[每周一更]-(第125期)：模拟面试｜NoSQL面试思路解析
文章目录
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- 39｜Elasticsearch 高可用：怎么保证 Elasticsearch 的高可用？
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- 1. Elasticsearch 的节点有什么角色？一个节点可以扮演多个角色吗？
- 2. 在实践中，怎么合理安排不同节点扮演的角色？
- 3. 什么是候选主节点和投票节点？投票节点可以被选为主节点吗？为什么要引入投票节点？
- 4. 可以说一下你们公司的 Elasticsearch 是如何部署的吗？性能如何？
- 5. 你用 Elasticsearch 解决过什么问题？为什么用 Elasticsearch？可以用别的框架吗？
- 6. Elasticsearch 为什么引入分片？为了解决什么问题？
- 7. 当一个写入请求发送到 Elasticsearch 之后，发生了什么？
- 8. Elasticsearch 是实时的吗？
- 9. Elasticsearch 的 Translog 是拿来干什么的？它可以保证数据一定不丢失吗？
- 10. 什么是 Commit Point？用来干什么？
- 11. Elasticsearch 在合并段的时候，会影响到已有的查询吗？一个查询怎么知道应该用合并前的段，还是应该用合并后的段？
- 12. 如果我的写入数据流量很大，怎么保证我的 Elasticsearch 不会崩溃？
- 13. 你知道什么是协调节点吗？它的作用是什么？怎么保证协调节点高可用？
- 40｜Elasticsearch查询：怎么优化 Elasticsearch 的查询性能？
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- 1. 你的业务写入和查询的性能如何？Elasticsearch 的性能瓶颈是多少？
- 2. 如何设计 Elasticsearch 的索引？
- 3. 你有没有优化过 Elasticsearch 的查询性能？怎么优化？为什么可以这么优化？
- 4. 为什么 Elasticsearch 的分页查询也那么慢？可以怎么优化？
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- 优化方法：
- 5. 你有没有优化过 Elasticsearch 的 JVM？怎么优化的？
- 6. 如果 Elasticsearch 经常出现 Full GC，怎么排查和优化？
- 7. 怎么为 Elasticsearch 选择适合垃圾回收算法？
- 8. swap 对 Elasticsearch 有什么影响？应该怎么调整？
- 9. 为什么 Elasticsearch 容易出现文件描述符耗尽的问题？可以怎么优化？
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- 优化措施：
- 41｜MongoDB：MongoDB 是怎么做到高可用的？
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- 1. 你们公司的 MongoDB 是如何部署的？可用性有多高？
- 2. 你用 MongoDB 解决过什么问题？你为什么要用 MongoDB？用 MySQL 行不行？
- 3. 和关系型数据库比起来，MongoDB 有哪些优势？
- 4. MongoDB 是如何分片的？
- 5. MongoDB 的块是什么？
- 6. 什么情况下会触发块迁移？怎么迁移？
- 7. MongoDB 的负载均衡（再平衡）是指什么？
- 8. MongoDB 的配置服务器有什么作用？
- 9. MongoDB 的复制机制是怎样的？
- 10. 为什么 MongoDB 的 oplog 总是很多？
- 11. 怎么控制 MongoDB 的写入语义？你用的是什么语义？为什么用这个语义？
- 12. 有没有遇到过配置服务器崩溃的问题？怎么提高配置服务器的可用性？
- 13. 当 MongoDB 的主节点崩溃之后，如何选出一个新的主节点？
- 14. 怎么样可以让 MongoDB 在主从选举的时候优先选择同机房的从节点？
- 42｜MongoDB高性能：怎么优化 MongoDB 的查询性能？
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- 1. 你的业务里面使用 MongoDB 的性能如何？能撑住多大的读写流量？
- 2. 你有没有遇到过 MongoDB 的性能问题？后面是如何解决的？
- 3. 当我一个查询请求落到了 MongoDB 之上后，MongoDB 是怎么执行这个查询的？
- 4. mongos 是什么？拿来干什么？怎么优化它的性能？
- 5. 怎么设计 MongoDB 的索引？怎么判定一个索引是否合适？
- 6. 什么是 ESR 规则？为何要遵守 ESR 规则？不遵守行不行？
- 7. 大文档有什么问题？可以怎么解决大文档引发的问题？
- 8. 什么时候要嵌入文档？有什么优势？
- 9. 怎么优化 MongoDB 的排序（分页）查询？
- 10. 为什么要尽可能只查询必要的字段？
- 11. 怎么优化 MongoDB 所在的操作系统？这些优化为什么会有效果？
39｜Elasticsearch 高可用：怎么保证 Elasticsearch 的高可用？
- Elasticsearch 的节点有什么角色？一个节点可以扮演多个角色吗？
- 在实践中，怎么合理安排不同节点扮演的角色？
- 什么是候选主节点和投票节点？投票节点可以被选为主节点吗？为什么要引入投票节点？
- 可以说一下你们公司的 Elasticsearch 是如何部署的吗？性能如何？
- 你用 Elasticsearch 解决过什么问题？为什么用 Elasticsearch？可以用别的框架吗？
- Elasticsearch 为什么引入分片？为了解决什么问题？
- 当一个写入请求发送到 Elasticsearch 之后，发生了什么？
- Elasticsearch 是实时的吗？
- Elasticsearch 的 Translog 是拿来干什么的？它可以保证数据一定不丢失吗？
- 什么是 Commit Point？用来干什么？
- Elasticsearch 在合并段的时候，会影响到已有的查询吗？一个查询怎么知道应该用合并前的段，还是应该用合并后的段？
- 如果我的写入数据流量很大，怎么保证我的 Elasticsearch 不会崩溃？
- 你知道什么是协调节点吗？它的作用是什么？怎么保证协调节点高可用？
1. Elasticsearch 的节点有什么角色？一个节点可以扮演多个角色吗？
Elasticsearch 的节点主要有以下几种角色：
- 主节点（Master Node）：负责集群的管理和协调，如索引创建、删除和集群状态管理。
- 数据节点（Data Node）：用于存储数据和执行数据相关的操作（如搜索、聚合）。
- 协调节点（Coordinating Node）：处理客户端请求，并将请求路由到相应的节点。
- 超时节点（Ingest Node）：用于预处理文档（如数据清洗、转换）后再索引。
一个节点可以扮演多个角色，例如一个数据节点也可以是主节点。
2. 在实践中，怎么合理安排不同节点扮演的角色？
在实践中，可以根据集群规模和资源情况合理安排节点角色：
- 小型集群：可以将少数节点设置为数据节点和主节点，简化部署。
- 中型和大型集群：建议分离主节点和数据节点，主节点负责管理，数据节点专注于数据存储和查询，以提高性能和稳定性。
- 添加协调节点：在流量高的情况下，可以增加专门的协调节点，减轻数据节点和主节点的负担。
3. 什么是候选主节点和投票节点？投票节点可以被选为主节点吗？为什么要引入投票节点？
- 候选主节点（Candidate Master）：在选举过程中，任何节点都可以成为候选主节点。
- 投票节点（Voting Node）：参与主节点选举的节点。投票节点是具备选举资格的节点，但未必是当前主节点。
投票节点可以被选为主节点。引入投票节点的原因是为了提高选举的可靠性和容错能力，确保在网络分区或节点故障的情况下，能够通过多数投票机制选举出有效的主节点。
4. 可以说一下你们公司的 Elasticsearch 是如何部署的吗？性能如何？
我们公司的 Elasticsearch 部署通常包括以下策略：
- 多节点集群：采用至少三个主节点以确保高可用性。
- 数据和主节点分离：数据节点专门负责存储和查询，主节点负责集群管理。
- 监控与备份：使用监控工具（如 Elasticsearch X-Pack）跟踪集群健康状态，定期备份数据。
这种部署策略下，性能表现良好，能够高效处理大规模数据和查询请求。
5. 你用 Elasticsearch 解决过什么问题？为什么用 Elasticsearch？可以用别的框架吗？
我曾用 Elasticsearch 解决过以下问题：
- 日志分析：使用 Elasticsearch 进行大规模日志数据的索引和分析，便于快速查询和可视化展示。
- 全文检索：通过 Elasticsearch 的强大搜索功能，实现复杂的全文检索需求。
选择 Elasticsearch 的原因包括其高性能、分布式特性和丰富的查询功能。虽然可以使用其他框架（如 Solr 或传统数据库），但 Elasticsearch 在实时性和处理大数据方面表现更优。
6. Elasticsearch 为什么引入分片？为了解决什么问题？
Elasticsearch 引入分片的原因主要包括：
- 水平扩展：通过将数据划分为多个分片，可以将数据分布到多个节点上，实现水平扩展。
- 并行处理：分片可以并行处理搜索请求，提高查询性能。
- 容错性：可以为每个分片创建副本，提高数据的可用性和容错能力。
7. 当一个写入请求发送到 Elasticsearch 之后，发生了什么？
当一个写入请求发送到 Elasticsearch 时，主要步骤如下：
- 路由：根据文档 ID 和配置的路由算法确定目标分片。
- 索引：将文档写入目标分片，并更新相关的索引结构。
- Translog：将写入操作记录到 Translog，以确保操作的持久性。
- 刷新：根据刷新策略，将内存中的文档更新到硬盘索引中，确保可查询性。
8. Elasticsearch 是实时的吗？
Elasticsearch 不是严格的实时系统，而是近实时（Near Real-Time，NRT）系统。数据写入后，通常需要经过短暂的延迟才能被查询到，这个延迟由配置的刷新间隔决定，默认是 1 秒。
9. Elasticsearch 的 Translog 是拿来干什么的？它可以保证数据一定不丢失吗？
Translog（事务日志）用于记录未持久化的写入操作，以确保在发生故障时可以恢复数据。它的主要作用包括：
- 数据持久化：在写入操作后，Translog 确保操作记录不会丢失。
- 故障恢复：在节点崩溃或重启时，可以通过 Translog 恢复丢失的写入操作。
虽然 Translog 大幅提高了数据的可靠性，但并不能保证数据一定不丢失。如果 Translog 在刷新之前被删除或损坏，仍有可能导致部分数据丢失。
10. 什么是 Commit Point？用来干什么？
Commit Point 是指在写入操作完成后，数据最终被持久化到硬盘的时间点。它用于确保数据的持久性和一致性，主要作用包括：
- 保证数据一致性：确保所有写入操作在特定时间点被可靠地持久化。
- 优化性能：通过将多个写入操作合并，减少对硬盘的写入频率，提高性能。
11. Elasticsearch 在合并段的时候，会影响到已有的查询吗？一个查询怎么知道应该用合并前的段，还是应该用合并后的段？
在合并段的过程中，Elasticsearch 设计了非阻塞的查询机制，合并不会影响到已有的查询。一个查询会同时访问合并前和合并后的段，查询引擎会智能地决定使用哪个段来获取数据，确保查询结果的一致性和正确性。
12. 如果我的写入数据流量很大，怎么保证我的 Elasticsearch 不会崩溃？
为保证高流量写入下 Elasticsearch 不会崩溃，可以采取以下措施：