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。
第 83 页 共 485 页学术的解答方式：
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。
如何调优，正如问题 1 所说，这里细化一下：
3.1 动态索引层面
基于模板+时间+rollover api 滚动创建索引，举例：设计阶段定义：blog 索
引的模板格式为：blog_index_时间戳的形式，每天递增数据。
这样做的好处：不至于数据量激增导致单个索引数据量非常大，接近于上线 2 的
32 次幂-1，索引存储达到了 TB+甚至更大。
一旦单个索引很大，存储等各种风险也随之而来，所以要提前考虑+及早避免。
第 84 页 共 485 页3.2 存储层面
冷热数据分离存储，热数据（比如最近 3 天或者一周的数据），其余为冷数据。
对于冷数据不会再写入新数据，可以考虑定期 force_merge 加 shrink 压缩操作，
节省存储空间和检索效率。
3.3 部署层面
一旦之前没有规划，这里就属于应急策略。
结合 ES 自身的支持动态扩展的特点，动态新增机器的方式可以缓解集群压力，注
意：如果之前主节点等规划合理，不需要重启集群也能完成动态新增的。
4、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。
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 85 页 共 485 页第 86 页 共 485 页
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。
题外话：获取节点 id 的方法。
1GET /_cat/nodes?v&h=ip,port,heapPercent,heapMax,id,name
2ip
port heapPercent heapMax id
name
5、详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程
面试官：想了解 ES 的底层原理，不再只关注业务层面了。
解答：
这里的索引文档应该理解为文档写入 ES，创建索引的过程。
文档写入包含：单文档写入和批量 bulk 写入，这里只解释一下：单文档写入流程。
记住官方文档中的这个图。
第一步：客户写集群某节点写入数据，发送请求。（如果没有指定路由/协调节点，
请求的节点扮演路由节点的角色。）第二步：节点 1 接受到请求后，使用文档_id 来确定文档属于分片 0。请求会被转
到另外的节点，假定节点 3。因此分片 0 的主分片分配到节点 3 上。
第三步：节点 3 在主分片上执行写操作，如果成功，则将请求并行转发到节点 1
和节点 2 的副本分片上，等待结果返回。所有的副本分片都报告成功，节点 3 将
向协调节点（节点 1）报告成功，节点 1 向请求客户端报告写入成功。
如果面试官再问：第二步中的文档获取分片的过程？
回答：借助路由算法获取，路由算法就是根据路由和文档 id 计算目标的分片 id 的
过程。
1shard = hash(_routing) % (num_of_primary_shards)
6、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
