ElasticSearch 相关面试题

为什么要使用Elasticsearch?

系统中的数据，随着业务的发展，时间的推移，将会非常多，而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索，而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫描。在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而我们使用ES做一个全文索引，将经常查询的系统功能的某些字段，比如说电商系统的商品表中商品名，描述、价格还有id这些字段我们放入ES索引库中，可以提高查询速度。

Elasticsearch的master选举流程？

Elasticsearch的主节点选举是ZenDiscovery模块负责的，主要包括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。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的节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。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。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。

Elasticsearch集群脑裂问题？

脑裂问题可能的成因：
网络问题：集群之间的网络延迟导致一些节点访问不到master，认为master挂掉了从而选举出新的master，并对master上的分片和副本标红，分配新的主分片。
节点负载：主节点的角色既为master又为data，访问量较大时可能会导致ES停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点。
内存回收：data节点上的ES进程占用的内存较大，引发JVM的大规模内存回收，造成ES进程失去响应。

脑裂问题解决方案：
减少误判：discovery.zen.ping_timeout节点状态的响应时间，默认为3s，可以适当调大，如果master在该响应时间的范围内没有做出响应应答，判断该节点已经挂掉了。调大参数（如6s），可适当减少误判。
选举触发：discovery.zen.minimum_master_nodes:1
该参数是用于控制选举行为发生的最小集群主节点数量。当备选主节点的个数大于等于该参数的值，且备选主节点中有该参数个节点认为主节点挂了，进行选举。官方建议为（n/2）+1，n为主节点个数（即有资格成为主节点的节点个数）
角色分离：即master节点与data节点分离，限制角色。