ES面试题合集
前言
前文介绍了消息中间件之Kafka，我们的知识体系逐渐丰满。本文将继续深入，介绍搜索引擎ES。
ES面试题合集
- Elasticsearch有哪些特性？
Elasticsearch是一个基于Java的高扩展的开源搜索引擎，其核心特性包括：
分布式：Elasticsearch是分布式的，可以在多个服务器上运行，并且能够自动将数据在服务器之间进行负载均衡。
可扩展性：无论是存储、节点还是查询吞吐量，Elasticsearch都提供了可扩展的架构，可以随着业务需求的变化而增加资源。
实时性：Elasticsearch能够实时地处理数据，提供了近实时的搜索和分析功能。
全文检索：Elasticsearch提供了全文检索功能，支持对大量数据进行复杂的搜索和分析。
分析性：Elasticsearch提供了强大的分析功能，包括聚合、统计和排序等。
多租户能力：Elasticsearch可以配置为多租户环境，允许不同的用户和应用共享相同的集群资源。
监控和警报：Elasticsearch提供了内置的监控和警报功能，使得用户可以实时了解系统的运行状态，并在出现异常时得到通知。
灵活的数据类型：Elasticsearch支持多种数据类型，包括字符串、数字、日期等。
水平可扩展性：通过增加节点，Elasticsearch可以水平扩展其处理能力。
容错性：在硬件故障或节点故障的情况下，Elasticsearch具有容错能力，能够保持数据的完整性和服务的可用性。
社区支持：由于Elasticsearch的开源性质，有一个活跃的开发者社区为其提供支持、贡献插件和改进功能。
以上是Elasticsearch的一些核心特性，使得它在日志分析、全文搜索、实时分析、安全监控等领域得到广泛应用。
- Elasticsearch中的数据是如何存储的？
在Elasticsearch中，数据存储和检索都是通过索引（index）进行的。每个索引由若干个分片（shard）组成，这些分片可以分布在一个或多个节点上，从而实现分布式存储和查询。每个分片本身就是一个Lucene实例，这意味着它是一个完整的搜索引擎，具有全文搜索功能。
当数据被索引到Elasticsearch中时，它首先被序列化为JSON格式，然后被存储在相应的分片中。这些分片可以独立于其他分片进行扩展和复制，从而实现了数据的分布式存储和查询。
除了分片外，Elasticsearch还提供了副本机制，用于防止硬件故障导致的数据丢失。每个分片可以有多个副本，这些副本会分布在不同的节点上，确保数据的可用性和容错性。
在数据存储方面，Elasticsearch还提供了自动分段和合并功能。当新的数据被索引时，Elasticsearch会自动将数据分段并存储在适当的分片中。同时，如果某个分片的存储容量超过了一定的阈值，Elasticsearch会自动将该分片进行合并，以便优化存储空间。
总的来说，Elasticsearch的数据存储方式是基于**分片和副本的分布式存储和查询机制，**这种机制使得Elasticsearch能够实现高性能、高可用性和高可扩展性的数据存储和检索。
- Elasticsearch如何实现近实时搜索？
Elasticsearch通过其内部的数据结构和索引机制，实现了近实时搜索。以下是Elasticsearch实现近实时搜索的关键技术：
Inverted Index：Elasticsearch依赖于高性能的Lucene库，而Lucene的核心数据结构就是Inverted Index。Inverted Index是一种数据结构，用于存储文档中每个单词的位置信息，以便快速检索。在Elasticsearch中，当新数据被插入时，底层Lucene构建出一个不可变的Inverted Index，这使得新数据能够被快速构建。
增量保存和逻辑标记：当用户向Elasticsearch中的数据库插入一组document后，增量保存机制为新数据构建一个新的不可变的Inverted Index。当执行搜索时，需要合并每个Inverted Index中的统计信息得到最终结果。逻辑标记则是解决更新和删除的问题，对老数据进行标记，新document会保存在新的Inverted Index中，最终结果会使用最新版本数据的统计信息。
分布式数据存储：对于分布式的数据存储，Elasticsearch采取了经典的做法，对数据进行分片和路由。每个分片Shard就是一个Lucene数据库Index。对于有副本replica的Shard，Elasticsearch操作完primary后，再去同步到replica。
磁盘I/O优化：为了提高磁盘读写的效率，Elasticsearch采取了一些优化措施。例如，每个Segment在文件系统Cache中构建起来就可以被访问，同步到磁盘的fsync之后才会执行。此外，Elasticsearch默认每隔1秒会用Buffer中的document新建一个Segment，这个操作叫做refresh。
通过以上技术，Elasticsearch实现了近实时的搜索功能，使得新数据能够快速地被构建并检索，同时保证了数据的持久化和可用性。
- Elasticsearch的倒排索引是什么？
倒排索引（Inverted Index）是Elasticsearch使用的一种数据结构，它是一种全文检索技术。在Elasticsearch中，倒排索引存储了每个字段的所有不同词汇以及它们在每个文档中的出现情况。具体来说，倒排索引记录了每个单词在哪个字段的哪个文档中出现过，这样就能快速查找到包含某个单词的文档。
在构建倒排索引时，Elasticsearch会将每个文档中的字段值拆分成单独的单词，并记录这些单词在文档中的位置信息。这些信息被存储在一个索引中，使得可以通过这个索引快速查找到包含特定单词的文档。这种数据结构使得Elasticsearch能够实现高效的全文搜索功能。
相比传统的正向索引，倒排索引将数据中的关键词作为key，对应的数据存储位置作为value，实现了反向的索引存储过程。因此，倒排索引在处理大量文本数据时具有很高的效率，是全文检索系统中最常用的数据结构之一。
- 如何处理Elasticsearch中的大量数据和高并发请求？
A. 硬件和配置优化：
增加内存：为Elasticsearch分配更多的内存可以增加缓存容量，从而提高查询性能。
选择适当的存储介质：使用SSD可以提高磁盘I/O性能。
调整操作系统和JVM参数：例如，增加文件描述符的数量、调整堆大小等。
根据实际需求调整Elasticsearch配置参数，例如cluster.name、node.name、node.master等。
b. 分片和副本优化：
根据数据量和查询负载调整分片数量和副本数量。过多的分片会增加集群的资源消耗，过少的分片则可能导致查询性能下降。合理设置分片大小，避免单个分片存储过多的数据。根据实际情况，可以选择在10G-50G之间的分片大小。合理利用副本机制，提高集群的可用性和查询性能。
C. 查询优化：
使用更精确的查询条件，避免全量扫描。
避免使用复杂的查询结构和嵌套的聚合。
使用过滤器（filter）代替查询（query），因为过滤器更加高效。
使用批量提交来处理大量数据的提交。
D. 横向扩展节点：
根据业务需求和查询负载增加节点数量，提高集群的并发处理能力。
尽量保持节点间的网络延迟一致，以减少节点间的数据同步开销。
E. 监控和调优：
使用Elasticsearch提供的监控工具，如Elasticsearch Head、Kibana等，监控集群的状态和性能指标。
根据监控数据定期对集群进行调优，包括调整硬件配置、优化查询等。
f. 使用缓存：合理利用Elasticsearch的查询结果缓存功能，可以减少不必要的重复计算，提高查询效率。
g. 数据预处理：在将数据写入Elasticsearch之前进行适当的预处理，例如去重、压缩等，可以减少存储空间和提高写入性能。
H. 读写分离：通过设置专门的节点来处理读请求和写请求，可以提高并发处理能力。
i. 数据缩减：通过删除冗余数据、汇总数据或使用时间序列压缩等技术来减少存储需求和查询负载。
j. 使用批处理操作：对于大量数据的操作，例如批量插入、批量查询等，使用批处理可以减少网络通信开销和系统负载。
K. 合理规划索引策略：索引的名称、字段的类型和映射、索引的合并策略等都会影响性能和存储需求。合理的规划可以帮助减少不必要的开销和提高查询效率。
- 如何实现Elasticsearch的数据同步？
实现Elasticsearch的数据同步可以通过以下几种方式：
主从同步（Master-Slave Replication）：这是Elasticsearch早期版本中使用的同步方式。在这种模式下，一个节点被选为主节点（Master），其他节点作为从节点（Slave）。主节点处理写操作，并将变更日志（binary log）发送给从节点。从节点使用这些变更日志来同步数据。这种方式的缺点是主节点负载较高，且在主节点宕机时需要手动切换主节点。
集群间同步（Cross-Cluster Replication）：Elasticsearch 7.x版本引入了集群间同步功能，允许将一个集群的数据复制到另一个集群。这种同步方式基于全局唯一索引ID，将数据从一个集群的索引复制到另一个集群的同名索引。集群间同步可以配置为实时或近实时，并且支持跨多个数据中心的同步。
分片和副本同步：在Elasticsearch中，可以通过配置分片和副本来实现数据同步。分片是将数据拆分成多个部分，每个部分存储在一个或多个分片中。副本是分片的副本，用于提高数据的可用性和查询性能。通过合理配置分片和副本数量，可以实现数据在不同节点之间的同步。
使用Logstash或Filebeat进行数据同步：Logstash和Filebeat是开源的数据收集工具，可以与Elasticsearch集成，实现数据同步。通过配置Logstash或Filebeat，可以定期从源系统抓取数据，并将其传输到Elasticsearch集群中。这种方式适用于从其他系统或文件同步数据到Elasticsearch。
无论选择哪种方式，实现Elasticsearch的数据同步需要仔细考虑数据的实时性要求、数据量大小、网络延迟等因素，并进行适当的配置和优化。
- Elasticsearch有哪些应用场景？
Elasticsearch具有广泛的应用场景，以下是其中一些常见的应用场景：
搜索引擎：Elasticsearch可以作为搜索引擎使用，通过建立索引来存储和搜索文本数据。它支持全文搜索、模糊搜索、聚合搜索等多种搜索方式，能够满足不同类型的搜索需求。
日志分析：Elasticsearch可以用于实时分析和查询大量的日志数据。通过创建索引并使用相关查询语句，可以轻松地对日志进行聚合、过滤和统计分析。
数据挖掘和预测分析：Elasticsearch可以用于数据挖掘和预测分析。通过构建索引并使用聚类、分类、关联规则挖掘等算法，可以发现数据中的隐藏模式和关系。
电商应用：在电子商务领域，Elasticsearch可以用于商品搜索、推荐系统、价格分析和库存管理等。
- 如何理解Elasticsearch的节点和集群？
在Elasticsearch中，节点（Node）是指一个运行中的Elasticsearch实例，而集群是由一个或者多个拥有相同cluster.name配置的节点组成，它们共同承担数据和负载的压力。一个节点可以属于一个集群，并且每个节点可以有自己的名称。
节点分为三种类型：主节点（Master）、数据节点（Data）和协调节点（Coordination）。主节点负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。数据节点存储数据和其对应的倒排索引。默认情况下，每个节点都是数据节点（包括主节点），可以通过node.data属性进行设置。协调节点用于响应客户请求，均衡每个节点的负载。
集群是Elasticsearch实现分布式系统的重要操作，通过多个节点的组合可以构建大规模的分布式搜索引擎。每个实例可以通过集群名和IP配置互相发现，在同一集群下的所有实例就构成了一个Elasticsearch集群。单个实例也可以构成一个集群。
每个节点可以部署在不同的服务器上作为分布式部署，也可以将所有节点部署在同一台服务器上称之为伪分布式部署。在生产环境中，一般建议一台机器运行一个Elasticsearch实例，以提高系统的可用性和可维护性。
总之，Elasticsearch的节点和集群是其分布式搜索的重要组成部分，通过多节点的组合可以实现大规模的数据存储和检索，提高系统的可用性和可扩展性。
- 如何解决Elasticsearch中的数据倾斜问题？
数据倾斜（Data skewness）是Elasticsearch中常见的问题，它指的是数据在各个节点上的分布不均衡，导致某些节点上的数据量远大于其他节点。数据倾斜会导致节点负载不均衡，影响查询性能和集群稳定性。以下是一些解决Elasticsearch中数据倾斜问题的常见方法：
重新分配分片：通过重新分配分片来平衡数据分布。可以使用Elasticsearch提供的API或者管理界面来手动调整分片分配，将数据量较大的分片移动到较空的节点上。
优化索引设计：合理设置索引的分片数和副本数，根据实际需求进行调整。过多的分片会增加集群的资源消耗，过少的分片则可能导致数据倾斜。
数据预处理：在将数据写入Elasticsearch之前进行适当的预处理，例如去重、压缩等，可以减少存储空间和提高写入性能。
使用路由机制：通过路由机制将文档分配到特定的节点或分片上，可以控制数据的分布。根据节点的负载情况、硬件配置等因素进行路由，可以平衡节点负载。
使用全局字段：在全局字段上执行聚合操作，可以避免数据倾斜问题。将全局字段作为聚合的根，可以在所有分片上均匀地分布聚合操作。
调整查询策略：优化查询语句和查询参数，避免全量扫描和复杂的聚合操作。使用过滤器代替查询，减少不必要的计算和数据传输。
监控和日志分析：使用Elasticsearch提供的监控工具和日志分析功能，定期检查集群的状态和性能指标。通过分析日志和监控数据，可以发现潜在的数据倾斜问题并进行调整。
- Elasticsearch在生产环境中常见的问题有哪些？
性能问题：在高负载情况下，Elasticsearch可能会遇到性能瓶颈。例如，大量数据写入和读取可能会导致磁盘I/O瓶颈，查询复杂度过高可能导致CPU资源耗尽。
数据倾斜问题：数据在各个节点上的分布不均衡，可能导致某些节点上的数据量过大，而其他节点则相对空闲。这会导致节点负载不均衡，影响查询性能和集群稳定性。
内存溢出错误：Elasticsearch默认对字段数据缓存（Field Data Cache）大小无限制，查询时会把字段值放到内存，特别是进行复杂聚合查询时。如果内存不足以容纳所有字段值，就会发生内存溢出错误（Out of Memory Error）。
节点脱离集群问题：在某些情况下，节点可能会因为GC（垃圾回收）时间过长而意外退出集群。这可能是由于系统资源不足或硬盘空间不足等问题引起的。
索引碎片过多问题：随着时间的推移，Elasticsearch的索引可能会产生大量的碎片，导致索引性能下降。需要定期优化索引来减少碎片。
数据安全问题：在生产环境中，需要确保数据的完整性和安全性。需要采取适当的加密和安全措施来保护数据。
监控和维护问题：需要定期监控Elasticsearch集群的状态和性能指标，以及执行必要的维护操作，如合并索引段、重新分配分片等，以保持集群的健康状态。
- 如何进行Elasticsearch的备份和恢复？
使用快照和恢复功能：Elasticsearch提供了快照和恢复功能，可以用于备份和恢复整个集群或单个索引。要使用快照功能，需要先在配置文件中指定快照存储库的路径，然后创建一个快照。恢复操作可以通过使用快照库中的快照来恢复数据。
使用备份工具：有一些第三方工具可以用于备份Elasticsearch数据，例如Kasten、Veeam等。这些工具可以备份整个集群或单个索引，并支持多种备份存储选项，如S3、NFS等。
直接拷贝数据文件：Elasticsearch的数据文件存储在数据目录中，可以将其直接拷贝到备份存储中。需要注意的是，这种方法只适用于备份整个集群的数据，并且需要确保在拷贝过程中集群处于停止状态。
使用API进行备份和恢复：Elasticsearch提供了多个API用于备份和恢复数据，例如Snapshot API、Restore API等。可以使用这些API通过编程方式实现自动化备份和恢复。
在进行恢复操作时，需要注意以下几点：
确保在恢复之前已经停止了写入操作，以避免数据冲突或损坏。
根据需要选择合适的恢复策略，例如恢复整个集群或单个索引。
如果在恢复过程中出现错误，可以尝试重新执行恢复操作或检查相关日志以获取更多信息。
总之，备份和恢复Elasticsearch数据需要谨慎操作，并选择合适的方法来确保数据的完整性和可用性。
- 如何理解Elasticsearch的查询缓存和过滤器？
查询缓存用于存储查询结果，以便在相同的查询再次执行时可以直接返回缓存结果，而不需要重新计算。查询缓存对于经常执行的查询非常有用，因为它可以显著减少计算开销并提高查询速度。
过滤器用于对查询结果进行过滤，只返回符合特定条件的文档。过滤器在查询执行时应用于文档集合，并生成一个过滤器结果集。过滤器的结果集可以存储在缓存中以提高性能。
与查询缓存不同，过滤器在处理查询时不会对文档进行评分，因此过滤器的执行速度通常比查询快。此外，过滤器还可以用于执行更复杂的搜索操作，例如基于多个条件的搜索或模糊匹配搜索。
在使用Elasticsearch进行查询时，可以根据需要选择是否使用查询缓存和过滤器。对于经常执行的复杂查询，使用查询缓存可以提高性能。对于简单的搜索或过滤操作，使用过滤器可能更合适。
- 在使用Elasticsearch时如何处理版本控制和高并发问题？
使用文档版本控制：Elasticsearch自带了文档版本控制功能，通过_version字段来记录每个文档的版本号。这可以帮助我们解决数据覆盖和并发控制问题。当对文档进行更新操作时，Elasticsearch会检查_version字段以确保文档未被其他操作更改。如果_version匹配，则更新操作会成功；如果不匹配，则更新操作会失败，从而避免了数据覆盖问题。
乐观并发控制：Elasticsearch使用乐观并发控制策略，假设冲突不经常发生。在写操作中，Elasticsearch会增加版本号，并将写操作应用到最新版本的文档上。如果两个写操作同时更新同一个文档，则会根据版本号的大小判断操作的先后顺序，保证最新的修改生效。这样可以有效避免并发冲突问题。
合理设置分片和副本：根据实际需求和数据量大小，合理设置分片和副本数。过少的分片和副本可能会导致性能问题，而过多的分片和副本则可能无法充分利用系统资源。建议根据实际数据量和查询负载来调整分片和副本数。
使用合适的索引类型：Elasticsearch提供了多种索引类型**，如单字段索引、多字段索引和嵌套字段索引等。根据实际需求选择合适的索引类型，可以更好地支持版本控制和高并发问题。
优化查询性能：通过优化查询性能，可以减少高并发场景下的性能瓶颈。例如，优化查询语句、使用过滤器、避免全量扫描**等。
- 如何理解Elasticsearch的路由和复制策略？
Elasticsearch的路由和复制策略是其分布式搜索功能的重要组成部分。以下是关于这两个策略的理解：
A. 路由（Routing）：
默认路由规则：在默认情况下，文档通过**_routing字段进行路由。这个字段的值默认等于文档的_id字段。具体来说，shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards**。这意味着文档会被路由到特定的分片上。
自定义路由：可以自定义路由规则，以便将文档路由到特定的分片。例如，可以通过PUT请求的routing参数来指定路由，或者在查询时使用routing参数。这有助于实现数据局部性，提高查询性能。
查询时的路由：可以通过查询时的路由指定来优化查询性能。例如，可以使用GET请求的routing参数来指定查询时使用的路由。
B. 复制（Replication）：
数据复制原理：Elasticsearch通过多个副本实现数据复制。每个索引的主分片可以有多个副本分片，这些副本分片在集群中的其他节点上保存数据的完整拷贝。数据复制提供了多个好处，如提高搜索性能、容错能力和负载均衡。
副本的作用：
**提高搜索性能：**当数据分布在多个节点上时，可以在多个副本上同时进行搜索操作，加快搜索速度。
提高可用性和容错能力：在主分片发生故障时，可以快速切换到相应的副本分片，保持系统的可用性。此外，从副本还可以处理读取请求，减轻主分片的负担。
实现负载均衡：多个副本可以均衡分担请求的负载，提高系统的整体性能。
数据复制的问题：虽然数据复制提供了许多好处，但也存在一些问题。例如，网络延迟可能导致主分片在写入数据时，数据无法及时同步到从副本。这在高延迟的网络环境下尤为明显。此外，数据冲突也可能发生，当主副本和从副本同时更新同一条数据时，可能导致数据的不一致性。Elasticsearch使用乐观并发控制来解决这种冲突。
- Elasticsearch支持哪些类型？
字符串类型：包括text和keyword两种类型。text类型在存储前会做词项分析，而keyword类型则不会。所以text类型的字段可以通过analyzer参数设置改字段的分词器，而keyword类型字段则没有这个参数。由于词项分析，text类型字段在编入索引后可通过词项做检索，但不能通过字段整体值做检索；而keyword类型字段则刚好相反，只能通过字段整体值来做检索而不能用词项做检索。
数值类型：对应一个具体的数字值，例如1024、3.14等。Elasticsearch支持包括整型、浮点类型在内的8种数值类型，它们的主要区别体现在数值精确度上。
日期类型：用于存储日期相关的数据。
布尔类型：用于存储布尔值，即true或false。
此外，Elasticsearch还支持数组、对象等衍生类型，也支持嵌套、关联、地理信息等特殊类型。这些衍生和特殊类型基本都是从核心类型派生而来。