ElasticSearch面试题整理（持续更新）_elsearch面试题_elasticsearch 面试题

1. 客户端向集群发送请求，集群随机选择一个 NodeX 处理这次请求。
2. Nodex 先计算文档在哪个主分片上，比如是主分片 A，它有三个副本 A1，A2，A3。那么请求
   会轮询三个副本中的一个完成请求。
3. 如果无法确认分片，比如检索的不是一个文档，就遍历所有分片。客户端发送请求到coordinate node，协调节点将搜索请求广播到所有的primary shard或replica，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。接着每个分片返回各自优先队列中所有docld和打分值给协调节点，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。协调节点根据Query阶段产生的结果，去各个节点上查询docld实际的document内容，最后由协调节点返回结果给客户端。

4. ElasticSearch如何实现master选举

Master节点负责管理集群状态信息，包括处理创建、删除索引等请求，决定分片被分配到哪个节点，维护和更新集群状态。值得注意的是，只有Master节点才能修改集群的状态信息，并负责同步给其他节点。

5. Elasticsearch更新和删除文档的过程

6. Elasticsearch创建索引文档的过程

7. 了解文本相似度 TF-IDF吗

TF = Term Frequency 词频，一个词在这个文档中出现的频率。值越大，说明这文档越匹配，
正向指标。
IDF = Inverse Document Frequency 反向文档频率，简单点说就是一个词在所有文档中都出
现，那么这个词不重要。

TF-IDF = TF / IDF

8. 了解ElasticSearch 深翻页的问题及解决吗？

深翻页：比如我们检索一次，轮询所有分片，汇集结果，根据 TF-IDF 等算法打分，排序后将前 10
条数据返回。用户感觉不错，说我看看下一页。ES 依然是轮询所有分片，汇集结果，根据 TF-IDF
等算法打分，排序后将前 11-20 条数据返回。
对用户来说，翻页应该很快啊，但是实际上，第一次检索多复杂，下一次检索就多复杂。
解决的话，可以把用户的检索结果，存入 Redis 中 10 分钟。这样分页就很快，超过 10 分钟，用户
不翻页，也就不会翻页了，数据就可以清除了。

9. 熟悉ElasticSearch 性能优化

1. 批量提交
   背景是大量的写操作，每次提交都是一次网络开销。网络永久是优化要考虑的重点。
2. 优化硬盘
   索引文件需要落地硬盘，段的思想又带来了更多的小文件，磁盘 IO 是 ES 的性能瓶颈。一个固态硬
   盘比普通硬盘好太多。
3. 减少副本数量
   副本可以保证集群的可用性，但是严重影响了 写索引的效率。写索引时不只完成写入索引，还要完成索引到副本的同步。ES 不是存储引擎，不要考虑数据丢失，性能更重要。 如果是批量导入，建议就关闭副本。

10. ElasticSearch 查询优化手段有哪些？

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。………
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；

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