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标题: ES面试题 Elasticsearch面试题 2024 最新版 （十一） [打印本页]

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作者: 民工心事    时间: 2024-12-7 17:10
标题: ES面试题 Elasticsearch面试题 2024 最新版 （十一）
1、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 。

公司ES集群架构、索引数据大小、分片数目及调优手段先容
一、集群架构
我们公司的ES集群架构采取高可用、可扩展的计划原则，确保服务的稳定性和数据的可靠性。集群由多个节点组成，每个节点都配置了适量的CPU和内存资源，以满足业务场景的需求。别的，我们采取了分布式存储系统，将数据分散存储在多个节点上，提高了数据的可用性和容错性。
二、索引数据大小
索引数据的大小会根据业务场景和数据量进行评估和规划。我们通常会根据查询及写入QPS、索引数据总量等因素来评估所需的存储资源和盘算资源。在现实应用中，我们会根据数据的增长环境和业务需求进行动态调解，确保索引数据的大小在可控范围内。
三、分片数目
分片数目的设置是ES集群优化中的关键环节。我们根据索引的大小、查询和写入的性能需求等因素来设置分片数目。通常，我们会将单个分片的大小控制在一定范围内（如30-50GB），以确保查询和写入的性能。同时，我们会根据集群的规模和业务需求来设置总分片数目，避免过多的分片对集群性能造成负面影响。
四、调优手段
为了优化ES集群的性能，我们采取了以下调优手段：

• 合理配置资源：根据业务需求和数据量来配置CPU、内存和存储资源，确保集群的稳定性和性能。
  
• 优化索引计划：根据业务场景和数据特性来计划索引结构，包罗字段类型、分词器、索引计谋等，以提高查询服从。
  
• 调解分片计谋：根据索引数据的大小和查询性能需求来调解分片数目和分片计谋，确保查询和写入的性能。
  
• 使用缓存技能：使用ES的缓存机制来提高查询性能，减少对底层存储的访问次数。
  
• 监控与调优：通过监控工具来实时监控集群的性能指标和资源使用环境，及时发现并解决潜伏标题。同时，根据监控数据来进行性能调优和资源调解。
  
• 定期维护：定期对集群进行维护操作，如清理无用的索引、合并小分片、优化存储结构等，以提高集群的性能和稳定性。
  

通过以上调优手段的实施，我们公司的ES集群在性能、稳定性和可扩展性方面得到了明显提拔，为业务场景提供了有力的支持。
2、elasticsearch 的倒排索引是什么

Elasticsearch 的倒排索引（Inverted Index）是其焦点组件之一，用于快速实行全文搜索。倒排索引是一种特殊的数据库索引，它用来存储一个单词出现在哪个文档中的映射。与传统的索引（如B树索引）相比，倒排索引更适合于实现快速的全文搜索。
在Elasticsearch中，倒排索引的工作流程大致如下：

• 文档分析：当你向Elasticsearch索引（存储）一个文档时，它首先会分析文档内容，这个过程包罗将文本分解成单词（分词），转换成小写，去除停用词（如“the”、“is”等），词干提取（如将“running”转换为“run”）等。
  
• 构建倒排索引：分析完成后，Elasticsearch会为每个唯一的词汇创建一个倒排列表，列表中包含了该词汇出现的所有文档的ID。比方，假如有两个文档包含单词“elasticsearch”，那么这个单词的倒排列表就会包含这两个文档的ID。
  
• 搜索：当实行搜索时，Elasticsearch会对查询字符串实行与索引过程相似的分析步调，然后查找查询中每个单词的倒排列表，并将这些列表进行合并、排序，最终得到匹配查询的文档列表。
  

倒排索引的长处在于其能够非常高效地实行全文搜索，因为它直接通过单词找到文档，而不需要逐个文档地搜索单词。别的，由于索引是预先构建好的，所以搜索速率非常快，几乎可以实现实时搜索。
然而，倒排索引也有其缺点，比方它需要占用额外的存储空间来存储索引，并且当文档内容更新时，需要重新构建索引，这大概会影响性能。
总的来说，倒排索引是Elasticsearch实现快速全文搜索的关键技能之一，它使得Elasticsearch能够高效地处置惩罚大量的文本数据。
3、elasticsearch 是如何实现 master 选举的

Elasticsearch 中的 master 选举机制是通过一系列的步调和规则来实现的，确保集群的高可用性和稳定性。以下是 Elasticsearch 实现 master 选举的具体过程：
前置条件

• 候选主节点：只有被配置为候选主节点（master:true）的节点才气参与 master 选举。
  
• 最小主节点数：为了防止脑裂征象，Elasticsearch 设置了最小主节点数（min_master_nodes），确保在选举过程中有充足数目的节点参与。
  

选举流程

• 确认候选主节点数达标：首先，系统确认当前集群中候选主节点的数目是否到达 elasticsearch.yml 配置文件中设置的最小主节点数（discovery.zen.minimum_master_nodes）。
  
• 心跳检测与候选者列表：
  
  
  
  • 每个节点都会定期向集群发送心跳信号，表明自己仍然存活。
    
  • 假如某个节点在一段时间内没有发送心跳信号，它将被认为已经失效，此时大概会触发新的选举过程。
    
  • 当有节点想要成为 master 节点时，它会将自己添加到候选者列表中。
    
  
  
• 投票过程：
  
  
  
  • 候选者会向集群中的其他所有节点发送投票哀求。
    
  • 每个节点在收到哀求后，会根据一定的规则（如节点的康健状况、存储的数据量、负载环境等）决定是否投票给这个候选者。
    
  
  
• 选举效果：
  
  
  
  • 假如某个候选者得到了超过半数的投票，那么它就会成为新的 master 节点。
    
  • 假如两个或更多的候选者得到了雷同的票数，集群将会再次进行选举，或者根据节点 ID 的大小（ID 为 string 类型）来决定主节点，ID 小的节点会成为主节点。
    
  
  
• 安全措施：为了防止恶意节点滥用选举机制，Elasticsearch 还采取了很多其他的安全措施，如数据同等性检查、节点认证等，以确保选举过程的安全性和可靠性。
  

留意事项

• 选举过程大概会因为网络耽误、节点负载高等因素而受到影响。
  
• 在大型集群中，选举过程大概需要一些时间来完成，因此在计划系统时需要考虑这一点。
  
• 为了确保集群的稳定性，建议将最小主节点数设置为一个相对较高的值，但也要确保这个值不会超过集群中现实的主节点数。
  

通过以上步调和规则，Elasticsearch 能够实现一个高效、稳定的 master 选举机制，确保集群的正常运行和数据的同等性。
4、形貌一下 Elasticsearch 索引文档的过程

Elasticsearch 索引文档的过程可以归纳为以下几个关键步调：
1. 创建 Index（索引）

• 首先需要创建一个索引来存储相关的文档。索引是逻辑上的概念，可以明白为一个数据库或存储区域。
  

2. 界说 Mapping（映射）

• 对于每个索引，需要界说其映射，即字段的类型和属性。映射界说了如何分析和存储文档的内容。
  

3. 准备文档

• 将要索引的文档准备好，以JSON格式表示。文档是Elasticsearch中的基本单元，可以是结构化或半结构化的数据。
  

4. 索引文档

• 使用索引API将文档插入到指定的索引中。Elasticsearch 在接收到索引哀求后，会通过路由计谋确定文档应存储在哪个分片中。
  
• 文档首先被写入到内存缓冲区，随后每隔一定时间（默认是每隔1秒）被写入到文件缓存中，这个过程被称为 Refresh。
  
• 颠末 Refresh 后，文档可被搜索到，但此时文档仍处于一个较为“临时”的状态，需要进一步的处置惩罚才气确保数据的持久化。
  

5. 分配分片

• Elasticsearch 将索引的数据分割成多个分片，以实现水平扩展和分布式存储。每个分片都是一个完整的 Lucene 索引，有自己的倒排索引和文档存储。
  
• 索引文档后，Elasticsearch 会主动为文档选择一个主分片和零个或多个副本分片。
  

6. 存储和创建倒排索引

• Elasticsearch 将文档数据存储在主分片和副本分片中，并为每个字段构建倒排索引。倒排索引是 Elasticsearch 实现快速搜索的关键数据结构。
  

7. 文档可用

• 一旦文档被成功索引，并颠末 Refresh 处置惩罚，它就可以被查询和搜索了。此时，文档已经处于一个可被用户检索的状态。
  

索引优化

在 Elasticsearch 中进行索引优化时，可以考虑以下几个方面：

• 增长分片数目：提高查询性能和并发能力，但分片数目一旦创建后无法更改，需在创建索引时考虑。
  
• 调解分片大小：单个分片的数据大小应适中，过大或过小都会影响性能。
  
• 避免频繁的索引操作：频繁的增编削查会导致索引碎片化，影响性能。
  
• 使用索引别名：实现平滑的索引切换和滚动，提高查询性能。
  
• 使用缓存和查询优化：调解相关参数和配置，提高查询性能。
  
• 硬件优化：合理配置CPU、内存、磁盘等硬件资源，提高索引性能。
  

综上所述，Elasticsearch 索引文档的过程涉及多个步调，从创建索引、界说映射到文档准备、索引和存储等。同时，通过合理的索引优化措施，可以进一步提拔 Elasticsearch 的性能和服从。
5、具体形貌一下 Elasticsearch 搜索的过程？

Elasticsearch 的搜索过程是一个复杂而精细的流程，涉及多个组件和步调。以下是对 Elasticsearch 搜索过程的具体形貌：
一、查询哀求提交

• 客户端通过 HTTP RESTful API 向 Elasticsearch 集群发送一个搜索哀求。哀求通常采取 GET 或 POST 方法，URL 形式如 GET //_search 或 POST //_doc/_search。
  

二、路由与分发

• 哀求到达任意节点后，和谐治点（大概是接收哀求的节点自己）根据哀求中的索引确定需要搜索的主分片。
  
• 和谐治点将搜索哀求转发给相关的主分片和副本分片（假如有）。每个分片都会在其本地实行搜索哀求。
  

三、分析与分析

• 分片接收到哀求后，会对查询条件进行分析，并依据索引映射（mapping）对搜索语句进行分析和转换，准备后续的检索操作。
  

四、查询实行

• 每个分片使用倒排索引进行匹配，盘算每个文档与查询条件的相关度得分。Elasticsearch 使用多种算法来评估文档的相关性，包罗但不限于 TF-IDF、BM25 等，并联合其他因素如字段权重、距离函数（对于地理位置搜索）、脚本评分等。
  

五、聚合盘算

• 假如哀求中包含聚合（aggregations），那么在每个分片上还会实行相应的聚合操作，生成局部聚合效果。
  

六、合并相应

• 所有分片完成查询和聚合后，将各自的局部效果返回给和谐治点。
  
• 和谐治点汇总所有分片的得分信息，进行全局排序，并合并得到最终的搜索效果集以及聚合数据。
  

七、打分调解与截断

• 根据设置的评分模式、分数调解计谋以及 from 和 size 参数（用于指定效果的起始位置和返回的数目），和谐治点会对搜索效果进行最后的整理和排序，然后只返回排名最高的那些文档。
  

八、返回相应

• 和谐治点将整理好的搜索效果以 JSON 格式返回给客户端。
  

在整个搜索过程中，Elasticsearch 还涉及很多优化技能，如缓存使用、并行实行、分布式处置惩罚等，以确保能够高效地处置惩罚大规模的搜索哀求。同时，Elasticsearch 还支持实时更新和容错机制，使得系统具有高可用性和近实时搜索能力。
以上是对 Elasticsearch 搜索过程的具体形貌，希望能够帮助您更好地明白其工作原理。
6、Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法

Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有以下优化方法：

• 内存和CPU配置：
  
  
  
  • 推荐使用至少64GB内存的机器，以确保Elasticsearch有充足的内存来处置惩罚数据和查询。假如资源有限，32GB或16GB的机器也是可行的选择，但少于8GB的内存大概会导致性能下降。
    
  • 选择具有多个焦点的CPU可以提供更好的并发处置惩罚能力，这对于Elasticsearch的性能至关重要。
    
  
  
• 存储选择：
  
  
  
  • 使用固态硬盘（SSD）可以获得更好的读写性能，从而提拔查询和索引的速率。
    
  
  
• JVM设置：
  
  
  
  • 确保Elasticsearch运行的JVM与服务器上其他应用程序的JVM设置相匹配，以避免潜伏的兼容性标题。
    
  • 通过设置环境变量ES_HEAP_SIZE，合理分配内存给Elasticsearch。通常建议将内存的一半（但不超过32GB）分配给Lucene。
    
  
  
• 文件形貌符限制：
  
  
  
  • Elasticsearch需要大量的文件形貌符来处置惩罚数据和毗连。通过修改/etc/security/limits.conf文件，增长文件形貌符的数目，比方设置为65536。
    
  
  
• 禁用虚拟内存互换：
  
  
  
  • 内存互换到磁盘会对服务器性能产生严肃影响。通过编辑/etc/sysctl.conf文件并设置vm.swappiness=0，禁用虚拟内存的互换功能。
    
  
  
• 内核参数调解：
  
  
  
  • 根据Elasticsearch的要求，调解内核参数以提高性能。比方，设置vm.max_map_count=262144以增长历程能拥有的最大内存区域数目。
    
  
  
• 禁用透明大页面（Transparent Huge Pages）：
  
  
  
  • 大页面在某些环境下大概会影响Elasticsearch的性能。可以通过实行特定命令来禁用透明大页面功能。
    
  
  
• 网络配置：
  
  
  
  • 确保网络配置正确，以便Elasticsearch节点可以高效地通信。比方，在elasticsearch.yml配置文件中设置正确的network.host和http.port参数。
    
  
  
• 其他优化：
  
  
  
  • 根据业务需要调解线程池和队列大小。
    
  • 使用RAID存储方式（假如条件允许）来提拔磁盘IO性能。
    
  • 定期监控和优化Elasticsearch集群的性能，包罗垃圾回收、索引优化等方面。
    
  
  

通过实行上述优化措施，可以提拔Elasticsearch在Linux环境下的部署性能和稳定性。请留意，具体优化方法大概因Elasticsearch版本和特定业务需求而有所不同。建议参考官方文档和最佳实践指南以获取最新和最准确的优化建议。
7、Elasticsearch 中的节点（比如共 20 个），此中的 10 个选了一个 master，另外 10 个选了另一个 master，怎么办？

在Elasticsearch中，通常环境下，一个集群中只会选举出一个master节点，它负责管理集群的状态、索引的创建与删除、分片的分配等焦点任务。假如出现你形貌的环境，即集群中的节点分裂成了两部分，并各自选举出了一个master节点，这通常意味着集群出现了脑裂（Split-Brain）征象。
脑裂是分布式系统中的常见标题，尤其在网络分区或节点间通信故障时大概发生。Elasticsearch 通过一系列机制来尽量避免和处置惩罚脑裂标题，包罗使用最小数目的master候选节点（通常设置为过半数节点）来确保在网络分区时只有一个分区可以选举出master。
针对你提出的标题，以下是大概的解决步调和建议：

• 确认集群配置：
  
  
  
  • 检查elasticsearch.yml配置文件中的discovery.type、discovery.zen.minimum_master_nodes（对于较旧的Elasticsearch版本）或cluster.initial_master_nodes（对于较新的Elasticsearch版本）等设置，确保它们正确配置了集群的master节点选举过程。
    
  • 确保所有节点的cluster.name设置雷同，这样它们才气正确地辨认和加入同一个集群。
    
  
  
• 分析网络标题：
  
  
  
  • 检查集群节点的网络毗连，确保节点之间可以相互通信。
    
  • 假如存在网络分区，尝试解决网络标题，使所有节点能够重新毗连。
    
  
  
• 手动干预：
  
  
  
  • 假如脑裂是由于网络标题导致的暂时征象，一旦网络恢复，Elasticsearch通常会主动重新选举出一个master节点并合并集群。
    
  • 在某些环境下，大概需要手动干预，比如重启集群或某些节点，或者使用Elasticsearch的API来欺压重新选举master节点。
    
  
  
• 监控和日记：
  
  
  
  • 监控集群的状态和日记，以便及时发现和处置惩罚标题。
    
  • Elasticsearch提供了丰富的监控和日记工具，可以帮助你相识集群的运行状况。
    
  
  
• 预防措施：
  
  
  
  • 为避免未来发生类似标题，可以考虑增长集群的冗余性，比如部署更多的master候选节点。
    
  • 定期检查和维护集群，确保所有节点都处于精良的运行状态。
    
  
  
• 寻求帮助：
  
  
  
  • 假如以上步调无法解决标题，可以考虑向Elasticsearch社区或官方支持寻求帮助。
    
  
  

总之，处置惩罚Elasticsearch集群中的脑裂标题需要细致分析集群的配置、网络状况和日记信息，并采取恰当的措施来解决标题。在预防方面，合理配置集群参数和定期检查集群状态是减少脑裂风险的关键。
8、客户端在和集群毗连时，如何选择特定的节点实行哀求的？

客户端在和集群毗连时，选择特定的节点实行哀求的过程通常涉及以下几个步调和考虑因素：
一、服务发现
客户端首先需要知道集群的入口点或服务注册中心的位置。这通常通过配置文件、环境变量或代码中的设置来指定。比方，在Elasticsearch中，客户端可以配置多个初始主机地址；在Redis集群中，客户端需要获取集群的IP地址和端标语。
二、节点选择计谋

• 轮询：一种简单的计谋是轮询集群中的节点。客户端会按照次序或随机方式选择节点，以均衡负载。
  
• 主从选择：在具有主从架构的集群中（如Redis），写哀求通常发送到主节点以包管数据同等性，而读哀求可以发送到从节点以进行负载均衡。
  
• 基于负载的调治：客户端可以根据节点的负载环境选择节点。这通常涉及到收集节点的性能指标（如CPU、内存使用率），并选择负载较低的节点。
  
• 基于数据分片的调治：在某些集群中（如Elasticsearch），数据是分片存储的。客户端可以根据数据分片的位置选择节点，以减少跨节点的数据访问和传输。
  

三、毗连和重试机制

• 毗连池：客户端通常使用毗连池来管理与集群的毗连。毗连池可以提高毗连的复用性和服从。
  
• 重试计谋：当哀求失败时，客户端可以配置重试计谋，如重试次数、重试间隔等。这有助于提高系统的容错性和稳定性。
  

四、故障转移和容错处置惩罚

• 故障检测：客户端需要能够检测到节点的故障，并从故障节点切换到其他可用节点。
  
• 容错处置惩罚：当哀求失败时，客户端应该能够处置惩罚失败环境，比方通过记录日记、发送告警或回退到备用节点等。
  

五、其他考虑因素

• 安全性：在选择节点时，客户端应该考虑节点的安全性，比方验证节点的身份和权限。
  
• 耽误和带宽：客户端可以选择地理位置较近或网络耽误较低的节点，以减少哀求的相应时间和带宽消耗。
  
• 数据同等性：在需要包管数据同等性的场景中，客户端应该选择能够确保同等性的节点或计谋。
  

综上所述，客户端在和集群毗连时选择特定的节点实行哀求涉及多个步调和考虑因素。这些计谋和方法的选择取决于具体的应用场景和需求。在现实应用中，大概需要联合多种计谋和方法来实现最优的节点选择和哀求调治。
9、具体形貌一下 Elasticsearch 更新和删除文档的过程。

Elasticsearch 更新和删除文档的过程涉及多个步调和内部机制。以下是对这些过程的具体形貌：
更新文档

• 查找文档：
  
  
  
  • 当接收到一个更新哀求时，Elasticsearch 首先根据文档ID找到对应的原始文档。
    
  
  
• 创建新版本：
  
  
  
  • 在内部生成一个新的文档版本，并且仅包含已更改的部分。这通常涉及到脚本处置惩罚或使用 partial update 功能。
    
  
  
• 索引新文档：
  
  
  
  • 将这个更新后的文档作为一个新的文档索引到 Elasticsearch 中，同时它会保留雷同的文档 ID 以及一个更高的版本号。
    
  
  
• 删除旧文档：
  
  
  
  • 在后台，Elasticsearch 在 .del 文件中对旧文档进行标记为已删除，而不是物理删除。这样，在后续查询时，旧版本的文档会被过滤掉。
    
  
  
• 段合并：
  
  
  
  • 真正删除文档并释放存储空间的过程发生在段合并阶段，这是一个后台进行的、资源麋集型的操作。通过段合并，Elasticsearch 将多个段中的“已删除”文档物理删除，并将未删除的文档合并成一个新段。
    
  
  

删除文档

• 确定待删除文档的唯一标识：
  
  
  
  • 在删除文档之前，需要知道要删除的文档的唯一标识。这个标识由三部分组成：索引名 (_index)、类型名 (_type) 和文档 ID (_id)。
    
  
  
• 发送 DELETE 哀求：
  
  
  
  • 使用 DELETE HTTP 方法，向 Elasticsearch 发送哀求，目标 URL 为文档的唯一标识。
    
  
  
• 相应与确认：
  
  
  
  • 假如文档存在且删除成功，Elasticsearch 将返回一个 HTTP 200 状态码，相应体中将包含操作效果为 “deleted” 的信息。假如文档不存在或由于权限等标题无法删除，将返回非 200 的 HTTP 状态码及相应的错误信息。
    
  
  
• 标记删除与段合并：
  
  
  
  • 类似于更新过程，删除操作现实上是在文档上标记删除，并增长版本号。文档的物理删除发生在段合并阶段。
    
  
  
• 资源消耗与留意事项：
  
  
  
  • 标记删除和段合并过程需要消耗磁盘空间和IO资源。在大规模删除操作时，建议在业务低峰期进行，并确保集群磁盘有充足的余量。
    
  
  

通过上述步调，Elasticsearch 实现了文档的更新和删除操作，同时包管了数据的同等性和性能优化。需要留意的是，由于 Elasticsearch 的不可变段特性，更新和删除操作现实上是通过增长版本控制和标记删除来实现的，物理删除发生在后台的段合并过程中。
10、Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？

Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合实现，重要通过以下几种计谋和技能：
一、近似聚合

• 对于大数据量的聚合操作，精确效果每每不是必须的，而近似效果通常就可以满足需求。Elasticsearch 提供了近似聚合的功能，可以在包管一定精度的前提下，大幅降低盘算和内存的开销。
  

二、分桶聚合

• 分桶聚合是一种将数据分成多个桶进行处置惩罚的方法。每个桶可以包含一部分数据，并且可以对每个桶进行独立的聚合盘算。这种方法可以降低单个聚合盘算的复杂性，并提高处置惩罚大数据量的能力。在 Elasticsearch 中，可以使用 terms 聚合来实现分桶聚合。
  

三、分布式聚合

• Elasticsearch 是一个分布式系统，天然支持分布式聚合。在分布式聚合中，数据被分散到多个节点上进行处置惩罚，每个节点负责一部分数据的聚合盘算，最后将效果汇总。这种方式可以充实使用集群的盘算和存储能力，提高聚合操作的服从。
  

四、索引优化

• 对于大数据量的聚合操作，索引的优化也黑白常重要的。可以通过合理的索引计划、分片和副本配置、以及定期的索引维护（如压缩、优化、清理等）来提高聚合操作的性能。
  

五、查询优化

• 在进行大数据量聚合时，查询的优化也是必不可少的。可以通过优化查询语句、使用合理的查询条件和过滤器、以及避免不必要的全文搜索等方式来提高查询性能，进而提拔聚合操作的服从。
  

六、硬件和资源配置

• 合理的硬件和资源配置也是实现大数据量聚合的重要因素。需要确保 Elasticsearch 集群运行在充足强大的硬件资源上，并根据数据量和查询负载恰本地增长或减少节点的数目。同时，还需要进行 JVM 调优，以充实使用硬件资源，提高集群的性能。
  

综上所述，Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合实现重要依靠于近似聚合、分桶聚合、分布式聚合等技能，并联合索引优化、查询优化以及合理的硬件和资源配置等计谋来提拔性能。这些技能和计谋的选择和应用需要根据具体的数据量、查询需求和集群规模来决定。
11、在并发环境下，Elasticsearch 假如包管读写同等？

在并发环境下，Elasticsearch通过以下机制来包管读写同等性：

• 分片和副本机制：
  
  
  
  • Elasticsearch将数据分成多个分片，每个分片可以在集群中的不同节点上进行并行处置惩罚，这有助于提高系统的整体并发能力。
    
  • 每个分片可以有多个副本，这些副本是分片的完整拷贝，存储在不同的节点上。副本不但提高了数据的高可用性和容错性，还能在读操作时提供额外的处置惩罚能力，从而提高查询性能。
    
  
  
• 并发控制：
  
  
  
  • 乐观并发控制：通过版本号的使用，确保新版本不会被旧版本覆盖。当客户端尝试更新文档时，必须提供文档的当前版本号。假如提供的版本号与服务器上的版本号匹配，则更新成功，并且版本号自增；假如不匹配，则更新失败。
    
  • 悲观并发控制：只管Elasticsearch重要使用乐观并发控制，但在某些环境下，也可以使用悲观锁来防止并发修改。
    
  
  
• 同等性级别：
  
  
  
  • 对于写操作，Elasticsearch支持不同的同等性级别，如quorum（大多数）、one（至少一个）和all（全部）。默认环境下，只有当大多数分片可用时才允许写操作，这有助于确保数据的同等性。
    
  
  
• 读写操作的同步性：
  
  
  
  • Elasticsearch可以确保在主分片和副本分片都完成写入操作后才返回成功，从而确保数据的同等性。
    
  • 对于读操作，可以设置参数来确保从主分片读取数据，以获取最新版本的数据。
    
  
  
• 事务和版本控制：
  
  
  
  • Elasticsearch支持分布式事务，重要涉及索引（Index）和删除（Delete）操作。通过使用事务API，可以实行原子性操作，确保数据的同等性。
    
  • 版本控制跟踪每个文档的更改历史，并在冲突发生时进行解决。
    
  
  
• 监控和故障恢复：
  
  
  
  • 使用Elasticsearch自带的监控API和Kibana仪表盘来监控集群状态、节点状态、分片状态等，以便及时发现并解决标题。
    
  • 在出现故障时，如某个副本写入失败，Elasticsearch会尝试在其他节点上重修分片，以确保数据的可用性和同等性。
    
  
  

综上所述，Elasticsearch通太过片和副本机制、并发控制、同等性级别、读写操作的同步性、事务和版本控制以及监控和故障恢复等多种机制来包管在并发环境下的读写同等性。这些机制共同协作，确保在并发环境中数据的准确性和可靠性。
12、先容一下你们的个性化搜索方案？

我们的个性化搜索方案重要基于用户的历史举动、偏好设置以及实时上下文信息，旨在提供更精准、更个性化的搜索效果。以下是我们的个性化搜索方案的具体先容：

• 用户画像建模：
  
  
  
  • 通过收集和分析用户的举动数据，如搜索查询、点击历史、购买记录等，构建用户画像。
    
  • 用户画像包罗用户的爱好、偏好、地理位置等信息，用于调解搜索效果的排序和过滤计谋。
    
  
  
• 查询扩展与上下文感知：
  
  
  
  • 除了用户提供的关键词查询，系统还会通过扩展查询引入更多的上下文信息。
    
  • 比方，联合用户的地理位置、装备类型、使用时间等信息，更准确地明白用户的查询意图。
    
  
  
• 推荐与相关性提拔：
  
  
  
  • 使用推荐引擎和相关性算法，根据用户的爱好和喜好推荐相关内容。
    
  • 通太过析用户的历史举动和偏好，构建推荐模型，增强搜索效果的相关性。
    
  
  
• 动态调解权重：
  
  
  
  • 根据用户的搜索查询和举动数据，动态调解搜索效果中某些属性或字段的权重。
    
  • 使用函数分数查询、字段加权等技能，提高用户感爱好内容的排名。
    
  
  
• 实时追踪与反馈循环：
  
  
  
  • 实时收集用户的反馈和举动数据，监测用户对搜索效果的点击和互动环境。
    
  • 通过A/B测试和迭代，连续优化个性化搜索的效果，提高准确性和用户满意度。
    
  
  
• 隐私保护与数据安全：
  
  
  
  • 在收集和使用用户数据时，严格遵守隐私保护法规和数据安全尺度。
    
  • 采取加密措施确保数据的安全，并提供透明的隐私政策以及用户数据控制选项。
    
  
  

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