详细描述一下 Elasticsearch 搜索的过程？
1、搜索被执行成一个两阶段过程，我们称之为 Query Then Fetch；
2、在初始查询阶段时，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分片）。 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。
PS：在搜索的时候是会查询 Filesystem Cache 的，但是有部分数据还在 MemoryBuffer，所以搜索是近实时的。
3、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，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。
4、接下来就是 取回阶段，协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片提交多个 GET 请求。每个分片加载并 丰富 文档，如果有需要的话，接着返回文档给协调节点。一旦所有的文档都被取回了，协调节点返回结果给客户端。
5、补充：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。
上面提到协调节点，这个节点是当search请求随机负载的发送到一个节点上，然后这个节点就会成为一个协调节点，它的职责是广播search请求到所有相关的shard上，然后合并他们的响应结果到一个全局的排序列表中然后进行第二个fetch阶段，注意这个结果集仅仅包含docId和所有排序的字段值，search请求可以被主shard或者副本shard处理，这也是为什么我们说增加副本的个数就能增加搜索吞吐量的原因，协调节点将会通过round-robin的方式自动负载均衡。
Elasticsearch的健康状态
green
最健康得状态，说明所有的分片包括备份都可用; 这种情况Elasticsearch集群所有的主分片和副本分片都已分配, Elasticsearch集群是 100% 可用的。
yellow
基本的分片可用，但是备份不可用（或者是没有备份）; 这种情况Elasticsearch集群所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。
不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。不过，你的高可用性在某种程度上被弱化。如果 更多的 分片消失，你就会丢数据了。把 yellow 想象成一个需要及时调查的警告。
red
至少一个主分片（以及它的全部副本）都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。
Elasticsearch是如何实现master选举的？
面试官：想了解ES集群的底层原理，不再只关注业务层面了。
解答：
前置前提：
1）只有候选主节点（master：true）的节点才能成为主节点。
2）最小主节点数（min_master_nodes）的目的是防止脑裂。
核对了一下代码，核心入口为findMaster，选择主节点成功返回对应Master，否则返回null。选举流程大致描述如下：
第一步：确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml设置的值discovery.zen.minimum_master_nodes；
第二步：比较：先判定是否具备master资格，具备候选主节点资格的优先返回；若两节点都为候选主节点，则id小的值会主节点。注意这里的id为string类型。
获取节点id的方法。
GET /_cat/nodes?v&h=ip,port,heapPercent,heapMax,id,name
返回结果
ip port heapPercent heapMax id name
172.17.0.2 9300 48 512mb mkZZ 3ce9d7362ec6
补充：
1、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；
2、对所有可以成为 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。
3、如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为 master 节点数 n/2+1）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。
4、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。
什么是脑裂问题
所谓脑裂问题（类似于精神分裂），就是同一个集群中的不同节点，对于集群的状态有了不一样的理解。(相当于正常集群中有且仅有一个master,由于出现问题,出现了多个master;)
由于某些节点的失效，部分节点的网络连接会断开，并形成一个与原集群一样名字的集群，这种情况成为集群脑裂（split-brain）现象。这个问题非常危险，因为两个新形成的集群会同时索引和修改集群的数据。
产生脑裂问题的原因
1. 网络：
由于是内网通信， 网络通信问题造成某些节点认为 master 死掉， 而另选 master的可能性较小； 进而检查 Ganglia 集群监控， 也没有发现异常的内网流量， 故此原因可以排除。
内网一般不会出现es集群的脑裂问题，可以监控内网流量状态。外网的网络出现问题的可能性大些。
2. 节点负载：
由于 master 节点与 data 节点都是混合在一起的， 所以当工作节点的负载较大（ 确实也较大） 时， 导致对应的 ES 实例停止响应， 而这台服务器如果正充当着 master节点的身份， 那么一部分节点就会认为这个 master 节点失效了， 故重新选举新的节点， 这时就出现了脑裂； 同时由于 data 节点上 ES 进程占用的内存较大， 较大规模的内存回收操作也能造成 ES 进程失去响应。 所以， 这个原因的可能性应该是最大的。
3、回收内存
由于data节点上es进程占用的内存较大，较大规模的内存回收操作也能造成es进程失去响应。
对于负载的问题
一个直观的解决方案就是将master节点与data节点分离，准备几台机器加入集群中，这几台机器只能充当master节点，不可担任存储和搜索的角色
配置信息
node.master: true
node.data: false
其他节点 只能充当data不能充当master
node.master: false
node.data: true
还有两个参数的修改可以减少脑裂问题的出现
-
discovery.zen.ping_timeout（默认值是3秒）：默认情况下，一个节点会认为，如果master节点在3秒之内没有应答，那么这个节点就是死掉了，而增加这个值，会增加节点等待响应的时间，从一定程度上会减少误判。
-
discovery.zen.minimum_master_nodes（默认是1）：这个参数控制的是，一个节点需要看到的具有master节点资格的最小数量，然后才能在集群中做操作。官方的推荐值是(N/2)+1，其中N是具有master资格的节点的数量.
如果发生了脑裂， 如何解决?
当脑裂发生后，唯一的修复办法是解决这个问题并重启集群。
停掉所有节点并决定哪一个节点第一个启动。如果需要，单独启动每个节点并分析它保存的数据。 如果不是有效的，关掉它，并删除它数据目录的内容（ 删前先做个备份）。如果你找到了你想要保存数据的节点，启动它并且检查日志确保它被选为主节点。这之后你可以安全的启动你集群里的其他节点了。
Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？
Elasticsearch 提供的首个近似聚合是 cardinality 度量。它提供一个字段的基数，即该字段的 distinct 或者unique 值的数目。它是基于 HLL 算法的。HLL 会先对我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到基数。
其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确 ＝ 更多内存）；
小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置参数，来设置去重需要的固定内存使用量。无论数千还是数十亿的唯一值，内存使用量只与你配置的精确度相关。
Elasticsearch中的节点（比如共20个），其中的10个选了一个master，另外10个选了另一个master，怎么办？
1、当集群 master 候选数量不小于 3 个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题；
2、当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为 data节点，避免脑裂问题。
在并发情况下，Elasticsearch 如果保证读写一致？
1、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，由应用层来处理具体的冲突；
2、另外对于写操作，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。
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。
Elasticsearch 路由分片算法。
协调节点默认使用文档 ID 参与计算（也支持通过 routing），以便为路由提供合适的分片。
shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
集群primary shard数量能随时改吗
不能，因为上面分片算法是根据primary shard数量做的路由，replica shard数量能随时改变，因为他不参与分片计算。
es数据的写入原理
es数据写入原理主要可以分为4个操作：
- refresh
- commit
- flush
- merge
详细描述一下 Elasticsearch 更新和删除文档的过程。
1、删除和更新也都是写操作，但是 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；
2、磁盘上的每个段都有一个相应的.del 文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del 文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del 文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。
3、在新的文档被创建时，Elasticsearch 会为该文档指定一个版本号，当执行更新时，旧版本的文档在.del 文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。
ElasticSearch中的分片是什么？
- 索引 - 在Elasticsearch中，索引是文档的集合。
- 分片 -因为Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，所以索引通常被分割成分布在多个节点上的被称为分片的元素。
什么是ElasticSearch中的编译器？
编译器用于将字符串分解为术语或标记流。一个简单的编译器可能会将字符串拆分为任何遇到空格或标点的地方。Elasticsearch有许多内置标记器，可用于构建自定义分析器。
Elasticsearch的倒排索引是什么？
面试官：想了解你对基础概念的认知。
解答：通俗解释一下就可以。
倒排索引是搜索引擎的核心。搜索引擎的主要目标是在查找发生搜索条件的文档时提供快速搜索。倒排索引是一种像数据结构一样的散列图，可将用户从单词导向文档或网页。它是搜索引擎的核心。其主要目标是快速搜索从数百万文件中查找数据。
传统的我们的检索是通过文章，逐个遍历找到对应关键词的位置。
而倒排索引，是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，这种词典+映射表即为倒排索引。
有了倒排索引，就能实现o（1）时间复杂度的效率检索文章了，极大的提高了检索效率。
启用属性，索引和存储的用途是什么？
enabled属性适用于各类ElasticSearch特定/创建领域，如index和size。用户提供的字段没有“已启用”属性。 存储意味着数据由Lucene存储，如果询问，将返回这些数据。
存储字段不一定是可搜索的。默认情况下，字段不存储，但源文件是完整的。因为您希望使用默认值(这是有意义的)，所以不要设置store属性 该指数属性用于搜索。
索引属性只能用于搜索。只有索引域可以进行搜索。差异的原因是在分析期间对索引字段进行了转换，因此如果需要的话，您不能检索原始数据。
ElasticSearch中的集群、节点、索引、文档、类型是什么？
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群集是一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。群集由唯一名称标识，默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要，因为如果节点设置为按名称加入群集，则该节点只能是群集的一部分。
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节点是属于集群一部分的单个服务器。它存储数据并参与群集索引和搜索功能。
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索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。 MySQL =>数据库 ElasticSearch =>索引
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文档类似于关系数据库中的一行。不同之处在于索引中的每个文档可以具有不同的结构（字段），但是对于通用字段应该具有相同的数据类型。 MySQL => Databases => Tables => Columns / Rows ElasticSearch => Indices => Types =>具有属性的文档
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类型是索引的逻辑类别/分区，其语义完全取决于用户。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-499016.html
ElasticSearch中的副本是什么？
一个索引被分解成碎片以便于分发和扩展。副本是分片的副本。一个节点是一个属于一个集群的ElasticSearch的运行实例。一个集群由一个或多个共享相同集群名称的节点组成。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-499016.html
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