Lucene 和 ES 的前世今生

Lucene 是最先进、功能最强大的搜索库。

如果直接基于 Lucene 开发，非常复杂，即便写一些简单的功能，也要写大量的 Java 代码，需要深入理解原理。

ElasticSearch 基于 Lucene，隐藏了 lucene 的复杂性，提供了简单易用的 RESTful api / Java api 接口（另外还有其他语言的 api 接口）。

  • 分布式的文档存储引擎

  • 分布式的搜索引擎和分析引擎

  • 分布式，支持 PB 级数据

ES 的核心概念

Near Realtime

近实时，有两层意思：

从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概是 1s）

基于 ES 执行搜索和分析可以达到秒级

Cluster 集群

集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群都是通过一个配置来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。

Node 节点

Node 是集群中的一个节点，节点也有一个名称，默认是随机分配的。默认节点会去加入一个名称为 elasticsearch 的集群。

如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成 elasticsearch 集群。

Document & field

文档是 ES 中最小的数据单元，一个 document 可以是一条客户数据、一条商品分类数据、一条订单数据，通常用 json 数据结构来表示。

每个 index 下的 type，都可以存储多条 document。一个 document 里面有多个 field，每个 field 就是一个数据字段。

{
    "product_id": "1",
    "product_name": "iPhone X",
    "product_desc": "苹果手机",
    "category_id": "2",
    "category_name": "电子产品"
}

Index

索引包含了一堆有相似结构的文档数据，比如商品索引。一个索引包含很多 document，一个索引就代表了一类相似或者相同的 document。

Type

类型，每个索引里可以有一个或者多个 type，type 是 index 的一个逻辑分类，比如商品 index 下有多个 type：日化商品 type、电器商品 type、生鲜商品 type。每个 type 下的 document 的 field 可能不太一样。

shard

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。每个 shard 都是一个 lucene index。

replica

任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时 shard 可能就会丢失，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。

这么说吧，shard 分为 primary shard 和 replica shard。而 primary shard 一般简称为 shard，而 replica shard 一般简称为 replica。

replica

ES 的分布式架构原理能说一下么（ES 是如何实现分布式的啊）？

面试官心理分析

在搜索这块，lucene 是最流行的搜索库。

几年前业内一般都问，你了解 lucene 吗？你知道倒排索引的原理吗？现在早已经 out 了，因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch，简称为 ES。

而现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配，其中尤为流行的就是 ES，前几年 ES 没火的时候，大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 ES 了。

所以互联网面试，肯定会跟你聊聊分布式搜索引擎，也就一定会聊聊 ES，如果你确实不知道，那你真的就 out 了。

如果面试官问你第一个问题，确实一般都会问你 ES 的分布式架构设计能介绍一下么？就看看你对分布式搜索引擎架构的一个基本理解。

面试题剖析

ElasticSearch 设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于 lucene 的。

核心思想就是在多台机器上启动多个 ES 进程实例，组成了一个 ES 集群。

ES 中存储数据的基本单位是索引，比如说你现在要在 ES 中存储一些订单数据，你就应该在 ES 中创建一个索引 order_idx ，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是 mysql 里的一个数据库。

index -> type -> mapping -> document -> field

这样吧，为了做个更直白的介绍，我在这里做个类比。但是切记，不要划等号，类比只是为了便于理解。

index 相当于 mysql 数据库。而 type 没法跟 mysql 里去对比，一个 index 里可以有多个 type，每个 type 的字段都是差不多的，但是有一些略微的差别。假设有一个 index，是订单 index，里面专门是放订单数据的。就好比说你在 mysql 中建表，有些订单是实物商品的订单，比如一件衣服、一双鞋子；有些订单是虚拟商品的订单，比如游戏点卡，话费充值。就两种订单大部分字段是一样的，但是少部分字段可能有略微的一些差别。

所以就会在订单 index 里，建两个 type，一个是实物商品订单 type，一个是虚拟商品订单 type，这两个 type 大部分字段是一样的，少部分字段是不一样的。

很多情况下，一个 index 里可能就一个 type，但是确实如果说是一个 index 里有多个 type 的情况（注意， mapping types 这个概念在 ElasticSearch 7. X 已被完全移除，详细说明可以参考官方文档），你可以认为 index 是一个类别的表，具体的每个 type 代表了 mysql 中的一个表。

每个 type 有一个 mapping，如果你认为一个 type 是具体的一个表，index 就代表多个 type 同属于的一个类型，而 mapping 就是这个 type 的表结构定义，你在 mysql 中创建一个表，肯定是要定义表结构的，里面有哪些字段，每个字段是什么类型。

实际上你往 index 里的一个 type 里面写的一条数据，叫做一条 document，一条 document 就代表了 mysql 中某个表里的一行，每个 document 有多个 field，每个 field 就代表了这个 document 中的一个字段的值。

es-index-type-mapping-document-field.png

你搞一个索引，这个索引可以拆分成多个 shard ，每个 shard 存储部分数据。

拆分多个 shard 是有好处的，一是支持横向扩展，比如你数据量是 3T，3 个 shard，每个 shard 就 1T 的数据，若现在数据量增加到 4T，怎么扩展，很简单，重新建一个有 4 个 shard 的索引，将数据导进去；二是提高性能，数据分布在多个 shard，即多台服务器上，所有的操作，都会在多台机器上并行分布式执行，提高了吞吐量和性能。

接着就是这个 shard 的数据实际是有多个备份，就是说每个 shard 都有一个 primary shard ，负责写入数据，但是还有几个 replica shard 。

primary shard 写入数据之后，会将数据同步到其他几个 replica shard 上去。

es-cluster.png

通过这个 replica 的方案，每个 shard 的数据都有多个备份，如果某个机器宕机了，没关系啊，还有别的数据副本在别的机器上呢。高可用了吧。

ES 集群多个节点，会自动选举一个节点为 master 节点，这个 master 节点其实就是干一些管理的工作的，比如维护索引元数据、负责切换 primary shard 和 replica shard 身份等。

要是 master 节点宕机了，那么会重新选举一个节点为 master 节点。

如果是非 master 节点宕机了，那么会由 master 节点，让那个宕机节点上的 primary shard 的身份转移到其他机器上的 replica shard。

接着你要是修复了那个宕机机器，重启了之后，master 节点会控制将缺失的 replica shard 分配过去，同步后续修改的数据之类的，让集群恢复正常。

说得更简单一点，就是说如果某个非 master 节点宕机了。那么此节点上的 primary shard 不就没了。

那好，master 会让 primary shard 对应的 replica shard（在其他机器上）切换为 primary shard。如果宕机的机器修复了，修复后的节点也不再是 primary shard，而是 replica shard。

其实上述就是 ElasticSearch 作为分布式搜索引擎最基本的一个架构设计。

ES 原理

ES 写入数据的工作原理是什么啊？ES 查询数据的工作原理是什么啊？底层的 Lucene 介绍一下呗？倒排索引了解吗？

心理分析

问这个，其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理，因为用 es 无非就是写入数据，搜索数据。

你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es 在干什么，那你真的是……

对 es 基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。

要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？

面试题剖析

es 写数据过程

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）。

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

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

coordinating node 如果发现 primary node 和所有 replica node 都搞定之后，就返回响应结果给客户端。

es-write.png

es 读数据过程

可以通过 doc id 来查询，会根据 doc id 进行 hash，判断出来当时把 doc id 分配到了哪个 shard 上面去，从那个 shard 去查询。

  • 客户端发送请求到任意一个 node，成为 coordinate node 。

  • 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。

  • 接收请求的 node 返回 document 给 coordinate node 。

  • coordinate node 返回 document 给客户端。

es 搜索数据过程

es 最强大的是做全文检索，就是比如你有三条数据：

java真好玩儿啊
java好难学啊
j2ee特别牛

你根据 java 关键词来搜索，将包含 java 的 document 给搜索出来。es 就会给你返回：java 真好玩儿啊，java 好难学啊。

客户端发送请求到一个 coordinate node 。

协调节点将搜索请求转发到所有的 shard 对应的 primary shard 或 replica shard ，都可以。

query phase：每个 shard 将自己的搜索结果（其实就是一些 doc id ）返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果。

fetch phase：接着由协调节点根据 doc id 去各个节点上拉取实际的 document 数据，最终返回给客户端。

写请求是写入 primary shard，然后同步给所有的 replica shard；读请求可以从 primary shard 或 replica shard 读取，采用的是随机轮询算法。

写数据底层原理

es-write-detail

先写入内存 buffer，在 buffer 里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入 translog 日志文件。

如果 buffer 快满了，或者到一定时间，就会将内存 buffer 数据 refresh 到一个新的 segment file 中，但是此时数据不是直接进入 segment file 磁盘文件，而是先进入 os cache 。这个过程就是 refresh 。

每隔 1 秒钟，es 将 buffer 中的数据写入一个新的 segment file ，每秒钟会产生一个新的磁盘文件 segment file ，这个 segment file 中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。

但是如果 buffer 里面此时没有数据，那当然不会执行 refresh 操作，如果 buffer 里面有数据，默认 1 秒钟执行一次 refresh 操作，刷入一个新的 segment file 中。

操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做 os cache ，即操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入 os cache ，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。只要 buffer 中的数据被 refresh 操作刷入 os cache 中，这个数据就可以被搜索到了。

为什么叫 es 是准实时的？ NRT ，全称 near real-time 。默认是每隔 1 秒 refresh 一次的，所以 es 是准实时的，因为写入的数据 1 秒之后才能被看到。可以通过 es 的 restful api 或者 java api ，手动执行一次 refresh 操作，就是手动将 buffer 中的数据刷入 os cache 中，让数据立马就可以被搜索到。只要数据被输入 os cache 中，buffer 就会被清空了，因为不需要保留 buffer 了，数据在 translog 里面已经持久化到磁盘去一份了。

重复上面的步骤，新的数据不断进入 buffer 和 translog，不断将 buffer 数据写入一个又一个新的 segment file 中去，每次 refresh 完 buffer 清空，translog 保留。随着这个过程推进，translog 会变得越来越大。当 translog 达到一定长度的时候，就会触发 commit 操作。

commit 操作发生第一步，就是将 buffer 中现有数据 refresh 到 os cache 中去，清空 buffer。然后，将一个 commit point 写入磁盘文件，里面标识着这个 commit point 对应的所有 segment file ，同时强行将 os cache 中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中去。最后清空 现有 translog 日志文件，重启一个 translog，此时 commit 操作完成。

这个 commit 操作叫做 flush 。默认 30 分钟自动执行一次 flush ，但如果 translog 过大，也会触发 flush 。flush 操作就对应着 commit 的全过程，我们可以通过 es api，手动执行 flush 操作，手动将 os cache 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。

translog 日志文件的作用是什么？你执行 commit 操作之前，数据要么是停留在 buffer 中，要么是停留在 os cache 中，无论是 buffer 还是 os cache 都是内存，一旦这台机器死了，内存中的数据就全丢了。所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件 translog 中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es 会自动读取 translog 日志文件中的数据，恢复到内存 buffer 和 os cache 中去。

translog 其实也是先写入 os cache 的，默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中去，所以默认情况下，可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 buffer 或者 translog 文件的 os cache 中，如果此时机器挂了，会丢失 5 秒钟的数据。但是这样性能比较好，最多丢 5 秒的数据。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。

index.translog.sync_interval 控制 translog 多久 fsync 到磁盘,最小为 100ms；

index.translog.durability translog 是每 5 秒钟刷新一次还是每次请求都 fsync，这个参数有 2 个取值：request(每次请求都执行 fsync,es 要等 translog fsync 到磁盘后才会返回成功)和 async(默认值，translog 每隔 5 秒钟 fsync 一次)。

实际上你在这里，如果面试官没有问你 es 丢数据的问题，你可以在这里给面试官炫一把，你说，其实 es 第一是准实时的，数据写入 1 秒后可以搜索到；可能会丢失数据的。有 5 秒的数据，停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中，而不在磁盘上，此时如果宕机，会导致 5 秒的数据丢失。

总结一下，数据先写入内存 buffer，然后每隔 1s，将数据 refresh 到 os cache，到了 os cache 数据就能被搜索到（所以我们才说 es 从写入到能被搜索到，中间有 1s 的延迟）。

每隔 5s，将数据写入 translog 文件（这样如果机器宕机，内存数据全没，最多会有 5s 的数据丢失），translog 大到一定程度，或者默认每隔 30mins，会触发 commit 操作，将缓冲区的数据都 flush 到 segment file 磁盘文件中。

数据写入 segment file 之后，同时就建立好了倒排索引。

删除/更新数据底层原理

如果是删除操作，commit 的时候会生成一个 .del 文件，里面将某个 doc 标识为 deleted 状态，那么搜索的时候根据 .del 文件就知道这个 doc 是否被删除了。

如果是更新操作，就是将原来的 doc 标识为 deleted 状态，然后新写入一条数据。

buffer 每 refresh 一次，就会产生一个 segment file ，所以默认情况下是 1 秒钟一个 segment file ，这样下来 segment file 会越来越多，此时会定期执行 merge。

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

底层 lucene

简单来说，lucene 就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引的算法代码。

我们用 Java 开发的时候，引入 lucene jar，然后基于 lucene 的 api 去开发就可以了。

通过 lucene，我们可以将已有的数据建立索引，lucene 会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。

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，文档 1 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关键词。

举个栗子。

有以下文档：

DocId	Doc
1	谷歌地图之父跳槽 Facebook
2	谷歌地图之父加盟 Facebook
3	谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟 Facebook
4	谷歌地图之父跳槽 Facebook 与 Wave 项目取消有关
5	谷歌地图之父拉斯加盟社交网站 Facebook

对文档进行分词之后，得到以下倒排索引。

WordId	Word	DocIds
1	谷歌	1, 2, 3, 4, 5
2	地图	1, 2, 3, 4, 5
3	之父	1, 2, 4, 5
4	跳槽	1, 4
5	Facebook	1, 2, 3, 4, 5
6	加盟	2, 3, 5
7	创始人	3
8	拉斯	3, 5
9	离开	3
10	与	4
..	..	..

另外，实用的倒排索引还可以记录更多的信息，比如文档频率信息，表示在文档集合中有多少个文档包含某个单词。

那么，有了倒排索引，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询。

比如用户输入查询 Facebook ，搜索系统查找倒排索引，从中读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果。

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

上面只是一个简单的栗子，并没有严格按照字典顺序升序排列。

大数据时如何保证性能

ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？

心理分析

这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？

其实 es 性能并没有你想象中那么好的。

很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s ，坑爹了。

第一次搜索的时候，是 5~10s ，后面反而就快了，可能就几百毫秒。

你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较卡么？所以你要是没玩儿过 es，或者就是自己玩玩儿 demo，被问到这个问题容易懵逼，显示出你对 es 确实玩儿的不怎么样？

面试题剖析

说实话，es 性能优化是没有什么银弹的，啥意思呢？就是不要期待着随手调一个参数，就可以万能的应对所有的性能慢的场景。

也许有的场景是你换个参数，或者调整一下语法，就可以搞定，但是绝对不是所有场景都可以这样。

性能优化的杀手锏——filesystem cache

你往 es 里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了，查询的时候，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 filesystem cache 里面去。

es-search-process.png

es 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cache ，你如果给 filesystem cache 更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的 idx segment file 索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高。

性能差距究竟可以有多大？我们之前很多的测试和压测，如果走磁盘一般肯定上秒，搜索性能绝对是秒级别的，1 秒、5 秒、10 秒。但如果是走 filesystem cache ，是走纯内存的，那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级，基本上就是毫秒级的，从几毫秒到几百毫秒不等。

这里有个真实的案例。某个公司 es 节点有 3 台机器，每台机器看起来内存很多，64G，总内存就是 64 * 3 = 192G 。

每台机器给 es jvm heap 是 32G ，那么剩下来留给 filesystem cache 的就是每台机器才 32G ，总共集群里给 filesystem cache 的就是 32 * 3 = 96G 内存。而此时，整个磁盘上索引数据文件，在 3 台机器上一共占用了 1T 的磁盘容量，es 数据量是 1T ，那么每台机器的数据量是 300G 。这样性能好吗？ filesystem cache 的内存才 100G，十分之一的数据可以放内存，其他的都在磁盘，然后你执行搜索操作，大部分操作都是走磁盘，性能肯定差。

归根结底，你要让 es 性能要好，最佳的情况下，就是你的机器的内存，至少可以容纳你的总数据量的一半。

根据我们自己的生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅在 es 中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，如果内存留给 filesystem cache 的是 100G，那么你就将索引数据控制在 100G 以内，这样的话，你的数据几乎全部走内存来搜索，性能非常之高，一般可以在 1 秒以内。

比如说你现在有一行数据。 id,name,age …. 30 个字段。但是你现在搜索，只需要根据 id,name,age 三个字段来搜索。如果你傻乎乎往 es 里写入一行数据所有的字段，就会导致说 90% 的数据是不用来搜索的，结果硬是占据了 es 机器上的 filesystem cache 的空间，单条数据的数据量越大，就会导致 filesystem cahce 能缓存的数据就越少。其实，仅仅写入 es 中要用来检索的少数几个字段就可以了，比如说就写入 es id,name,age 三个字段，然后你可以把其他的字段数据存在 mysql/hbase 里，我们一般是建议用 es + hbase 这么一个架构。

hbase 的特点是适用于海量数据的在线存储，就是对 hbase 可以写入海量数据，但是不要做复杂的搜索，做很简单的一些根据 id 或者范围进行查询的这么一个操作就可以了。从 es 中根据 name 和 age 去搜索，拿到的结果可能就 20 个 doc id ，然后根据 doc id 到 hbase 里去查询每个 doc id 对应的完整的数据，给查出来，再返回给前端。

写入 es 的数据最好小于等于，或者是略微大于 es 的 filesystem cache 的内存容量。然后你从 es 检索可能就花费 20ms，然后再根据 es 返回的 id 去 hbase 里查询，查 20 条数据，可能也就耗费个 30ms，可能你原来那么玩儿，1T 数据都放 es，会每次查询都是 5~10s，现在可能性能就会很高，每次查询就是 50ms。

数据预热

假如说，哪怕是你就按照上述的方案去做了，es 集群中每个机器写入的数据量还是超过了 filesystem cache 一倍，比如说你写入一台机器 60G 数据，结果 filesystem cache 就 30G，还是有 30G 数据留在了磁盘上。

其实可以做数据预热。

举个例子，拿微博来说，你可以把一些大 V，平时看的人很多的数据，你自己提前后台搞个系统，每隔一会儿，自己的后台系统去搜索一下热数据，刷到 filesystem cache 里去，后面用户实际上来看这个热数据的时候，他们就是直接从内存里搜索了，很快。

或者是电商，你可以将平时查看最多的一些商品，比如说 iphone 8，热数据提前后台搞个程序，每隔 1 分钟自己主动访问一次，刷到 filesystem cache 里去。

对于那些你觉得比较热的、经常会有人访问的数据，最好做一个专门的缓存预热子系统，就是对热数据每隔一段时间，就提前访问一下，让数据进入 filesystem cache 里面去。

这样下次别人访问的时候，性能一定会好很多。

冷热分离

es 可以做类似于 mysql 的水平拆分，就是说将大量的访问很少、频率很低的数据，单独写一个索引，然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。

最好是将冷数据写入一个索引中，然后热数据写入另外一个索引中，这样可以确保热数据在被预热之后，尽量都让他们留在 filesystem os cache 里，别让冷数据给冲刷掉。

你看，假设你有 6 台机器，2 个索引，一个放冷数据，一个放热数据，每个索引 3 个 shard。3 台机器放热数据 index，另外 3 台机器放冷数据 index。

然后这样的话，你大量的时间是在访问热数据 index，热数据可能就占总数据量的 10%，此时数据量很少，几乎全都保留在 filesystem cache 里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。

但是对于冷数据而言，是在别的 index 里的，跟热数据 index 不在相同的机器上，大家互相之间都没什么联系了。

如果有人访问冷数据，可能大量数据是在磁盘上的，此时性能差点，就 10% 的人去访问冷数据，90% 的人在访问热数据，也无所谓了。

document 模型设计

对于 MySQL，我们经常有一些复杂的关联查询。在 es 里该怎么玩儿，es 里面的复杂的关联查询尽量别用，一旦用了性能一般都不太好。

最好是先在 Java 系统里就完成关联，将关联好的数据直接写入 es 中。搜索的时候，就不需要利用 es 的搜索语法来完成 join 之类的关联搜索了。

document 模型设计是非常重要的，很多操作，不要在搜索的时候才想去执行各种复杂的乱七八糟的操作。

es 能支持的操作就那么多，不要考虑用 es 做一些它不好操作的事情。

如果真的有那种操作，尽量在 document 模型设计的时候，写入的时候就完成。另外对于一些太复杂的操作，比如 join/nested/parent-child 搜索都要尽量避免，性能都很差的。

分页性能优化

es 的分页是较坑的，为啥呢？

举个例子吧，假如你每页是 10 条数据，你现在要查询第 100 页，实际上是会把每个 shard 上存储的前 1000 条数据都查到一个协调节点上，如果你有个 5 个 shard，那么就有 5000 条数据，接着协调节点对这 5000 条数据进行一些合并、处理，再获取到最终第 100 页的 10 条数据。

分布式的，你要查第 100 页的 10 条数据，不可能说从 5 个 shard，每个 shard 就查 2 条数据，最后到协调节点合并成 10 条数据吧？

你必须得从每个 shard 都查 1000 条数据过来，然后根据你的需求进行排序、筛选等等操作，最后再次分页，拿到里面第 100 页的数据。

你翻页的时候，翻的越深，每个 shard 返回的数据就越多，而且协调节点处理的时间越长，非常坑爹。

所以用 es 做分页的时候，你会发现越翻到后面，就越是慢。

我们之前也是遇到过这个问题，用 es 作分页，前几页就几十毫秒，翻到 10 页或者几十页的时候，基本上就要 5~10 秒才能查出来一页数据了。

  • 有什么解决方案吗？

不允许深度分页（默认深度分页性能很差）

跟产品经理说，你系统不允许翻那么深的页，默认翻的越深，性能就越差。

类似于 app 里的推荐商品不断下拉出来一页一页的

类似于微博中，下拉刷微博，刷出来一页一页的，你可以用 scroll api ，关于如何使用，自行上网搜索。

scroll 会一次性给你生成所有数据的一个快照，然后每次滑动向后翻页就是通过游标 scroll_id 移动，获取下一页下一页这样子，性能会比上面说的那种分页性能要高很多很多，基本上都是毫秒级的。

但是，唯一的一点就是，这个适合于那种类似微博下拉翻页的，不能随意跳到任何一页的场景。

也就是说，你不能先进入第 10 页，然后去第 120 页，然后又回到第 58 页，不能随意乱跳页。

所以现在很多产品，都是不允许你随意翻页的，app，也有一些网站，做的就是你只能往下拉，一页一页的翻。

初始化时必须指定 scroll 参数，告诉 es 要保存此次搜索的上下文多长时间。

你需要确保用户不会持续不断翻页翻几个小时，否则可能因为超时而失败。

除了用 scroll api ，你也可以用 search_after 来做， search_after 的思想是使用前一页的结果来帮助检索下一页的数据，显然，这种方式也不允许你随意翻页，你只能一页页往后翻。初始化时，需要使用一个唯一值的字段作为 sort 字段。

ES 生产集群的部署架构是什么？

ES 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？

心理分析

这个问题，包括后面的 redis 什么的，谈到 es、redis、mysql 分库分表等等技术，面试必问！就是你生产环境咋部署的？

说白了，这个问题没啥技术含量，就是看你有没有在真正的生产环境里干过这事儿！

有些同学可能是没在生产环境中干过的，没实际去拿线上机器部署过 es 集群，也没实际玩儿过，也没往 es 集群里面导入过几千万甚至是几亿的数据量，可能你就不太清楚这里面的一些生产项目中的细节。

如果你是自己就玩儿过 demo，没碰过真实的 es 集群，那你可能此时会懵。别懵，你一定要云淡风轻的回答出来这个问题，表示你确实干过这事儿。

剖析

其实这个问题没啥，如果你确实干过 es，那你肯定了解你们生产 es 集群的实际情况，部署了几台机器？

有多少个索引？每个索引有多大数据量？每个索引给了多少个分片？你肯定知道！

但是如果你确实没干过，也别虚，我给你说一个基本的版本，你到时候就简单说一下就好了。

es 生产集群我们部署了 5 台机器，每台机器是 6 核 64G 的，集群总内存是 320G。

我们 es 集群的日增量数据大概是 2000 万条，每天日增量数据大概是 500MB，每月增量数据大概是 6 亿，15G。目前系统已经运行了几个月，现在 es 集群里数据总量大概是 100G 左右。

目前线上有 5 个索引（这个结合你们自己业务来，看看自己有哪些数据可以放 es 的），每个索引的数据量大概是 20G，所以这个数据量之内，我们每个索引分配的是 8 个 shard，比默认的 5 个 shard 多了 3 个 shard。

大概就这么说一下就行了。

参考资料

https://github.com/doocs/advanced-java/blob/main/docs/high-concurrency/es-introduction.md

https://github.com/doocs/advanced-java/blob/main/docs/high-concurrency/es-architecture.md

https://github.com/doocs/advanced-java/blob/main/docs/high-concurrency/es-write-query-search.md

https://github.com/doocs/advanced-java/blob/main/docs/high-concurrency/es-optimizing-query-performance.md

https://github.com/doocs/advanced-java/blob/main/docs/high-concurrency/es-production-cluster.md