参考：
https://developer.aliyun.com/article/879525（10道不得不会的ElasticSearch面试题）
https://blog.csdn.net/QLCZ0809/article/details/124821823（30道你不得不会的Elasticsearch面试题）
ES调优手段
设计调优
根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 rollover API 滚动索引；
使用别名进行索引管理；（es的索引名不能改变，提供的别名机制使用非常广泛。）
每天凌晨定时对索引做force_merge操作，以释放空间；
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；
取curator进行索引的生命周期管理；
f仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；
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
写入前副本数设置为0； 写入前关闭refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制； 写入过程中：采取bulk批量写入； 写入后恢复副本数和刷新间隔； 尽量使用自动生成的id。
查询调优
禁用wildcard；（通配符模式，类似于%like%）
禁用批量terms（成百上千的场景）；
充分利用倒排索引机制，能keyword类型尽量keyword；
ES部署时Linux系统设置调优
1，关闭swap 2，设置最大文件句柄数 3，堆内存设置：节点内存/2
ES怎样进行master选举
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）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。
避免脑裂
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。
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：indexing cache, bulk queue 等等，要设置合理的大小
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
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设置为quorum（默认），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；
拼写纠错是如何实现的
拼写纠错是基于编辑距离来实现
如何监控 Elasticsearch 集群状态
通过 Kibana 监控 Elasticsearch
Lucene 的segment
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。
什么是段合并？段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除。
1，由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段（由动态配置参数：refresh_interval 决定），这样会导致短时间内的段数量暴增。Elasticsearch 通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。
3，启动段合并不需要你做任何事。进行索引和搜索时会自动进行。
force_merge的api操作
参考：https://blog.csdn.net/vincent_duan/article/details/109318299
查看某个index的forceMerge情况 GET /_cat/segments/myindex?v&s=prirep,shard 首先查看我们的index(可以使用正则匹配)当前有多少个segment： GET _cat/segments/myindex?v&h=shard,segment,size,size.memory 执行forcemerge： POST myindex/_forcemerge?max_num_segments=1 //这个过程可能执行的时间比较久。
集群，节点，索引，分片，段的关系
一个集群包含1个或多个节点；
一个节点包含1个或多个索引；
每个索引类似 Mysql 中的数据库,又由一个或多个分片组成；
每个分片都是一个 Lucene 索引实例，您可以将其视作一个独立的搜索引擎，它能够对 Elasticsearch 集群中的数据子集进行索引并处理相关查询；
每个分片包含多个segment（段），每一个segment都是一个倒排索引。
索引翻滚 Rollover Index
参考：https://blog.csdn.net/weixin_43820556/article/details/122072407
分词器：
参考：https://www.jianshu.com/p/65bcac286012（ES内置分词器）
分词器是ES中专门处理分词的组件，英文为Analyzer，它的组成如下：
Character Filters：针对原始文本进行处理，比如去除html标签
Tokenizer：将原始文本按照一定规则切分为单词
Token Filters：针对Tokenizer处理的单词进行再加工，比如转小写、删除或增新等处理
内置分词器
Standard Analyzer：默认 Whitespace Analyzer：空白分隔符 Keyword Analyzer：不分词 Language Analyzers：语言分词 eg POST _analyze { "analyzer": "standard",//修改分词器类型 "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone." }
中文分词器：
使用较多的中文分词器是 elasticsearch-analysis-ik，这个是 es 的一个第三方插件，代码托管在 GitHub 上