Elasticsearch有哪些面试题

本文主要给大家展示“Elasticsearch有哪些面试问题”，简单易懂，条理清晰，希望能帮你解决疑惑。让边肖带领你学习《弹性搜索有哪些面试问题》这篇文章。

00-1010面试官：想了解一下候选人之前和公司接触过的ES使用场景和规模，是否做过大规模的指标设计、规划和调优。

回答：根据自己的练习场景回答。比如es集群架构有13个节点，根据不同的通道有20个索引。根据日期，索引每天增加20个，有10个切片，每天增加1亿个数据。每个频道的索引大小每天控制在150GB以内。

只有索引级调整意味着：

00-1010 1.根据增量业务需求，基于日期模板创建索引，通过滚动API进行索引滚动；

2.使用别名进行索引管理；

3.每天早上对索引执行force_merge操作，释放空间；

4.采用冷热分离机制，将热数据存储在SSD中，提高检索效率；冷定期收缩数据以减少存储；

5.馆长用于管理索引的生命周期；

6.只针对需要分词的领域，合理设置分词装置；

7.映射阶段完全结合了每个字段的属性，无论是需要检索还是存储，等等。…… .

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 。

1.写入前的份数设置为0；

2.写入前关闭refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制；

3.在编写过程中：采用批量批量编写；

4.写入后恢复副本数量和刷新间隔；

5.尝试使用自动生成的id。

00-1010 1.禁用通配符；

2.禁用批量条款(数百个场景)；

3.充分利用倒排索引机制，尽量使用关键字；尽可能多地打字；

4.当数据量较大时，可以先根据时间最终确定索引，然后再进行检索；

5.建立合理的路由机制。

00-1010部署调优，优秀业务调优。

如上所述，面试官基本上已经评估了你以前的实践或运维经验。

1.1、设计阶段调优

面试官：我想知道你对基本概念的理解。

回答：通俗点解释就好。

传统上，我们的检索是通过逐个遍历文章来找到相应关键词的位置。

倒排索引是通过分词策略在单词和文章之间建立的映射表，这个字典映射表就是倒排索引。

利用倒排索引，我们可以以o(1)时间复杂度的效率检索文章，大大提高了检索效率。

00-1010倒排索引，与一篇文章包含哪些词相反，记录这个词出现在从词开始的哪个文档中，由——字典和倒排表两部分组成。

补充点：倒排索引的底层实现基于：有限状态转换器(FST)数据结构。

lucene从版本4开始广泛使用的数据结构是FST。FST有两个优点：

1.空间占用小。通过重用字典中单词的前缀和后缀，存储空间被压缩。

2.查询速度快。查询时间复杂度。

1.2、写入调优

面试官：想了解一下大数据的运维能力。

答：前期要做好指标数据的规划。俗话说“设计第一，编码第二”，只有这样才能有效避免集群处理能力不足导致的数据突然激增对在线客户检索或其他业务的影响。如何调优，如问题1所述，下面是详细描述：

00-1010基于模板时间翻转api创建索引，例如：设计阶段定义：blog引用的模板格式为blog_index_ timestamp，数据每天递增。

这样做的好处：单个索引的数据量不会因为数据量的快速增加而很大，接近上面2行的32次方-1，索引存储量会达到TB甚至更多。

单个指数一旦很大，就会随之而来存储等各种风险，要提前考虑，及早规避。

00-1010冷热数据分开存储，热数据(如最近3天或一周的数据)，其余均为冷数据。对于冷数据，不会写入新数据，可以考虑常规的force_merge加收缩压缩操作，节省存储空间，提高检索效率。

1.3、查询调优

以前一旦没有计划，这就是应急策略。结合ES自身支持动态扩展的特点，动态添加机器的方式可以缓解集群的压力。注意：如果之前主节点等规划合理，不需要重启集群就可以完成动态添加。

00-1010面试官：我想知道ES集群的底层原理，而不是只关注业务层面。

回答：先决条件：

1.只有候选主节点(master:true)的节点才能成为主节点。

点。

2、最小主节点数（min_master_nodes）的目的是防止脑裂。 这个我看了各种网上分析的版本和源码分析的书籍，云里雾里。 核对了一下代码，核心入口为 findMaster，选择主节点成功返回对应 Master，否 则返回 null。选举流程大致描述如下：

第一步：确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml 设置的值 discovery.zen.minimum_master_nodes；

第二步：比较：先判定是否具备 master 资格，具备候选主节点资格的优先返回； 若两节点都为候选主节点，则 id 小的值会主节点。注意这里的 id 为 string 类型。

题外话：获取节点 id 的方法。

1GET /_cat/nodes?v&h=ip,port,heapPercent,heapMax,id,name
2ip port heapPercent heapMax id name

5、详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程

面试官：想了解 ES 的底层原理，不再只关注业务层面了。

解答： 这里的索引文档应该理解为文档写入 ES，创建索引的过程。 文档写入包含：单文档写入和批量 bulk 写入，这里只解释一下：单文档写入流程。

第一步：客户写集群某节点写入数据，发送请求。（如果没有指定路由/协调节点，请求的节点扮演路由节点的角色。）

第二步：节点 1 接受到请求后，使用文档_id 来确定文档属于分片 0。请求会被转 到另外的节点，假定节点 3。因此分片 0 的主分片分配到节点 3 上。

第三步：节点 3 在主分片上执行写操作，如果成功，则将请求并行转发到节点 1 和节点 2 的副本分片上，等待结果返回。所有的副本分片都报告成功，节点 3 将 向协调节点（节点 1）报告成功，节点 1 向请求客户端报告写入成功。

如果面试官再问：第二步中的文档获取分片的过程？ 回答：借助路由算法获取，路由算法就是根据路由和文档 id 计算目标的分片 id 的 过程。

shard = hash(_routing) % (num_of_primary_shards)

6、详细描述一下 Elasticsearch 搜索的过程？

面试官：想了解 ES 搜索的底层原理，不再只关注业务层面了。

解答： 搜索拆解为“query then fetch” 两个阶段。 query 阶段的目的： 定位到位置，但不取。 步骤拆解如下： 1、假设一个索引数据有 5 主+1 副本 共 10 分片，一次请求会命中（主或者副本 分片中）的一个。

2、每个分片在本地进行查询，结果返回到本地有序的优先队列中。

3、第 2）步骤的结果发送到协调节点，协调节点产生一个全局的排序列表。 fetch 阶段的目的： 取数据。 路由节点获取所有文档，返回给客户端。

7、Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法

面试官：想了解对 ES 集群的运维能力。

解答：

1、关闭缓存 swap;

2、堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）;\

3、设置最大文件句柄数；

4、线程池+队列大小根据业务需要做调整；

5、磁盘存储 raid 方式——存储有条件使用 RAID10，增加单节点性能以及避免单节点存储故障。

8、lucence 内部结构是什么？

面试官：想了解你的知识面的广度和深度。

解答：Lucene 是有索引和搜索的两个过程，包含索引创建，索引，搜索三个要点。可以基于这个脉络展开一些。

9、Elasticsearch 是如何实现 Master 选举的？

1、Elasticsearch 的选主是 ZenDiscovery 模块负责的，主要包含 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；

2、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。

3、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。

4、补充：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*。

10、Elasticsearch 中的节点（比如共 20 个），其中的 10 个选了一个 master，另外 10 个选了另一个 master，怎么办？

1、当集群 master 候选数量不小于 3 个时，可以通过设置最少投票通过数量 （discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解 决脑裂问题；

2、当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为 data 节点，避免脑裂问题。

11、客户端在和集群连接时，如何选择特定的节点执行请求的？

1、TransportClient 利用 transport 模块远程连接一个 elasticsearch 集群。它并 不加入到集群中，只是简单的获得一个或者多个初始化的 transport 地址，并以 轮 询 的方式与这些地址进行通信。

12、详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程。

协调节点默认使用文档 ID 参与计算（也支持通过 routing），以便为路由提供合 适的分片。

shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)

1、当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后，会将请求写入到 Memory Buffer，然后定时（默认是每隔 1 秒）写入到 Filesystem Cache，这个从 Momery Buffer 到 Filesystem Cache 的过程就叫做 refresh；

2、当然在某些情况下，存在 Momery Buffer 和 Filesystem Cache 的数据可能会 丢失，ES 是通过 translog 的机制来保证数据的可靠性的。其实现机制是接收到请 求后，同时也会写入到 translog 中，当 Filesystem cache 中的数据写入到磁盘中 时，才会清除掉，这个过程叫做 flush；

3、在 flush 过程中，内存中的缓冲将被清除，内容被写入一个新段，段的 fsync 将创建一个新的提交点，并将内容刷新到磁盘，旧的 translog 将被删除并开始一 个新的 translog。

4、flush 触发的时机是定时触发（默认 30 分钟）或者 translog 变得太大（默认 为 512M）时；

补充：关于 Lucene 的 Segement：

1、Lucene 索引是由多个段组成，段本身是一个功能齐全的倒排索引。

2、段是不可变的，允许 Lucene 将新的文档增量地添加到索引中，而不用从头重 建索引。

3、对于每一个搜索请求而言，索引中的所有段都会被搜索，并且每个段会消耗 CPU 的时钟周、文件句柄和内存。这意味着段的数量越多，搜索性能会越低。

4、为了解决这个问题，Elasticsearch 会合并小段到一个较大的段，提交新的合并 段到磁盘，并删除那些旧的小段。

13、详细描述一下 Elasticsearch 更新和删除文档的过程。

1、删除和更新也都是写操作，但是 Elasticsearch 中的文档是不可变的，因此不能被删除或者改动以展示其变更；

2、磁盘上的每个段都有一个相应的.del 文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del 文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del 文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。

3、在新的文档被创建时，Elasticsearch 会为该文档指定一个版本号，当执行更新时，旧版本的文档在.del 文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。

14、详细描述一下 Elasticsearch 搜索的过程

1、搜索被执行成一个两阶段过程，我们称之为 Query Then Fetch；

2、在初始 查询阶段 时，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分片）。 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。PS：在搜索的时候是会查询 Filesystem Cache 的，但是有部分数据还在 MemoryBuffer，所以搜索是近实时的。

3、每个分片返回各自优先队列中 所有文档的 ID 和排序值 给协调节点，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。

4、接下来就是 取回阶段，协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片提交多个 GET 请求。每个分片加载并 丰富 文档，如果有需要的话，接着返回文档给协调节点。一旦所有的文档都被取回了，协调节点返回结果给客户端。

5、补充：Query Then Fetch 的搜索类型在文档相关性打分的时候参考的是本分片的数据，这样在文档数量较少的时候可能不够准确，DFS Query Then Fetch 增加了一个预查询的处理，询问 Term 和 Document frequency，这个评分更准确，但是性能会变差

15、在 Elasticsearch 中，是怎么根据一个词找到对应的倒排索引的？

Lucene 的索引文件格式(1)

Lucene 的索引文件格式(2)

16、Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？

1、64 GB 内存的机器是非常理想的， 但是 32 GB 和 16 GB 机器也是很常见的。少于 8 GB 会适得其反。

2、如果你要在更快的 CPUs 和更多的核心之间选择，选择更多的核心更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。

3、如果你负担得起 SSD，它将远远超出任何旋转介质。 基于 SSD 的节点，查询和索引性能都有提升。如果你负担得起，SSD 是一个好的选择。

4、即使数据中心们近在咫尺，也要避免集群跨越多个数据中心。绝对要避免集群跨越大的地理距离。

5、请确保运行你应用程序的 JVM 和服务器的 JVM 是完全一样的。 在Elasticsearch 的几个地方，使用 Java 的本地序列化。

6、通过设置 gateway.recover_after_nodes、gateway.expected_nodes、gateway.recover_after_time 可以在集群重启的时候避免过多的分片交换，这可能会让数据恢复从数个小时缩短为几秒钟。

7、Elasticsearch 默认被配置为使用单播发现，以防止节点无意中加入集群。只有在同一台机器上运行的节点才会自动组成集群。最好使用单播代替组播。

8、不要随意修改垃圾回收器（CMS）和各个线程池的大小

9、把你的内存的（少于）一半给 Lucene（但不要超过 32 GB！），通过ES_HEAP_SIZE 环境变量设置。

10、内存交换到磁盘对服务器性能来说是致命的。如果内存交换到磁盘上，一个100 微秒的操作可能变成 10 毫秒。 再想想那么多 10 微秒的操作时延累加起来。 不难看出 swapping 对于性能是多么可怕。

11、Lucene 使用了大量的文件。同时，Elasticsearch 在节点和 HTTP 客户端之间进行通信也使用了大量的套接字。 所有这一切都需要足够的文件描述符。你应该增加你的文件描述符，设置一个很大的值，如 64,000。

补充：索引阶段性能提升

1、使用批量请求并调整其大小：每次批量数据 5–15 MB 大是个不错的起始点。

2、存储：使用 SSD

3、段和合并：Elasticsearch 默认值是 20 MB/s，对机械磁盘应该是个不错的设 置。如果你用的是 SSD，可以考虑提高到 100–200 MB/s。如果你在做批量导入， 完全不在意搜索，你可以彻底关掉合并限流。另外还可以增加

index.translog.flush_threshold_size 设置，从默认的 512 MB 到更大一些的 值，比如 1 GB，这可以在一次清空触发的时候在事务日志里积累出更大的段。

4、如果你的搜索结果不需要近实时的准确度，考虑把每个索引的 index.refresh_interval 改到 30s。

5、如果你在做大批量导入，考虑通过设置 index.number_of_replicas: 0 关闭副 本。

17、对于 GC 方面，在使用 Elasticsearch 时要注意什么？

1、SEE：https://elasticsearch.cn/article/32

2、倒排词典的索引需要常驻内存，无法 GC，需要监控 data node 上 segmentmemory 增长趋势。

3、各类缓存，field cache, filter cache, indexing cache, bulk queue 等等，要设置合理的大小，并且要应该根据最坏的情况来看 heap 是否够用，也就是各类缓存全部占满的时候，还有 heap 空间可以分配给其他任务吗？避免采用 clear cache等“自欺欺人”的方式来释放内存。

4、避免返回大量结果集的搜索与聚合。确实需要大量拉取数据的场景，可以采用scan & scroll api 来实现。

5、cluster stats 驻留内存并无法水平扩展，超大规模集群可以考虑分拆成多个集群通过 tribe node 连接。

6、想知道 heap 够不够，必须结合实际应用场景，并对集群的 heap 使用情况做持续的监控。

18、Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？

Elasticsearch 提供的首个近似聚合是 cardinality 度量。它提供一个字段的基数， 即该字段的 distinct 或者 unique 值的数目。它是基于 HLL 算法的。HLL 会先对 我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到 基数。其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确 ＝ 更多内存）； 小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置参数，来设置去重需要的固定内 存使用量。无论数千还是数十亿的唯一值，内存使用量只与你配置的精确度相关。

19、在并发情况下，Elasticsearch 如果保证读写一致？

1、可以通过版本号使用乐观并发控制，以确保新版本不会被旧版本覆盖，由应用 层来处理具体的冲突；

2、另外对于写操作，一致性级别支持 quorum/one/all，默认为 quorum，即只 有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络 等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点 上重建。

3、对于读操作，可以设置 replication 为 sync(默认)，这使得操作在主分片和副 本分片都完成后才会返回；如果设置 replication 为 async 时，也可以通过设置搜 索请求参数_preference 为 primary 来查询主分片，确保文档是最新版本。

20、如何监控 Elasticsearch 集群状态？

Marvel 让你可以很简单的通过 Kibana 监控 Elasticsearch。你可以实时查看你 的集群健康状态和性能，也可以分析过去的集群、索引和节点指标。

21、介绍下你们电商搜索的整体技术架构。

以上是“Elasticsearch有哪些面试题”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注行业资讯频道！