java面试题：Elasticsearch面试突击【2022年最新】

ES还有以下方面优势：
1. 横向可扩展性：只需要增加一台服务器，做一点儿配置，启动一下ES进程就可以并入集群；
2. 分片机制提供更好的分布性：同一个索引分成多个分片（sharding），分而治之的方式来提升处理效率；
3. 高可用：提供复制（replica）机制，一个分片可以设置多个复制，使得某台服务器宕机的情况下，集群仍旧可以照常运行，并会把由于服务器宕机丢失的复制恢复到其它可用节点上；

2、elasticsearch 的倒排索引是什么？

倒排索引是通过分词策略，形成词和文章的关系映射表，这种词典+映射表的方式就是倒排索引，有点类似于我们以前使用的新华字典。倒排索引可极大的提高查询效率。

3、倒排索引的搜索过程是什么样的？

搜索的时候先去查询词典，看看所要查询的单词在不在词典当中，如果不在的话搜索结束，如果在的话，还要看看单词在倒排列表中的指针是什么，通过倒排列表去获取它这个单词对应文档ID的列表，然后拿着文档ID去对应我们的数据

倒排索引，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程

4、elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署

1.在设计的时候可以基于模板+时间滚动方式创建索引，每天递增数据，避免单个索引很大的情况出现。

2.在存储的时候，冷热数据分开存储,比如最近3天的数据作为热数据，其他的作为冷数据，冷数据的话，由于不会再写入新数据了，可以考虑定期force_merge（强制合并）和shrink（压缩）的方式进行处理，节约空间和检索效率

3.由于es支持动态扩展，所以可以多加几台机器来缓解集群压力。

5、elasticsearch 是如何实现 master 选举的

前置条件：

（1）只有候选主节点（master：true）的节点才能成为主节点。

（2）最小主节点数（min_master_nodes）的目的是防止脑裂。

实现步骤

第一步：确认候选主节点数达标，就是我们在Es.yml 设置的值

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。

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。

6.详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程

这里的索引文档应该理解为文档写入 ES，创建索引的过程

第一步：客户从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。而分片0属于节点3，请求会被转到节点 3。分片 0 的主分片也分配到节点 3 上；

第三步：节点 3 在主分片上执行写操作，成功后将请求并行转发到节点1和节点 2 的副本分片上。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

7、如何对Elasticsearch 进行性能优化？

一、索引层面

1. 增加 Refresh 时间间隔
2. 开启慢查询日志
3. 减少副本数量，使用 Elasticsearch 做业务搜索的时候，建议副本数目还是设置为 3 个，但是像内部 ELK 日志系统、分布式跟踪系统中，完全可以将副本数目设置为 1 个。
4. 开启异步刷写，如果允许数据丢失，可以对特定 index 开启异步刷写：

二、服务器层面

1. 内存设置，有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES。
2. 集群分片设置，在创建索引时，合理配置分片数是非常重要的。
3. Mapping建模
4. 索引优化设置
5. 查询优化