elasticsearch面试常问问题_java面试题汇总

痛定思痛。 2024-04-03 11:25 88阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  [一、ElasticSearch基础：][ElasticSearch]
    
     *  [1、什么是Elasticsearch：][ElasticSearch]
     *  [2、Elasticsearch 的基本概念：][ElasticSearch]
     *  [3、什么是倒排索引：][ElasticSearch]
     *  [4、DocValues的作用：][ElasticSearch]
     *  [5、text 和 keyword类型的区别：][ElasticSearch]
     *  [6、什么是停顿词过滤：][ElasticSearch]
     *  [7、query 和 filter 的区别？][ElasticSearch]
 *  [二、ES的写入流程：][ElasticSearch]
    
     *  [1、es 写数据的过程：][ElasticSearch]
     *  [2、写数据的底层原理：][ElasticSearch]
 *  [三、ES的更新和删除流程：][ElasticSearch]
 *  [四、ES的搜索流程：][ElasticSearch]
    
     *  [1、Query阶段：][ElasticSearch]
     *  [2、Fetch阶段：][ElasticSearch]
 *  [五、ES在高并发下如何保证读写一致性？][ElasticSearch]
 *  [六、ES如何选举Master节点：][ElasticSearch]
    
     *  [1、Elasticsearch 的分布式原理：][ElasticSearch]
     *  [2、Elasticsearch 如何 选举 Master：][ElasticSearch]
     *  [3、Elasticsearch是如何避免脑裂现象：][ElasticSearch]
 *  [七、建立索引阶段性能提升方法：][ElasticSearch]
 *  [八、ES的深度分页与滚动搜索scroll][ElasticSearch]

### 一、ElasticSearch基础： ###

#### 1、什么是Elasticsearch：**有需要Java课程及八股文面试资料的私信噢** ####

Elasticsearch 是基于 Lucene 的 Restful 的分布式实时全文搜索引擎，每个字段都被索引并可被搜索，可以快速存储、搜索、分析海量的数据。

全文检索是指对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当查询时，根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。

#### 2、Elasticsearch 的基本概念： ####

\*\*（1）index 索引：\*\*索引类似于mysql 中的[数据库][Link 1]，Elasticesearch 中的索引是存在数据的地方，包含了一堆有相似结构的文档数据。

\*\*（2）type 类型：\*\*类型是用来定义数据结构，可以认为是 mysql 中的一张表，type 是 index 中的一个逻辑数据分类

\*\*（3）document 文档：\*\*类似于 MySQL 中的一行，不同之处在于 ES 中的每个文档可以有不同的字段，但是对于通用字段应该具有相同的数据类型，文档是es中的最小数据单元，可以认为一个文档就是一条记录。

\*\*（4）Field 字段：\*\*Field是Elasticsearch的最小单位，一个document里面有多个field

\*\*（5）shard 分片：\*\*单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台[服务器][Link 2]上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。

\*\*（6）replica 副本：\*\*任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时 shard 可能会丢失，因此可以为每个 shard 创建多个 replica 副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个 shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。

#### 3、什么是倒排索引： ####

在搜索引擎中，每个文档都有一个对应的文档 ID，文档内容被表示为一系列关键词的集合。例如，某个文档经过分词，提取了 20 个关键词，每个关键词都会记录它在文档中出现的次数和出现位置。那么，倒排索引就是 关键词到文档 ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现了该关键词。有了倒排索引，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询。

要注意倒排索引的两个重要细节：

*  倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档
 *  倒排索引中的词项 根据字典顺序升序排列

#### 4、DocValues的作用： ####

倒排索引也是有缺陷的，假如我们需要对数据做一些聚合操作，比如排序/分组时，lucene内部会遍历提取所有出现在文档集合的排序字段，然后再次构建一个最终的排好序的文档集合list，这个步骤的过程全部维持在内存中操作，而且如果排序数据量巨大的话，非常容易就造成solr内存溢出和性能缓慢。

DocValues 就是 es 在构建倒排索引的同时，构建了正排索引，保存了docId到各个字段值的映射，可以看作是以文档为维度，从而实现根据指定字段进行排序和聚合的功能。

另外doc Values 保存在操作系统的磁盘中，当docValues大于节点的可用内存，ES可以从操作系统页缓存中加载或弹出，从而避免发生内存溢出的异常，docValues远小于节点的可用内存，操作系统自然将所有Doc Values存于内存中（堆外内存），有助于快速访问。

#### 5、text 和 keyword类型的区别： ####

两个的区别主要分词的区别：keyword 类型是不会分词的，直接根据字符串内容建立倒排索引，keyword类型的字段只能通过精确值搜索到；Text 类型在存入 Elasticsearch 的时候，会先分词，然后根据分词后的内容建立倒排索引

#### 6、什么是停顿词过滤： ####

停顿词可以看成是没有意义的词，比如“的”、“而”，这类词没有必要建立索引

#### 7、query 和 filter 的区别？ ####

\*\*（1）query：\*\*查询操作不仅仅会进行查询，还会计算分值，用于确定相关度；

\*\*（2）filter：\*\*查询操作仅判断是否满足查询条件，不会计算任何分值，也不会关心返回的排序问题，同时，filter 查询的结果可以被缓存，提高性能。

### 二、ES的写入流程： ###

#### 1、es 写数据的过程： ####

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（1）客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 coordinating node （协调节点）

（2）coordinating node 对 document 进行路由，将请求转发给对应的 node（有 primary shard）

（3）实际的 node 上的 primary shard 处理请求，然后将数据同步到 replica node

（4）coordinating node 等到 primary node 和所有 replica node 都执行成功之后，就返回响应结果给客户端。

#### 2、写数据的底层原理： ####

![6e788855fa5ab2fa459226f76044b4bd.png][]

（1）数据先写入 memory buffer，然后定时（默认每隔1s）将 memory buffer 中的数据写入一个新的 segment 文件中，并进入 Filesystem cache（同时清空 memory buffer），这个过程就叫做 refresh；

ES 的近实时性：数据存在 memory buffer 时是搜索不到的，只有数据被 refresh 到 Filesystem cache 之后才能被搜索到，而 refresh 是每秒一次， 所以称 es 是近实时的，可以通过手动调用 es 的 api 触发一次 refresh 操作，让数据马上可以被搜索到；

（2）由于 memory Buffer 和 Filesystem Cache 都是基于内存，假设服务器宕机，那么数据就会丢失，所以 ES 通过 translog 日志文件来保证数据的可靠性，在数据写入 memory buffer 的同时，将数据写入 translog 日志文件中，在机器宕机重启时，es 会自动读取 translog 日志文件中的数据，恢复到 memory buffer 和 Filesystem cache 中去。

ES 数据丢失的问题：translog 也是先写入 Filesystem cache，然后默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中，所以默认情况下，可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 memory buffer 或者 translog 文件的 Filesystem cache中，而不在磁盘上，如果此时机器宕机，会丢失 5 秒钟的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 fsync 到磁盘，但是性能会差很多。

（3）flush 操作：不断重复上面的步骤，translog 会变得越来越大，当 translog 文件默认每30分钟或者 阈值超过 512M 时，就会触发 commit 操作，即 flush操作。

*  将 buffer 中的数据 refresh 到 Filesystem Cache 中去，清空 buffer；
 *  创建一个新的 commit point（提交点），同时强行将 Filesystem Cache 中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中；
 *  删除旧的 translog 日志文件并创建一个新的 translog 日志文件，此时 commit 操作完成

### 三、ES的更新和删除流程： ###

删除和更新都是写操作，但是由于 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；所以 ES 利用 .del 文件 标记文档是否被删除，磁盘上的每个段都有一个相应的.del 文件

（1）如果是删除操作，文档其实并没有真的被删除，而是在 .del 文件中被标记为 deleted 状态。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。

（2）如果是更新操作，就是将旧的 doc 标识为 deleted 状态，然后创建一个新的 doc。

memory buffer 每 refresh 一次，就会产生一个 segment 文件 ，所以默认情况下是 1s 生成一个 segment 文件，这样下来 segment 文件会越来越多，此时会定期执行 merge。

每次 merge 的时候，会将多个 segment 文件合并成一个，同时这里会将标识为 deleted 的 doc 给物理删除掉，不写入到新的 segment 中，然后将新的 segment 文件写入磁盘，这里会写一个 commit point ，标识所有新的 segment 文件，然后打开 segment 文件供搜索使用，同时删除旧的 segment 文件

### 四、ES的搜索流程： ###

搜索被执行成一个两阶段过程，即 Query Then Fetch：

#### 1、Query阶段： ####

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 shard。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。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，由协调节点及逆行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果。

#### 2、Fetch阶段： ####

协调节点根据 doc id 去各个节点上查询实际的 document 数据，由协调节点返回结果给客户端。

*  coordinate node 对 doc id 进行哈希路由，将请求转发到对应的 node，此时会使用 round-robin 随机轮询算法，在 primary shard 以及其所有 replica 中随机选择一个，让读请求[负载均衡][Link 3]。
 *  接收请求的 node 返回 document 给 coordinate node 。
 *  coordinate node 返回 document 给客户端。

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。

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### 五、ES在高并发下如何保证读写一致性？ ###

（1）对于更新操作：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

每个文档都有一个`_version` 版本号，这个版本号在文档被改变时加一。Elasticsearch使用这个 `_version` 保证所有修改都被正确排序。当一个旧版本出现在新版本之后，它会被简单的忽略。

利用`_version`的这一优点确保数据不会因为修改冲突而丢失。比如指定文档的version来做更改。如果那个版本号不是现在的，我们的请求就失败了。

（2）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。

*  \*\*one：\*\*要求我们这个写操作，只要有一个primary shard是active活跃可用的，就可以执行
 *  \*\*all：\*\*要求我们这个写操作，必须所有的primary shard和replica shard都是活跃的，才可以执行这个写操作
 *  \*\*quorum：\*\*默认的值，要求所有的shard中，必须是大部分的shard都是活跃的，可用的，才可以执行这个写操作

（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。

### 六、ES如何选举Master节点： ###

#### 1、Elasticsearch 的分布式原理： ####

Elasticsearch 会对存储的数据进行切分，将数据划分到不同的分片上，同时每一个分片会保存多个副本，主要是为了保证分布式环境的高可用。在 Elasticsearch 中，节点是对等的，节点间会选取集群的 Master，由 Master 会负责集群状态信息的改变，并同步给其他节点。

Elasticsearch 的性能会不会很低：只有建立索引和类型需要经过 Master，数据的写入有一个简单的 Routing 规则，可以路由到集群中的任意节点，所以数据写入压力是分散在整个集群的。

#### 2、Elasticsearch 如何 选举 Master： ####

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；

*  确认候选主节点的最少投票通过数量，elasticsearch.yml 设置的值 `discovery.zen.minimum_master_nodes`;
 *  对所有候选 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。
 *  如果对某个节点的投票数达到阈值，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。

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。

#### 3、Elasticsearch是如何避免脑裂现象： ####

（1）当集群中 master 候选节点数量不小于3个时（`node.master: true`），可以通过设置最少投票通过数量（`discovery.zen.minimum_master_nodes`），设置超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题，即设置为 `(N/2)+1`；

（2）当集群 master 候选节点 只有两个时，这种情况是不合理的，最好把另外一个`node.master`改成false。如果我们不改节点设置，还是套上面的`(N/2)+1`公式，此时`discovery.zen.minimum_master_nodes`应该设置为2。这就出现一个问题，两个master备选节点，只要有一个挂，就选不出master了