常见的面试问题
描述使用场景
es集群架构3个节点，根据不同的服务创建不同的索引，根据日期和环境，平均每天递增60*2，大约60Gb的数据。
调优技巧
设计阶段的调优
根据业务增长的需求，采取日期模版创建索引，通过roll over API实现滚动索引
定义条件，生成新的索引，但都指向一个别名
根据别名对索引进行管理
凌晨对索引进行force_merge操作，释放空间
合并Lucene索引在每个分片中保存的分段数，强制合并减少分片中的分段数量
冷热分离机制，热数据放在SSD，冷数据定期shrink操作，缩减存储
删除副本，只读索引，减少主分片的数量
使用curator进行索引的生命周期管理
对索引和快照进行管理，配置规则，定时任务调用
仅针对需要分词的字段，选用合适的分词器
Mapping阶段充分结合各个字段的属性，是否要检索、存储
写入调优
写入前refresh_interval=-1
默认情况下索引的refresh_interval为1秒,这意味着数据写1秒后就可以被搜索到,每次索引的 refresh 会产生一个新的 lucene 段,这会导致频繁的 segment merge 行为,如果你不需要这么高的搜索实时性,应该降低索引refresh 周期
采用bulk批量写入
使用自动生成的id
写入 doc 时如果是外部指定了 id,es 会先尝试读取原来doc的版本号, 判断是否需要更新,使用自动生成 doc id 可以避免这个环节
查询调优
禁用批量terms（分页）
数据量大时，先基于时间范围检索
充分利用倒排索引机制，keyword查询
合理的路由机制
索引数据多的调优和部署
动态索引
基于模板+时间+rollover api 滚动创建索引
存储层面
冷热数据分离存储，冷数据force_merge+shrink压缩
部署层面
合理的前期规划，动态增加节点缓解集群压力
master选举机制
基本前提
候选主节点才能成为主节点
最小主节点数防止脑裂
选举流程
索引文档流程
