以你要是没玩儿过es，或者就是自己玩玩儿demo，被问到这个问题容易懵逼，显示出你对es确实玩儿的不怎么样

• 面试题剖析
  

  说实话，es性能优化是没有什么银弹的，啥意思呢？就是不要期待着随手调一个参数，就可以万能的应对所有的性能慢的场景。也许有的场景是你换个参数，或者调整一下语法，就可以搞定，但是绝对不是所有场景都可以这样。
  一块一块来分析吧

  在这个海量数据的场景下，如何提升es搜索的性能，也是我们之前生产环境实践经验所得

  （1）性能优化的杀手锏——filesystem cache
  os cache，操作系统的缓存
  你往es里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了，磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cache里面去
  es的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem cache，你如果给filesystem cache更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的indx segment file索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高。

  性能差距可以有大，我们之前很多的测试和压测，如果走磁盘一般肯定上秒，搜索性能绝对是秒级别的，1秒，5秒，10秒。但是如果是走filesystem cache，是走纯内存的，那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级，基本上就是毫秒级的，从几毫秒到几百毫秒不等。

  之前有个学员，一直在问我，说他的搜索性能，聚合性能，倒排索引，正排索引，磁盘文件，十几秒。。。。

  学员的真实案例

  比如说，你，es节点有3台机器，每台机器，看起来内存很多，64G，总内存，64 * 3 = 192g

  每台机器给es jvm heap是32G，那么剩下来留给filesystem cache的就是每台机器才32g，总共集群里给filesystem cache的就是3 2 * 3 = 96g内存

  我就问他，ok，那么就是你往es集群里写入的数据有多少数据量？

  如果你此时，你整个，磁盘上索引数据文件，在3台机器上，一共占用了1T的磁盘容量，你的es数据量是1t，每台机器的数据量是300g

  你觉得你的性能能好吗？filesystem cache的内存才100g，十分之一的数据可以放内存，其他的都在磁盘，然后你执行搜索操作，大部分操作都是走磁盘，性能肯定差

  当时他们的情况就是这样子，es在测试，弄了3台机器，自己觉得还不错，64G内存的物理机。自以为可以容纳1T的数据量。

  归根结底，你要让es性能要好，最佳的情况下，就是你的机器的内存，至少可以容纳你的总数据量的一半

  比如说，你一共要在es中存储1T的数据，那么你的多台机器留个filesystem cache的内存加起来综合，至少要到512G，至少半数的情况下，搜索是走内存的，性能一般可以到几秒钟，2秒，3秒，5秒

  如果最佳的情况下，我们自己的生产环境实践经验，所以说我们当时的策略，是仅仅在es中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，内存留给filesystem cache的，就100G，那么你就控制在100gb以内，相当于是，你的数据几乎全部走内存来搜索，性能非常之高，一般可以在1秒以内

  比如说你现在有一行数据

  id name age …30个字段

  但是你现在搜索，只需要根据id name age三个字段来搜索

  如果你傻乎乎的往es里写入一行数据所有的字段，就会导致说70%的数据是不用来搜索的，结果硬是占据了es机器上的filesystem cache的空间，单挑数据的数据量越大，就会导致filesystem cahce能缓存的数据就越少

  仅仅只是写入es中要用来检索的少数几个字段就可以了，比如说，就写入es id name age三个字段就可以了，然后你可以把其他的字段数据存在mysql里面，我们一般是建议用es + hbase的这么一个架构。

  hbase的特点是适用于海量数据的在线存储，就是对hbase可以写入海量数据，不要做复杂的搜索，就是做很简单的一些根据id或者范围进行查询的这么一个操作就可以了

  从es中根据name和age去搜索，拿到的结果可能就20个doc id，然后根据doc id到hbase里去查询每个doc id对应的完整的数据，给查出来，再返回给前端。

  你最好是写入es的数据小于等于，或者是略微大于es的filesystem cache的内存容量

  然后你从es检索可能就花费20ms，然后再根据es返回的id去hbase里查询，查20条数据，可能也就耗费个30ms，可能你原来那么玩儿，1T数据都放es，会每次查询都是5~10秒，现在可能性能就会很高，每次查询就是50ms。

  elastcisearch减少数据量仅仅放要用于搜索的几个关键字段即可，尽量写入es的数据量跟es机器的filesystem cache是差不多的就可以了；其他不用来检索的数据放hbase里，或者mysql。

  所以之前有些学员也是问，我也是跟他们说，尽量在es里，就存储必须用来搜索的数据，比如说你现在有一份数据，有100个字段，其实用来搜索的只有10个字段，建议是将10个字段的数据，存入es，剩下90个字段的数据，可以放mysql，hadoop hbase，都可以

  这样的话，es数据量很少，10个字段的数据，都可以放内存，就用来搜索，搜索出来一些id，通过id去mysql，hbase里面去查询明细的数据

  （2）数据预热

  假如说，哪怕是你就按照上述的方案去做了，es集群中每个机器写入的数据量还是超过了filesystem cache一倍，比如说你写入一台机器60g数据，结果filesystem cache就30g，还是有30g数据留在了磁盘上。

  举个例子，就比如说，微博，你可以把一些大v，平时看的人很多的数据给提前你自己后台搞个系统，每隔一会儿，你自己的后台系统去搜索一下热数据，刷到filesystem cache里去，后面用户实际上来看这个热数据的时候，他们就是直接从内存里搜索了，很快。

  电商，你可以将平时查看最多的一些商品，比如说iphone 8，热数据提前后台搞个程序，每隔1分钟自己主动访问一次，刷到filesystem cache里去。

  对于那些你觉得比较热的，经常会有人访问的数据，最好做一个专门的缓存预热子系统，就是对热数据，每隔一段时间，你就提前访问一下，让数据进入filesystem cache里面去。这样期待下次别人访问的时候，一定性能会好一些。

  （3）冷热分离

  关于es性能优化，数据拆分，我之前说将大量不搜索的字段，拆分到别的存储中去，这个就是类似于后面我最后要讲的mysql分库分表的垂直拆分。

  es可以做类似于mysql的水平拆分，就是说将大量的访问很少，频率很低的数据，单独写一个索引，然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引

  你最好是将冷数据写入一个索引中，然后热数据写入另外一个索引中，这样可以确保热数据在被预热之后，尽量都让他们留在filesystem os cache里，别让冷数据给冲刷掉。

  你看，假设你有6台机器，2个索引，一个放冷数据，一个放热数据，每个索引3个shard

  3台机器放热数据index；另外3台机器放冷数据index

  然后这样的话，你大量的时候是在访问热数据index，热数据可能就占总数据量的10%，此时数据量很少，几乎全都保留在filesystem cache里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。

  但是对于冷数据而言，是在别的index里的，跟热数据index都不再相同的机器上，大家互相之间都没什么联系了。如果有人访问冷数据，可能大量数据是在磁盘上的，此时性能差点，就10%的人去访问冷数据；90%的人在访问热数据。

  （4）document模型设计

  有不少同学问我，mysql，有两张表

  订单表：id order_code total_price

  1 测试订单 5000

  订单条目表：id order_id goods_id purchase_count price

  1 1 1 2 2000
  2 1 2 5 200

  我在mysql里，都是select * from order join order_item on order.id=order_item.order_id where order.id=1

  1 测试订单 5000 1 1 1 2 2000
  1 测试订单 5000 2 1 2 5 200

  在es里该怎么玩儿，es里面的复杂的关联查询，复杂的查询语法，尽量别用，一旦用了性能一般都不太好

  设计es里的数据模型

  写入es的时候，搞成两个索引，order索引，orderItem索引

  order索引，里面就包含id order_code total_price
  orderItem索引，里面写入进去的时候，就完成join操作，id order_code total_price id order_id goods_id purchase_count price

  写入es的java系统里，就完成关联，将关联好的数据直接写入es中，搜索的时候，就不需要利用es的搜索语法去完成join来搜索了

  document模型设计是非常重要的，很多操作，不要在搜索的时候才想去执行各种复杂的乱七八糟的操作。es能支持的操作就是那么多，不要考虑用es做一些它不好操作的事情。如果真的有那种操作，尽量在document模型设计的时候，写入的时候就完成。另外对于一些太复杂的操作，比如join，nested，parent-child搜索都要尽量避免，性能都很差的。

  很多同学在问我，很多复杂的乱七八糟的一些操作，如何执行

  两个思路，在搜索/查询的时候，要执行一些业务强相关的特别复杂的操作：

  1）在写入数据的时候，就设计好模型，加几个字段，把处理好的数据写入加的字段里面
  2）自己用java程序封装，es能做的，用es来做，搜索出来的数据，在java程序里面去做，比如说我们，基于es，用java封装一些特别复杂的操作

  （5）分页性能优化

  es的分页是较坑的，为啥呢？举个例子吧，假如你每页是10条数据，你现在要查询第100页，实际上是会把每个shard上存储的前1000条数据都查到一个协调节点上，如果你有个5个shard，那么就有5000条数据，接着协调节点对这5000条数据进行一些合并、处理，再获取到最终第100页的10条数据。

  分布式的，你要查第100页的10条数据，你是不可能说从5个shard，每个shard就查2条数据？最后到协调节点合并成10条数据？你必须得从每个shard都查1000条数据过来，然后根据你的需求进行排序、筛选等等操作，最后再次分页，拿到里面第100页的数据。

  你翻页的时候，翻的越深，每个shard返回的数据就越多，而且协调节点处理的时间越长。非常坑爹。所以用es做分页的时候，你会发现越翻到后面，就越是慢。

  我们之前也是遇到过这个问题，用es作分页，前几页就几十毫秒，翻到10页之后，几十页的时候，基本上就要5~10秒才能查出来一页数据了

  1）不允许深度分页/默认深度分页性能很惨

  你系统不允许他翻那么深的页，pm，默认翻的越深，性能就越差

  2）类似于app里的推荐商品不断下拉出来一页一页的

  类似于微博中，下拉刷微博，刷出来一页一页的，你可以用scroll api，自己百度

  scroll会一次性给你生成所有数据的一个快照，然后每次翻页就是通过游标移动，获取下一页下一页这样子，性能会比上面说的那种分页性能也高很多很多

  针对这个问题，你可以考虑用scroll来进行处理，scroll的原理实际上是保留一个数据快照，然后在一定时间内，你如果不断的滑动往后翻页的时候，类似于你现在在浏览微博，不断往下刷新翻页。那么就用scroll不断通过游标获取下一页数据，这个性能是很高的，比es实际翻页要好的多的多。

  但是唯一的一点就是，这个适合于那种类似微博下拉翻页的，不能随意跳到任何一页的场景。同时这个scroll是要保留一段时间内的数据快照的，你需要确保用户不会持续不断翻页翻几个小时。

  无论翻多少页，性能基本上都是毫秒级的

  因为scroll api是只能一页一页往后翻的，是不能说，先进入第10页，然后去120页，回到58页，不能随意乱跳页。所以现在很多产品，都是不允许你随意翻页的，app，也有一些网站，做的就是你只能往下拉，一页一页的翻

es生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？

• es生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？

• 面试官心里分析
  这个问题，包括后面的redis什么的，谈到es、redis、mysql分库分表等等技术，面试必问！就是你生产环境咋部署的？说白了，这个问题没啥技术含量，就是看你有没有在真正的生产环境里干过这事儿！

  有些同学可能是没在生产环境中干过的，没实际去拿线上机器部署过es集群，也没实际玩儿过，也没往es集群里面导入过几千万甚至是几亿的数据量，可能你就不太清楚这里面的一些生产项目中的细节
  如果你是自己就玩儿过demo，没碰过真实的es集群，那你可能此时会懵，但是别懵。。。你一定要云淡风轻的回答出来这个问题，表示你确实干过这事儿

• 面试题剖析
  其实这个问题没啥，如果你确实干过es，那你肯定了解你们生产es集群的实际情况，部署了几台机器？有多少个索引？每个索引有多大数据量？每个索引给了多少个分片？你肯定知道！
  但是如果你确实没干过，也别虚，我给你说一个基本的版本，你到时候就简单说一下就好了
  （1）es生产集群我们部署了5台机器，每台机器是6核64G的，集群总内存是320G
  （2）我们es集群的日增量数据大概是2000万条，每天日增量数据大概是500MB，每月增量数据大概是6亿，15G。目前系统已经运行了几个月，现在es集群里数据总量大概是100G左右。
  （3）目前线上有5个索引（这个结合你们自己业务来，看看自己有哪些数据可以放es的），每个索引的数据量大概是20G，所以这个数据量之内，我们每个索引分配的是8个shard，比默认的5个shard多了3个shard。
  大概就这么说一下就行了