Elasticsearch面试题 的核心内容整理：
上篇：ES基础与实践
1. ES集群架构与调优
集群规模：13节点，20+索引，每日1亿+数据（150GB/通道），10分片。
调优手段：
设计阶段：按日期滚动索引（rollover API）、冷热分离（SSD+shrink）、生命周期管理（curator）、合理分词器与Mapping。
写入调优：副本数置0、禁用refresh、bulk批量写入、自动生成ID。
查询调优：禁用wildcard/terms、优先keyword类型、路由优化。
2. 倒排索引
原理：词到文档的映射表（词典+倒排表），基于FST数据结构（空间压缩+快速查询）。
3. 大数据量调优
动态索引：模板+时间滚动（避免单索引过大）。
存储：冷热分离，冷数据定期force_merge/shrink。
部署：动态扩容节点（需前期合理规划主节点）。
4-6. 核心机制
Master选举：候选节点（master:true）通过节点ID排序，需满足
min_master_nodes防脑裂。文档写入：协调节点→路由分片（基于文档ID哈希）→主分片+副本分片并行写入。
搜索过程：Query阶段（分片本地查询→全局排序）+ Fetch阶段（取回文档）。
7. Linux优化
关闭swap、堆内存≤32GB、文件句柄数（64k）、RAID10存储。
8. Lucene结构
索引（分词→倒排表）与搜索（读取索引→打分）流程。
下篇：进阶与运维
1. 更新/删除文档
不可变性：标记.del文件，段合并时清理旧版本。
2. 搜索优化
Query Then Fetch：分片本地查询→全局排序→取回文档。
DFS模式：预查询Term频率提升评分准确性（牺牲性能）。
3. 倒排索引查询
通过Lucene索引文件（词典+倒排表）定位词对应的文档。
4. 部署优化补充
硬件：SSD优先、多核CPU、单数据中心部署。
JVM：避免swap、合理分配heap（≤32GB）、单播发现（unicast）。
5. GC与内存
监控：segment内存、缓存（field/filter/bulk queue）、避免大结果集（scan&scroll）。
circuit breaker：防止内存溢出。
6. 大数据聚合
Cardinality度量：基于HLL算法近似去重，平衡精度与内存。
7. 并发一致性
写操作：版本号乐观锁、quorum一致性级别。
读操作：sync复制（默认）或指定主分片查询（_preference=primary）。
8. 监控工具
Marvel+Kibana：实时监控集群健康与性能。
9-10. 电商搜索架构
技术栈：Elasticsearch+word2vec（个性化搜索/相似商品推荐）。
局限：word2vec仅处理时序数据，需结合用户偏好优化。
11-12. 高级功能
字典树（Trie）：空间换时间，前缀匹配优化（中文用哈希表存储子节点）。
拼写纠错：编辑距离+BK树（递归查找相似词）。
速记关键词
调优：冷热分离、滚动索引、bulk写入、force_merge。
选举：节点ID排序、min_master_nodes防脑裂。
搜索：Query+Fetch、DFS模式、倒排索引+FST。
运维：SSD、JVM堆≤32GB、监控Marvel、GC优化。
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