es概念
Q:讲一下 elasticSearch。
可以从应用场景、概念、原理、优劣等多方面讲。
es应用场景：全文索引、近实时数据分析
优势：海量数据，支持亿万级别的搜索分析，近实时，支持并发。
劣势：不支持事务，不支持JOIN。
倒排索引
Q:elasticSearch 的倒排索引是什么?
传统的我们的检索是通过文章，逐个遍历找到对应关键词的位置。
而倒排索引，是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，这种词典+映射表即为倒排索引。
有了倒排索引，就能实现 o（1）时间复杂度的效率检索文章了，极大的提高了检索效率。
Q:讲一下倒排索引的底层数据结构。
倒排索引的底层实现是基于：FST（Finite State Transducer）数据结构。
Lucene 从 4+ 版本后开始大量使用的数据结构是 FST。FST 有两个优点：
1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；
2）查询速度快。O(len(str)) 的查询时间复杂度。
Q:在 Elasticsearch 中，是怎么根据一个词找到对应的倒排索引的？
（1）Lucene的索引过程，就是按照全文检索的基本过程，将倒排表写成此文件格式的过程。
（2）Lucene的搜索过程，就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来，然后计算每篇文档打分(score)的过程。
索引
Q:你们的索引分片设置多少个分片(shard)？分片设置多大内存？
es默认为一个索引创建5个主分片(es5.5版本默认是5个分片，es的7.0版本默认是1个分片), 并分别为其创建一个副本分片. 也就是说每个索引都由5个主分片成本, 而每个主分片都相应的有一个copy.
3个节点。一主二从。
es生产集群我们部署了3个实例，一主二从，集群总内存是3T。
es集群的日增量数据大概是3000万条，每天日增量数据大概是500MB,一个月15G。只保留一年的数据。
一天一个索引，每个索引分配的是10个shard。
Q:你为什么要设置10个分片？？如何评估分片的数量？分片过多会怎样？分片过少会怎样？
1） “我应该有多少个分片？”
答： 每个节点的分片数量保持在低于每1GB堆内存对应集群的分片在20-25之间。
【堆内存的重要性】为了能够每个节点存储尽可能多的数据，重要的是尽可能多地管理堆内存使用量并减少其开销。 节点拥有的堆空间越多，它可以处理的数据和分片越多。es堆内存可以设置32GB--64GB。
2） “我的分片应该有多大”？
答：分片大小为50GB通常被界定为适用于各种用例的限制。
详情见： https://blog.csdn.net/qq853632587/article/details/122876328
https://www.cnblogs.com/xionggeclub/p/8889194.html
Q: elasticsearch 索引数据多怎么办，如何调优，部署？
索引数据的规划，应在前期做好规划，正所谓“设计先行，编码在后”，这样才能有效的避免突如其来的数据激增导致集群处理能力不足引发的线上客户检索或者其他业务受到影响。
(1)动态索引层面:
基于索引模板+时间+rollover api 滚动创建索引，举例：设计阶段定义：blog 索引的模板格式为：blog_index_时间戳的形式，每天递增数据。
这样做的好处：不至于数据量激增导致单个索引数据量非常大，接近于上线 2 的32 次幂-1，索引存储达到了 TB+甚至更大。
一旦单个索引很大，存储等各种风险也随之而来，所以要提前考虑+及早避免。
(2)存储层面:
冷热数据分离存储，热数据（比如最近 3 天或者一周的数据），其余为冷数据。
对于冷数据不会再写入新数据，可以考虑定期 force_merge 加 shrink 压缩操作，节省存储空间和检索效率。
(3)时间(业务)层面：
跟产品/业务商量，给出一个保存时间。比如只保存最近一年的数据。过期的数据，用定时任务去清除。
(4)部署层面:
一旦之前没有规划，这里就属于应急策略。
结合 ES 自身的支持动态扩展的特点，动态新增机器的方式
可以缓解集群压力，注意：如果之前主节点等规划合理，不需要重启集群也能完成动态新增
详情见： https://blog.csdn.net/inet_ygssoftware/article/details/117155323
Q:es分区索引，一天一个索引，如何查询多个日期？
使用别名。每个日期索引都用同样的别名，通过别名进行查询。
分片、副本
Q:分片的个数，可以修改么？
主分片的个数实在建立索引之前要确定，建立完索引之后，是不能够进行修改的，除非重新建索引。因此在建索引之前，一定要合理的配置分片个数，副本个数的话后期是可以改动的。
Q:es的分片挂了会怎样？
副本是主分片的备份，当主分片挂掉了，它的副本就会成为新的主分片。
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。
当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。
Elasticsearch 禁止同一个分片的主分片和副本分片在同一个节点上，所以如果是一个节点的集群是不能有副本的。
它在节点失败的情况下提供高可用性。由于这个原因，需要注意的是，副本分片永远不会分配到与主分片相同的节点上。
参考资料： https://www.cnblogs.com/-wenli/p/12763887.html
创建索引、 更新文档
Q:详细描述一下ES索引文档的过程(文档写入 ES，创建索引的过程)？
这里的索引文档应该理解为文档写入 ES，创建索引的过程。将文档写进Elasticseach的过程叫索引文档(indexing)。
第一步：客户端向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，请求的节点扮演协调节点的角色。）
第二步：协调节点接受到请求后，默认使用文档 ID 参与计算（也支持通过 routing），得到该文档属于哪个分片。随后请求会被转到另外的节点。
bash# 路由算法：根据文档id或路由计算目标的分片id
shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
第三步：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F ilesystem Cache，这个从 Momery Buffer 到 Filesystem Cache 的过程就叫做 refresh；
第四步：当然在某些情况下，存在 Memery 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；
第五步：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。
第六步：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 512 M）时。
详情见： https://blog.csdn.net/qq_14958051/article/details/123268036
Q: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。
搜索
Q: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。
es集群
Q:如何监控 Elasticsearch 集群状态？
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。
聚合
Q: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。
一致性
Q: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。
es调优
Q: 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 。
面试官想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。
解答：如实结合自己的实践场景回答即可。
比如：ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日递增 20+，索引：10分片，每日递增 1 亿+数据，每个通道每天索引大小控制：150GB 之内。
仅索引层面调优手段：
第一：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。
第二：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；
（3）写入过程中：采取 bulk 批量写入；
（4）写入后恢复副本数和刷新间隔；
（5）尽量使用自动生成的 id。
第三：查询调优
（1）禁用 wildcard；
（2）禁用批量 terms（成百上千的场景）；
（3）充分利用倒排索引机制，能 keyword 类型尽量 keyword；
（4）数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；
（5）设置合理的路由机制。
上面的提及一部分，面试者就基本对你之前的实践或者运维经验有所评估了。
es选举
Q:elasticSearch是如何实现 master选举的?
（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。
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。
Q: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。(过半数选举)
（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。
Q: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；
（3）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。
GC
Q:对于 GC 方面，在使用 Elasticsearch 时要注意什么？
（1）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。
（2）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。
（3）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。
（4）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。
（5）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。
（6）根据监控数据理解内存需求，合理配置各类circuit breaker，将内存溢出风险降低到最低。
深度分页
Q:怎么处理es的深度分页？
(1) from / size : 该查询的实现原理类似于mysql中的limit，比如查询第10001条数据，那么需要将前面的10000条都拿出来，进行过滤，最终才得到数据。(性能较差，实现简单，适用于少量数据，数据量不超过10w)。
(2) scroll：该查询实现类似于消息消费的机制，首次查询的时候会在内存中保存一个历史快照以及游标(scroll_id)，记录当前消息查询的终止位置，下次查询的时候将基于游标进行消费。
scroll 类似于sql中的cursor，使用scroll，每次只能获取一页的内容，然后会返回一个scroll_id。根据返回的这个scroll_id可以不断地获取下一页的内容，所以scroll并不适用于有跳页的情景。
scroll 的方式，官方的建议不用于实时的请求（一般用于数据导出），因为每一个 scroll_id 不仅会占用大量的资源，而且会生成历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。
创建一个快照，但是有新的数据写入之后，无法被查到，因为$co是把数据创建一个快照，新写入的数据，不在快照中，所以无法被查询到。
(性能良好，维护成本高，在游标失效前，不会更新数据，不够灵活，一旦游标创建size就不可改变，适用于大量数据导出或者索引重建)
(3) search_after: 性能优秀，类似于优化后的分页查询，历史条件过滤掉数据。search_after需要指定排序字段。
search_after 分页的方式是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。但是需要注意，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。
详情见： https://zhexiao.blog.csdn.net/article/details/83864171
其他
Q:elasticSearch怎么做 join?
第一种：使用宽表查询。宽表包含的字段比较多，也容易造成冗余，但是有利于进行海量数据提取与分析。
第二种：nested 方案。
适用场景：对少量，子文档偶尔更新、查询频繁的场景。
如果需要索引对象数组并保持数组中每个对象的独立性，则应使用嵌套 Nested 数据类型而不是对象 Oject 数据类型。
nested 文档的优点是可以将父子关系的两部分数据（如博客+评论）关联起来，我们可以基于nested 类型做任何的查询。但缺点是查询速度相对较慢，更新子文档需要更新整篇文档。