很多小伙伴出去面试讲ES，总觉得这个ES被问得很难，今天特地为大家总结了面试过程中ES被问到的相关问题！

solr怎么设置搜索结果排名靠前（得分）？
可以设置文档中域的boost值，boost值越高计算出来的相关度得分就越高，排名也就越靠前。此方法可以把热点商品或者是推广商品的排名提高。

elsticsearch

1、elasticsearch了解多少，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 。
解答：
如实结合自己的实践场景回答即可。
比如：ES集群架构13个节点，索引根据通道不同共20+索引，根据日期，每日递增20+，索引：10分片，每日递增1亿+数据，
每个通道每天索引大小控制：150GB之内。
仅索引层面调优手段：
1.1、设计阶段调优

1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过roll over API滚动索引；
2）使用别名进行索引管理；
3）每天凌晨定时对索引做force_merge操作，以释放空间；
4）采取冷热分离机制，热数据存储到SSD，提高检索效率；冷数据定期进行shrink操作，以缩减存储；
5）采取curator进行索引的生命周期管理；
6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；
7）Mapping阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。 …

1.2、写入调优

1）写入前副本数设置为0；
2）写入前关闭refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制；
3）写入过程中：采取bulk批量写入；
4）写入后恢复副本数和刷新间隔；
5）尽量使用自动生成的id。

1.3、查询调优

1）禁用wildcard；
2）禁用批量terms（成百上千的场景）；
3）充分利用倒排索引机制，能keyword类型尽量keyword；
4）数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；
5）设置合理的路由机制。


2、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。
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。

学术的解答方式：

倒排索引，相反于一篇文章包含了哪些词，它从词出发，记载了这个词在哪些文档中出现过，由两部分组成——词典和倒排表。

加分项：倒排索引的底层实现是基于：FST（Finite State Transducer）数据结构。
lucene从4+版本后开始大量使用的数据结构是FST。FST有两个优点：

1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；
2）查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。

3、elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署？
面试官：想了解大数据量的运维能力。
解答：索引数据的规划，应在前期做好规划，正所谓“设计先行，编码在后”，这样才能有效的避免突如其来的数据激增导致集群处理能力不足引发的线上客户检索或者其他业务受到影响。



4、elasticsearch是如何实现master选举的？
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。

这个我看了各种网上分析的版本和源码分析的书籍，云里雾里。
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。




5、详细描述一下Elasticsearch搜索的过程？
面试官：想了解ES搜索的底层原理，不再只关注业务层面了。
解答：
搜索拆解为“query then fetch” 两个阶段。
query阶段的目的：定位到位置，但不取。
步骤拆解如下：

1）假设一个索引数据有5主+1副本 共10分片，一次请求会命中（主或者副本分片中）的一个。
2）每个分片在本地进行查询，结果返回到本地有序的优先队列中。
3）第2）步骤的结果发送到协调节点，协调节点产生一个全局的排序列表。

fetch阶段的目的：取数据。
路由节点获取所有文档，返回给客户端。
6、Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法？
面试官：想了解对ES集群的运维能力。
解答：

1）关闭缓存swap;
2）堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）;
3)设置最大文件句柄数；
4）线程池+队列大小根据业务需要做调整；
5）磁盘存储raid方式——存储有条件使用RAID10，增加单节点性能以及避免单节点存储故障。

7、lucence内部结构是什么？
解答：

Lucene是有索引和搜索的两个过程，包含索引创建，索引，搜索三个要点。可以基于这个脉络展开一些。

很多小伙伴出去面试讲ES，总觉得这个ES被问得很难，今天特地为大家总结了面试过程中ES被问到的相关问题！

solr怎么设置搜索结果排名靠前（得分）？
可以设置文档中域的boost值，boost值越高计算出来的相关度得分就越高，排名也就越靠前。此方法可以把热点商品或者是推广商品的排名提高。

elsticsearch

1、elasticsearch了解多少，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 。
解答：
如实结合自己的实践场景回答即可。
比如：ES集群架构13个节点，索引根据通道不同共20+索引，根据日期，每日递增20+，索引：10分片，每日递增1亿+数据，
每个通道每天索引大小控制：150GB之内。
仅索引层面调优手段：
1.1、设计阶段调优

1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过roll over API滚动索引；
2）使用别名进行索引管理；
3）每天凌晨定时对索引做force_merge操作，以释放空间；
4）采取冷热分离机制，热数据存储到SSD，提高检索效率；冷数据定期进行shrink操作，以缩减存储；
5）采取curator进行索引的生命周期管理；
6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；
7）Mapping阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。 …

1.2、写入调优

1）写入前副本数设置为0；
2）写入前关闭refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制；
3）写入过程中：采取bulk批量写入；
4）写入后恢复副本数和刷新间隔；
5）尽量使用自动生成的id。

1.3、查询调优

1）禁用wildcard；
2）禁用批量terms（成百上千的场景）；
3）充分利用倒排索引机制，能keyword类型尽量keyword；
4）数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；
5）设置合理的路由机制。


2、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。
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。

学术的解答方式：

倒排索引，相反于一篇文章包含了哪些词，它从词出发，记载了这个词在哪些文档中出现过，由两部分组成——词典和倒排表。

加分项：倒排索引的底层实现是基于：FST（Finite State Transducer）数据结构。
lucene从4+版本后开始大量使用的数据结构是FST。FST有两个优点：

1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；
2）查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。

3、elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署？
面试官：想了解大数据量的运维能力。
解答：索引数据的规划，应在前期做好规划，正所谓“设计先行，编码在后”，这样才能有效的避免突如其来的数据激增导致集群处理能力不足引发的线上客户检索或者其他业务受到影响。



4、elasticsearch是如何实现master选举的？
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。

这个我看了各种网上分析的版本和源码分析的书籍，云里雾里。
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。




5、详细描述一下Elasticsearch搜索的过程？
面试官：想了解ES搜索的底层原理，不再只关注业务层面了。
解答：
搜索拆解为“query then fetch” 两个阶段。
query阶段的目的：定位到位置，但不取。
步骤拆解如下：

1）假设一个索引数据有5主+1副本 共10分片，一次请求会命中（主或者副本分片中）的一个。
2）每个分片在本地进行查询，结果返回到本地有序的优先队列中。
3）第2）步骤的结果发送到协调节点，协调节点产生一个全局的排序列表。

fetch阶段的目的：取数据。
路由节点获取所有文档，返回给客户端。
6、Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法？
面试官：想了解对ES集群的运维能力。
解答：

1）关闭缓存swap;
2）堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）;
3)设置最大文件句柄数；
4）线程池+队列大小根据业务需要做调整；
5）磁盘存储raid方式——存储有条件使用RAID10，增加单节点性能以及避免单节点存储故障。

7、lucence内部结构是什么？
解答：

Lucene是有索引和搜索的两个过程，包含索引创建，索引，搜索三个要点。可以基于这个脉络展开一些。