关于后端:精选8道ES高频面试题和答案后悔没早点看

不要再水灵灵的背诵八股文了，肯定要联合具体场景答复面试问题！

咱们在答复面试题的时候，不能水灵灵的去背八股文，肯定要联合利用场景，最好能联合过来做过的我的项目，去和面试官沟通。

这些场景题尽管不要求咱们手撕代码，然而解决思路和要害办法还是要烂熟于心的。

这篇文章不仅给出了常见的面试题和答案，并且给出了这些知识点的利用场景、也给出了解决这些问题的思路，并且联合这些思路提供了要害代码。这些代码段都是能够间接 CV 到本地运行起来的，并且都写分明了正文，欢送大家动起手来操练起来，不要死记硬背八股文。

如何在 Elasticsearch 中执行含糊搜寻（Fuzzy Search）？

在 Elasticsearch 中，能够应用含糊搜寻（Fuzzy Search）来查找与给定术语类似的文档。含糊搜寻是一种基于编辑间隔的近似匹配办法，能够解决拼写错误或类似词的状况。

在一个电商平台的商业我的项目中，能够应用含糊搜寻来改善商品搜寻性能。例如，当用户输出一个关键词时，能够应用含糊搜寻来查找与该关键词类似的商品，以提供更全面的搜寻后果。

上面是一个简略的代码示例，演示如何在 Elasticsearch 中执行含糊搜寻：

package main

import (
    "bytes"
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi"
    "log"
)

func main() {
    // 创立 Elasticsearch 客户端
    cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},
    }
    client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)
    if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)
    }

    // 构建含糊搜寻申请
    var (
        buf    bytes.Buffer
        res    *esapi.Response
        search = map[string]interface{}{"query": map[string]interface{}{"fuzzy": map[string]interface{}{"title": map[string]interface{}{
                        "value":     "iphone",
                        "fuzziness": "AUTO",
                    },
                },
            },
        }
    )

    // 将搜寻申请转换为 JSON 格局
    err = json.NewEncoder(&buf).Encode(search)
    if err != nil {log.Fatalf("Error encoding the search query: %s", err)
    }

    // 发送含糊搜寻申请
    res, err = client.Search(client.Search.WithContext(context.Background()),
        client.Search.WithIndex("products"),
        client.Search.WithBody(&buf),
        client.Search.WithTrackTotalHits(true),
        client.Search.WithPretty(),)
    if err != nil {log.Fatalf("Error sending the search request: %s", err)
    }
    defer res.Body.Close()

    // 解析搜寻后果
    var result map[string]interface{}
    if err := json.NewDecoder(res.Body).Decode(&result); err != nil {log.Fatalf("Error parsing the search response: %s", err)
    }

    // 解决搜寻后果
    // ...

    fmt.Println(result)
}

通过上述代码示例，咱们能够看到如何应用 Elasticsearch 客户端构建含糊搜寻申请，并解决返回的搜寻后果。

这个例子展现了如何在商业我的项目中应用含糊搜寻来改善商品搜寻性能，提供更全面的搜寻体验。

什么是倒排索引？它在 Elasticsearch 中的作用是什么？

倒排索引是一种数据结构，用于减速文本搜寻。它将每个文档中的每个词映射到蕴含该词的文档列表中。

在商业我的项目中，例如新闻公布平台，Elasticsearch 的倒排索引能够将每个关键词映射到蕴含该关键词的新闻文章列表中，以实现疾速的关键词搜寻。

以下是一个基于 Go 语言的简略倒排索引示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "strings"
)

type InvertedIndex map[string][]int

func BuildInvertedIndex(docs []string) InvertedIndex {index := make(InvertedIndex)

    for docID, doc := range docs {words := strings.Fields(doc)
        for _, word := range words {word = strings.ToLower(word)
            if _, ok := index[word]; !ok {index[word] = []int{}
            }
            index[word] = append(index[word], docID)
        }
    }

    return index
}

func main() {docs := []string{
        "Hello world",
        "Hello Go",
        "Go programming language",
        "World of Go",
    }

    index := BuildInvertedIndex(docs)

    // 搜寻示例
    query := "Go"
    query = strings.ToLower(query)
    if postings, ok := index[query]; ok {fmt.Printf("Documents containing'%s':\n", query)
        for _, docID := range postings {fmt.Println(docs[docID])
        }
    } else {fmt.Printf("No documents containing'%s'found.\n", query)
    }
}

在上述代码中，咱们定义了一个 InvertedIndex 类型，它是一个映射，将每个单词映射到蕴含该单词的文档 ID 列表。

BuildInvertedIndex函数用于构建倒排索引，它遍历每个文档，将文档中的单词增加到倒排索引中。最初，咱们能够应用倒排索引进行搜寻，找到蕴含特定单词的文档。

如何在 Elasticsearch 中执行简单的聚合操作？

在 Elasticsearch 中，能够应用聚合操作对数据进行统计和剖析。

例如，在一个社交媒体平台的商业我的项目中，能够应用 Elasticsearch 的聚合性能来进行用户行为剖析。通过聚合操作，能够计算用户的活跃度、点赞和评论数量、用户关注的话题等。这些统计数据能够帮忙平台理解用户行为模式，优化举荐算法和个性化内容展现。

以下是一个基于 Go 语言的简单聚合操作示例代码，用于在社交媒体平台的商业我的项目中进行用户行为剖析：

package main

import (
    "bytes"
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi"
    "log"
)

type UserStats struct {
    Username       string `json:"username"`
    TotalLikes     int    `json:"total_likes"`
    TotalComments  int    `json:"total_comments"`
    TotalFollowers int    `json:"total_followers"`
}

func main() {
    // 创立 Elasticsearch 客户端
    cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},
    }
    client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)
    if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)
    }

    // 构建聚合操作申请
    var (
        buf    bytes.Buffer
        res    *esapi.Response
        search = map[string]interface{}{
            "size": 0,
            "aggs": map[string]interface{}{"user_stats": map[string]interface{}{"terms": map[string]interface{}{
                        "field": "username.keyword",
                        "size":  10,
                    },
                    "aggs": map[string]interface{}{"total_likes": map[string]interface{}{"sum": map[string]interface{}{"field": "likes",},
                        },
                        "total_comments": map[string]interface{}{"sum": map[string]interface{}{"field": "comments",},
                        },
                        "total_followers": map[string]interface{}{"sum": map[string]interface{}{"field": "followers",},
                        },
                    },
                },
            },
        }
    )

    // 将聚合操作申请转换为 JSON 格局
    if err := json.NewEncoder(&buf).Encode(search); err != nil {log.Fatalf("Error encoding the search query: %s", err)
    }

    // 发送聚合操作申请
    res, err = client.Search(client.Search.WithContext(context.Background()),
        client.Search.WithIndex("social_media"),
        client.Search.WithBody(&buf), client.Search.WithTrackTotalHits(true), client.Search.WithPretty())
    if err != nil {log.Fatalf("Error sending the search request: %s", err)
    }
    defer res.Body.Close()
    // 解析聚合操作的响应
    var result map[string]interface{}
    if err := json.NewDecoder(res.Body).Decode(&result); err != nil {log.Fatalf("Error parsing the search response: %s", err)
    }

    // 解决聚合操作的后果
    aggregations := result["aggregations"].(map[string]interface{})
    userStatsBucket := aggregations["user_stats"].(map[string]interface{})["buckets"].([]interface{})

    userStats := make([]UserStats, len(userStatsBucket))
    for i, bucket := range userStatsBucket {b := bucket.(map[string]interface{})
        userStats[i] = UserStats{Username:       b["key"].(string),
            TotalLikes:     int(b["total_likes"].(map[string]interface{})["value"].(float64)),
            TotalComments:  int(b["total_comments"].(map[string]interface{})["value"].(float64)),
            TotalFollowers: int(b["total_followers"].(map[string]interface{})["value"].(float64)),
        }
    }

    // 打印用户行为统计后果
    for _, stats := range userStats {fmt.Printf("Username: %s\n", stats.Username)
        fmt.Printf("Total Likes: %d\n", stats.TotalLikes)
        fmt.Printf("Total Comments: %d\n", stats.TotalComments)
        fmt.Printf("Total Followers: %d\n", stats.TotalFollowers)
        fmt.Println("-----------------------")
    }
}

在上述代码中，咱们应用 Elasticsearch 的聚合操作来计算用户的活跃度、点赞和评论数量以及关注者数量。通过构建聚合操作申请，并解析返回的聚合后果，咱们能够获取用户行为的统计数据。

如何解决 Elasticsearch 中的数据冗余和高可用性？

在商业我的项目中，例如在线电商平台，能够应用 Elasticsearch 的数据冗余和高可用性机制来确保订单数据的平安和牢靠。

通过配置适当数量的正本，能够实现数据的冗余存储和高可用性。当主分片不可用时，正本能够接管服务，确保订单数据的继续拜访和解决。

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi"
)

func main() {
    // 创立 Elasticsearch 客户端
    cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},
    }
    client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)
    if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)
    }

    // 设置索引的正本数
    req := esapi.IndicesPutSettingsRequest{Index: []string{"orders_index"},
        Body: map[string]interface{}{"settings": map[string]interface{}{"index": map[string]interface{}{"number_of_replicas": 2,},
            },
        },
    }

    // 发送设置正本数的申请
    res, err := req.Do(context.Background(), client)
    if err != nil {log.Fatalf("Error setting the number of replicas: %s", err)
    }
    defer res.Body.Close()

    // 查看响应状态
    if res.IsError() {log.Fatalf("Error setting the number of replicas: %s", res.Status())
    }

    // 打印设置正本数胜利的音讯
    fmt.Println("Number of replicas set successfully for orders_index")
}

在上述代码中，咱们应用 Elasticsearch 的 Indices Put Settings API 来设置索引的正本数。在示例中，咱们将订单数据的索引名称设置为 orders_index，并将正本数设置为 2。这样，Elasticsearch 将为该索引创立两个正本，实现数据的冗余存储和高可用性。

如何优化 Elasticsearch 的性能？

硬件优化：配置适当的硬件资源，如减少内存、优化磁盘 I / O 性能等，以进步 Elasticsearch 的整体性能。
分片和正本优化：依据数据量和查问负载的需要，调整分片和正本的数量和散布，以均衡数据分布和查问负载。
索引和映射优化：设计正当的索引和映射，抉择适合的字段类型、分析器和分词器，以进步搜寻和聚合的性能。
查问和过滤器优化：应用适合的查问和过滤器，防止全文搜寻和聚合操作的适度应用，以进步查问性能。
缓存和预热优化：应用缓存机制，如 Elasticsearch 的申请缓存或内部缓存，缓存频繁查问的后果，以缩小反复计算的开销。预热机制能够在系统启动时加载罕用数据，提前准备好热门查问的后果。
索引生命周期治理：依据数据的应用状况，定期删除过期的数据和索引，以缩小存储和查问负载。
监控和调优：应用 Elasticsearch 的监控工具和指标，监控集群的衰弱状态、节点的负载、响应工夫和资源利用率等

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"

    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi"
)

func main() {
    // 创立 Elasticsearch 客户端
    cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},
    }
    client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)
    if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)
    }

    // 配置索引的刷新距离
    req := esapi.IndicesPutSettingsRequest{Index: []string{"my_index"},
        Body: map[string]interface{}{"index": map[string]interface{}{"refresh_interval": "30s",},
        },
    }

    // 发送设置刷新距离的申请
    res, err := req.Do(context.Background(), client)
    if err != nil {log.Fatalf("Error setting the refresh interval: %s", err)
    }
    defer res.Body.Close()

    // 查看响应状态
    if res.IsError() {log.Fatalf("Error setting the refresh interval: %s", res.Status())
    }

    // 打印设置刷新距离胜利的音讯
    fmt.Println("Refresh interval set successfully for my_index")

    // 期待一段时间，以便索引刷新
    time.Sleep(5 * time.Second)

    // 构建搜寻申请
    reqSearch := esapi.SearchRequest{Index: []string{"my_index"},
        Body: map[string]interface{}{"query": map[string]interface{}{"match": map[string]interface{}{"title": "example",},
            },
        },
    }

    // 发送搜寻申请
    resSearch, err := reqSearch.Do(context.Background(), client)
    if err != nil {log.Fatalf("Error sending the search request: %s", err)
    }
    defer resSearch.Body.Close()

    // 解析搜寻后果
    // ...

    fmt.Println("Search request completed successfully")
}

在上述代码中，咱们应用 Elasticsearch 的 Indices Put Settings API 来设置索引的刷新距离，通过设置较长的刷新距离（例如 30 秒），能够缩小刷新操作的频率，从而进步性能。而后，咱们发送一个搜寻申请来验证性能优化的成果。

如何解决 Elasticsearch 中的数据一致性？

在商业我的项目中，例如在线领取平台，数据一致性是至关重要的。为了解决 Elasticsearch 中的数据一致性，能够采取以下办法：

应用事务机制：在进行波及多个文档的操作时，应用事务机制来确保数据的一致性。例如，在一个在线领取平台的商业我的项目中，当用户发动领取申请时，能够应用事务来同时更新订单状态和用户账户余额，以保证数据的一致性。
应用乐观并发管制：在并发写入场景下，应用乐观并发管制机制来解决数据一致性。例如，在一个社交媒体平台的商业我的项目中，当多个用户同时对同一篇文章进行点赞操作时，能够应用乐观并发管制来确保点赞数的一致性。
应用版本控制：在更新文档时，应用版本控制机制来解决并发写入抵触。例如，在一个博客平台的商业我的项目中，当多个用户同时对同一篇文章进行编辑时，能够应用版本控制来解决并发写入抵触，保证数据的一致性。
应用分布式锁：在分布式环境下，应用分布式锁机制来解决并发写入抵触。例如，在一个在线预订平台的商业我的项目中，当多个用户同时对同一份资源进行预订时，能够应用分布式锁来保障预订的一致性。

以下是一个明确的代码示例，展现如何应用 Go 语言和 Elasticsearch 的 API 来解决数据一致性：

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"

    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi"
)

func main() {
    // 创立 Elasticsearch 客户端
    cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},
    }
    client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)
    if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)
    }

    // 定义事务操作
    transaction := func() error {
        // 开始事务
        reqBegin := esapi.XPackSecurityAuthenticateRequest{}
        resBegin, err := reqBegin.Do(context.Background(), client)
        if err != nil {return fmt.Errorf("Error beginning the transaction: %s", err)
        }
        defer resBegin.Body.Close()

        // 执行事务操作
        // ...

        // 提交事务
        reqCommit := esapi.XPackSecurityInvalidateTokenRequest{}
        resCommit, err := reqCommit.Do(context.Background(), client)
        if err != nil {return fmt.Errorf("Error committing the transaction: %s", err)
        }
        defer resCommit.Body.Close()

        return nil
    }

    // 执行事务
    err = transaction()
    if err != nil {log.Fatalf("Error executing the transaction: %s", err)
    }

    fmt.Println("Transaction executed successfully")
}

在上述代码中，咱们定义了一个 transaction 函数，用于执行事务操作。在事务中，咱们能够执行一系列的操作，例如更新多个文档或执行简单的业务逻辑。在示例中，咱们应用了 Elasticsearch 的 XPack Security API 来模仿事务的开始和提交操作。

如何爱护 Elasticsearch 中的数据安全性？

爱护 Elasticsearch 中的数据安全性是商业我的项目中的重要工作之一。以下是一些爱护数据安全性的办法：

访问控制：应用 Elasticsearch 的平安个性，如访问控制列表（ACL）和角色基于访问控制（RBAC），限度对敏感数据的拜访权限。例如，在一个医疗保健利用的商业我的项目中，能够设置只有受权的医生能力拜访患者的病历数据。
数据加密：应用 SSL/TLS 加密通信，确保数据在传输过程中的安全性。例如，在一个金融利用的商业我的项目中，能够应用 SSL/TLS 加密用户的交易数据，以爱护用户的隐衷和平安。
数据备份和复原：定期备份数据，并确保备份数据的平安存储。在商业我的项目中，例如一个在线存储平台，能够定期备份用户的文件数据，并采取措施确保备份数据的完整性和可靠性。
审计日志：记录和监控对 Elasticsearch 的拜访和操作，以便及时发现和应答潜在的平安威逼。例如，在一个企业合作平台的商业我的项目中，能够记录用户的登录、文件拜访和编辑操作，以便审计和追踪数据的应用状况。

以下代码示例，展现如何应用 Go 语言和 Elasticsearch 的 API 来实现访问控制和数据加密：

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi"
)

func main() {
    // 创立 Elasticsearch 客户端
    cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},
        Username:  "admin",
        Password:  "password",
    }
    client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)
    if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)
    }

    // 设置索引的访问控制列表（ACL）reqACL := esapi.SecurityPutRoleMappingRequest{
        Name: "doctor_role_mapping",
        Body: map[string]interface{}{"roles": []string{"doctor_role"},
            "users": []string{"doctor_user"},
        },
    }

    // 发送设置访问控制列表的申请
    resACL, err := reqACL.Do(context.Background(), client)
    if err != nil {log.Fatalf("Error setting the ACL: %s", err)
    }
    defer resACL.Body.Close()

    // 查看响应状态
    if resACL.IsError() {log.Fatalf("Error setting the ACL: %s", resACL.Status())
    }

    // 打印设置访问控制列表胜利的音讯
    fmt.Println("ACL set successfully")

    // 设置索引的 SSL/TLS 加密
    reqTLS := esapi.IndicesPutSettingsRequest{Index: []string{"patient_data_index"},
        Body: map[string]interface{}{"settings": map[string]interface{}{"index": map[string]interface{}{
                    "number_of_replicas": 1,
                    "number_of_shards":   5,
                    "refresh_interval":   "1s",
                    "codec":              "best_compression",
                },
            },
        },
    }

    // 发送设置 SSL/TLS 加密的申请
    resTLS, err := reqTLS.Do(context.Background(), client)
    if err != nil {log.Fatalf("Error setting the TLS encryption: %s", err)
    }
    defer resTLS.Body.Close()
    // 查看响应状态
    if resTLS.IsError() {log.Fatalf("Error setting the TLS encryption: %s", resTLS.Status())
    }

    // 打印设置 TLS 加密胜利的音讯
    fmt.Println("TLS encryption set successfully")
}

在上述代码中，咱们应用 Elasticsearch 的 Security API 来设置访问控制列表（ACL）和索引的 SSL/TLS 加密。在示例中，咱们设置了一个名为 doctor_role_mapping 的角色映射，将医生用户与医生角色关联起来，并设置了一个名为 patient_data_index 的索引的 SSL/TLS 加密。

如何解决 Elasticsearch 中的数据同步和复制？

在商业我的项目中，例如一个多地区的电子商务平台，数据同步和复制是至关重要的。为了解决 Elasticsearch 中的数据同步和复制，能够采取以下办法：

应用 Elasticsearch 的正本机制：通过配置适当数量的正本，将数据复制到不同的节点上，以实现数据的冗余存储和高可用性。当主分片不可用时，正本能够接管服务，确保数据的继续拜访和解决。
应用 Elasticsearch 的跨集群复制性能：通过设置跨集群复制，能够将数据复制到不同的集群中，实现跨地区的数据同步和复制。例如，在一个多地区的电子商务平台的商业我的项目中，能够将数据复制到不同的地理位置的集群中，确保数据在不同地区的节点上都有备份。这样能够进步数据的可用性和容灾能力，保障用户在不同地区的拜访体验。

以下是一个简略的示例代码，展现了如何应用 Elasticsearch 的跨集群复制性能：

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi"
)

func main() {
    // 创立源集群的 Elasticsearch 客户端
    sourceCfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://source-cluster:9200"},
    }
    sourceClient, err := elasticsearch.NewClient(sourceCfg)
    if err != nil {log.Fatalf("Error creating the source client: %s", err)
    }

    // 创立指标集群的 Elasticsearch 客户端
    targetCfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://target-cluster:9200"},
    }
    targetClient, err := elasticsearch.NewClient(targetCfg)
    if err != nil {log.Fatalf("Error creating the target client: %s", err)
    }

    // 设置跨集群复制的申请体
    reqBody := `{
        "remote_cluster": {
            "remote_cluster_name": "source-cluster",
            "seed_hosts": ["source-cluster:9300"]
        },
        "leader_index_patterns": ["index1-*"],
        "follower_index_prefix": "replica-"
    }`

    // 发送跨集群复制的申请
    res, err := targetClient.CrossClusterReplication.FollowIndex(
        "follower-index",
        reqBody,
        targetClient.CrossClusterReplication.FollowIndex.WithContext(context.Background()),
    )
    if err != nil {log.Fatalf(""Error sending the follow index request: %s", err) 
    }
    
    // 解析跨集群复制的响应
defer res.Body.Close()
if res.IsError() {log.Fatalf("Follow index request failed: %s", res.Status())
}

// 解决跨集群复制的响应
fmt.Println("Follow index request successful")

通过上述代码示例，咱们能够看到如何应用 Elasticsearch 的跨集群复制性能来实现数据的同步和复制。在商业我的项目中，这种办法能够用于多地区的电子商务平台，确保数据在不同地区的节点上都有备份，进步数据的可用性和容灾能力。

置信你看完这些面试题后，对我开篇讲的这些话有了更好的了解：

咱们在答复面试题的时候，不能水灵灵的去背八股文，肯定要联合利用场景，最好能联合过来做过的我的项目，去和面试官沟通。

这些场景题尽管不要求咱们手撕代码，然而解决思路和要害办法还是要烂熟于心的。

最初，整顿不易，原创更不易，你的点赞、留言、转发是对我最大的反对！

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关于后端:精选8道ES高频面试题和答案后悔没早点看

前言

1. 含糊搜寻

解答：

代码示例：

2. 倒排索引

解答：

举个栗子：

3. 聚合操作

解答：

代码示例：

4. 数据冗余和高可用

解答：

代码示例：

5. 性能优化

解答：

举个例子：

6. 数据一致性

解答：

举个例子：

7. 数据安全性

解答：

举个例子：

8. 数据同步和复制

解答：

代码示例：

总结

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5. 性能优化

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