ElasticSearch面试题
系统开发工程师岗位面试题及答案(精选)
系统开发工程师岗位面试题及答案1.请介绍一下您的系统开发经验。
答案：我在过去的X年里，一直从事系统开发工作。
我曾经负责过ABC项目，其中涉及了设计、开发和维护整个系统，从数据库设计到用户界面的开发都有涉及。
2.在系统开发中，您是如何确保代码的可维护性和可扩展性的？答案：我通常遵循良好的软件工程原则，如模块化、清晰的代码结构和适当的注释。
此外，我会使用设计模式来解决常见的问题，确保系统易于扩展。
例如，我在上一个项目中使用了MVC模式，将业务逻辑、用户界面和数据处理分离开来，使得团队能够更容易地进行协作和扩展。
3.请描述一次您遇到的系统性能问题，以及您是如何解决的。
答案：在一个项目中，系统响应时间变慢，经过分析，发现数据库查询效率低下。
我优化了查询语句，引入了缓存机制，并对数据库索引进行了调整，最终将响应时间从10秒降低到2秒。
4.在多人开发团队中，您如何保证代码质量和一致性？答案：我会引入代码审查流程，确保每次提交的代码都经过同事的审核。
此外，我会制定一份详细的编码规范文档，以确保团队成员在风格和标准上保持一致。
5.请分享一次您在项目中处理复杂需求变更的经验。
答案：在一个项目中，客户提出了一系列需求变更，可能导致整个系统结构变得复杂。
我与团队合作，分析了每个变更对现有系统的影响，重新规划了架构，确保新需求能够有机地集成进来，同时保持系统的稳定性。
6.您在处理故障排查时的方法是什么？答案：我会采用分层逐步排查的方法，从底层的代码逻辑开始，逐步检查数据库、网络和外部服务。
我会使用日志、调试工具和监控系统来定位问题，并进行根本原因分析，以避免类似问题再次出现。
7.在开发过程中，您如何平衡项目的时间表和代码质量？答案：我认为时间和质量是可以平衡的。
我会在项目计划中留出足够的时间进行代码设计、编写和测试，确保交付的代码质量达到预期标准，同时在开发过程中定期进行里程碑评估，以保持时间进度。
8.请举例说明您如何设计一个安全性较高的系统。
elasticsearch常见面试题及解答
elasticsearch常见面试题及解答以下是一些常见的Elasticsearch 面试题及解答：1. Elasticsearch 是什么？Elasticsearch 是一个分布式、RESTful API 的搜索和分析引擎，基于Apache Lucene 构建，可用于大规模数据的快速全文搜索和分析。
2. Elasticsearch 有哪些主要组件？Elasticsearch 主要包含三个组件：Index、Document 和Search。
Index 是一个逻辑集合，Document 是索引中的每个单独文档，Search 是对Document 执行搜索和分析操作。
3. Elasticsearch 的数据模型是怎样的？Elasticsearch 的数据模型是基于JSON 的，文档是以JSON 格式存储的，每个文档都是一个JSON 对象。
文档的结构可以自定义，也可以使用Elasticsearch 提供的预定义模板。
4. Elasticsearch 的分布式是如何实现的？Elasticsearch 的分布式是通过分片（Shard）和复制（Replica）来实现的。
每个索引都由一个主节点和多个副本构成，其中主节点负责读写操作，副本用于备份和提高可用性。
5. Elasticsearch 中的搜索是如何实现的？Elasticsearch 中的搜索是通过Lucene 搜索引擎实现的，Lucene 是一个高性能、全功能的搜索引擎库，Elasticsearch 使用Lucene 作为其底层搜索引擎。
搜索操作可以通过HTTP API 或Kibana 进行。
6. Elasticsearch 中的聚合是如何实现的？Elasticsearch 中的聚合是通过Lucene 聚合器（Aggregator）实现的，Lucene 聚合器是一个可扩展的、灵活的聚合框架，可以用于执行复杂的聚合操作。
7. Elasticsearch 中的索引策略是如何设置的？Elasticsearch 中的索引策略可以通过索引设置（Index Settings）进行设置，索引设置包括索引的类型、分词器（Tokenizer）、分析器（Analyzer）等。
elasticsearch面试题
elasticsearch面试题Elasticsearch是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎，用于处理海量数据，并能够快速地进行搜索、分析和可视化。
在使用和部署Elasticsearch时，可能会遇到一些挑战和问题。
本文将提供一些常见的Elasticsearch面试题，并探讨它们的解决方法。
1. 什么是Elasticsearch？它的主要特点是什么？Elasticsearch是一种开源的全文搜索和分析引擎，基于Lucene库。
它具有以下主要特点：- 实时性：Elasticsearch具有快速响应和实时搜索能力，能够在毫秒级别内返回搜索结果。
- 分布式：Elasticsearch采用分布式架构，可以将数据分片存储在多个节点上。
这种方式可以提高搜索和处理大规模数据的性能。
- 可伸缩性：Elasticsearch支持横向扩展，可以轻松地添加或删除节点，以适应不同规模的数据和负载。
- 多数据类型支持：Elasticsearch支持多种数据类型，包括文本、数值、地理位置等，可以满足不同应用场景的需求。
- 强大的查询语言：Elasticsearch提供丰富的查询语言，包括全文搜索、过滤、聚合等功能，可以灵活地进行数据搜索和分析。
2. 什么是索引（Index）和文档（Document）？在Elasticsearch中，索引（Index）是一种逻辑上的数据容器，类似于关系数据库中的数据库。
一个索引可以包含多个文档（Document），每个文档就相当于是数据库中的一行记录。
每个文档都有一个唯一的ID来标识自己，而索引可以根据需要进行分片和复制。
3. 如何在Elasticsearch中执行基本的搜索操作？在Elasticsearch中，可以通过使用查询语句来执行搜索操作。
常见的查询语句包括：- Match查询：根据指定的字段进行全文匹配搜索。
- Term查询：根据指定的字段进行精确匹配搜索。
- Range查询：根据指定的范围进行搜索，如日期范围、数值范围等。
elasticsearch面试题
elasticsearch面试题1. 概述Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，被广泛应用于日志分析、全文搜索、数据仓库等领域。
本文将介绍一些常见的Elasticsearch面试题，并给出答案和解析。
2. 请简要介绍一下Elasticsearch的特点和优势。
Elasticsearch具有以下特点和优势：- 分布式架构：在多节点之间自动分配和平衡数据，实现高可用和横向扩展。
- 全文搜索：快速、准确地检索文档内容。
- 实时数据分析：支持实时数据聚合、分析和可视化。
- 易于使用：提供简单而强大的RESTful API，方便开发人员进行数据索引和查询。
- 多样化的数据类型：支持文本、数值、地理位置等多种数据类型的搜索和分析。
- 插件生态系统：丰富的插件库可以满足各种需求。
3. 请解释一下Elasticsearch中的Index、Type和Document。
- Index：Elasticsearch中最高级别的数据容器，相当于关系型数据库中的数据库。
每个Index可以包含多个Type。
- Type：逻辑上的数据类别，相当于关系型数据库中的表。
一个Type在一个Index中定义，用于区分不同种类的文档。
- Document：实际存储的数据对象，相当于关系型数据库中的行。
每个Document属于一个Type。
4. 请问Elasticsearch的分片和副本有什么作用？- 分片（Shard）：将数据划分为多个分片存储在不同的节点上，实现数据的分布式存储和并行处理。
- 副本（Replica）：每个分片可以有多个副本，用于实现数据的冗余备份和提高读取性能。
5. Elasticsearch中的倒排索引是什么，有何优势？- 倒排索引（Inverted Index）：通过记录每个单词在哪些文档中出现，来加速搜索和匹配。
- 优势：相比传统的正排索引，倒排索引可以快速定位到包含特定单词的文档，提高搜索效率。
elasticsearch 面试常问的问题
Elasticsearch是一个广泛使用的开源搜索引擎，因其在存储、搜索和分析大量数据方面的优秀表现而备受青睐。
在面试中，涉及Elasticsearch的问题也是十分常见的，因此我们有必要深入了解这一主题。
接下来，我将从多个方面对Elasticsearch进行全面评估，并撰写一篇有价值的文章。
一、概述1. 什么是Elasticsearch？Elasticsearch是一个基于Lucene构建的分布式搜索引擎，具有强大的实时搜索和分析能力，可用于全文搜索、日志分析、应用程序性能监控和业务指标等方面。
2. 为什么Elasticsearch备受青睐？Elasticsearch具有分布式特性、实时性、多重用途、简单易用和强大的全文搜索能力等特点，使其在各行各业得到了广泛的应用。
二、常见问题1. 什么是倒排索引？倒排索引是Elasticsearch中用于实现全文搜索的重要数据结构，能够有效地支持文本的快速搜索。
在倒排索引中，文档中的每个词都被视作一个关键词，并与包含该词的文档进行关联。
2. 什么是分片和副本？在Elasticsearch中，分片（shard）是数据的基本单元，用于将索引水平划分为多个部分，以便于分布式存储和处理。
而副本（replica）则是分片的备份，用于提供数据的冗余和高可用性。
3. 如何处理大规模数据？Elasticsearch通过水平扩展和分布式架构，能够有效地处理大规模数据。
使用适当的分片和副本策略，合理规划集群和节点之间的关系，也是处理大规模数据的关键。
4. 如何确保搜索效率？为了提高搜索效率，Elasticsearch采用了倒排索引、近实时搜索、基于Lucene的高性能引擎等技术。
通过合理的查询优化、缓存策略和索引设计，也能够有效提升搜索效率。
5. 如何处理数据同步和一致性问题？在分布式环境下，数据同步和一致性是一个重要的挑战。
Elasticsearch通过分片和副本的机制，以及基于分布式事务的处理方式，来确保数据同步和一致性。
elasticsearch面试题
elasticsearch面试题一、Elasticsearch基础知识1.1 什么是Elasticsearch？Elasticsearch是一个基于Apache Lucene构建的开源搜索引擎。
它提供了一个分布式、多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful Web接口。
Elasticsearch是当前最流行的企业级搜索引擎，能够达到实时搜索，并且能够扩展到上百台服务器。
1.2 Elasticsearch的特点- 分布式和可扩展：Elasticsearch能够轻松地扩展到数百（甚至数千）个服务器，并处理PB级别的结构化或非结构化数据。
- 实时性：Elasticsearch可以在文档被索引后几秒内进行搜索，适合需要实时搜索的应用。
- 多种语言和格式支持：Elasticsearch可以处理多种数据格式，包括JSON、CSV、XML等，并且支持多种编程语言的客户端库。
- 强大的API：Elasticsearch提供了丰富的RESTful API，方便用户进行数据的索引、搜索、维护等操作。
1.3 Elasticsearch的应用场景Elasticsearch广泛应用于日志和事件数据分析、全文搜索、安全情报、商业智能等领域。
它可以处理各种规模的数据，并提供快速的搜索响应，是大数据处理和分析的理想选择。
二、Elasticsearch核心概念2.1 索引（Index）索引是Elasticsearch中存储文档的集合。
每个索引都有一个唯一的名称，并且可以包含多个分片（Shard）和副本（Replica）。
2.2 文档（Document）文档是Elasticsearch中的基本数据单位，类似于关系型数据库中的行。
每个文档都有一个唯一的ID，并且包含多个字段（Field）。
2.3 字段（Field）字段是文档中的数据元素，类似于关系型数据库中的列。
字段可以有不同的数据类型，如文本、数值、日期等。
2.4 分片（Shard）分片是索引的物理分割，使得索引可以水平扩展到多台服务器。
elasticsearch 面试常问的问题
elasticsearch 面试常问的问题【最新版】目录1.Elasticsearch 简介2.Elasticsearch 的核心概念3.Elasticsearch 的应用场景4.Elasticsearch 的查询方式5.Elasticsearch 的索引和优化6.Elasticsearch 的集群和节点7.Elasticsearch 的监控和调试正文Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索引擎，它基于 Apache Lucene 库构建，提供了高度可扩展且实时的搜索功能。
Elasticsearch 适用于大规模数据集的存储和快速搜索，它的核心概念包括索引、类型、文档和分片等。
Elasticsearch 的应用场景非常广泛，包括实时搜索、数据分析、日志处理等。
它能够快速地处理和检索海量数据，提供近实时的搜索结果。
Elasticsearch 的查询方式主要有三种：GET 请求、POST 请求和 PUT 请求。
GET 请求用于获取指定索引和类型的文档，POST 请求用于创建或更新文档，PUT 请求用于更新已有文档。
Elasticsearch 的索引和优化是其性能的关键。
索引是Elasticsearch 中存储数据的基本单位，它能够提高搜索速度。
优化包括索引优化、查询优化和分片优化等，能够提高 Elasticsearch 的性能和稳定性。
Elasticsearch 的集群和节点是其分布式架构的基础。
集群是由多个节点组成的，每个节点负责存储一部分数据和处理一部分请求。
集群和节点的管理和监控是 Elasticsearch 运行的重要环节。
Elasticsearch 的监控和调试是保证其稳定运行的关键。
Elasticsearch 提供了一系列的监控指标和工具，包括 HTTP 接口、监控台和日志等，能够帮助用户了解集群的状态和性能。
调试包括故障排查、性能优化等，能够提高 Elasticsearch 的运行效率和稳定性。
调优面试题目(3篇)
第1篇一、面试背景随着大数据时代的到来，数据库技术的重要性日益凸显。
MySQL作为一款高性能、开源的关系型数据库，广泛应用于各类业务系统中。
SQL调优是数据库优化的重要环节，能够显著提升数据库的性能，降低系统成本。
本面试题目旨在考察应聘者对MySQL SQL调优的掌握程度，以及在实际场景中解决问题的能力。
二、面试题目1. 基础概念（1）请简要介绍MySQL数据库的存储引擎，并说明InnoDB和MyISAM两种引擎在SQL调优中的优缺点。
（2）什么是索引？请解释索引的类型、创建索引的原则以及索引的优缺点。
（3）什么是查询缓存？如何判断查询缓存是否有效？如何优化查询缓存？2. SQL语句优化（1）请分析以下SQL语句的执行计划，并说明如何优化：```sqlSELECT FROM users WHERE age > 20 AND gender = 'male';```（2）请分析以下SQL语句的执行计划，并说明如何优化：```sqlSELECT name, email FROM users WHERE (age BETWEEN 20 AND 30) OR (age BETWEEN 40 AND 50);```（3）请分析以下SQL语句的执行计划，并说明如何优化：```sqlSELECT FROM orders WHERE status IN ('shipped', 'delivered');```3. 索引优化（1）请解释什么是索引失效，并举例说明。
（2）请分析以下场景，说明如何创建合适的索引：- 查询用户表，根据用户ID获取用户信息。
- 查询订单表，根据订单ID获取订单详情。
- 查询商品表，根据商品分类获取商品列表。
（3）请解释什么是索引碎片，并说明如何处理索引碎片。
4. 查询缓存优化（1）请解释查询缓存的工作原理，并说明如何判断查询缓存是否有效。
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1：es介绍Elasticsearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎。
设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
基于RESTful接口。
普通请求是...get?a=1rest请求....get/a/12：全文搜索的工具有哪些Lucene Solr Elasticsearch3：es的bulk的引用场景1.bulk API可以帮助我们同时执行多个请求2.create 和index的区别如果数据存在，使用create操作失败，会提示文档已经存在，使用index则可以成功执行。
3.可以使用文件操作使用文件的方式vi requestscurl -XPOST/PUT localhost:9200/_bulk --data-binary @request;bulk请求可以在URL中声明/_index 或者/_index/_type4.bulk一次最大处理多少数据量bulk会把将要处理的数据载入内存中，所以数据量是有限制的最佳的数据量不是一个确定的数值，它取决于你的硬件，你的文档大小以及复杂性，你的索引以及搜索的负载一般建议是1000-5000个文档，如果你的文档很大，可以适当减少队列,大小建议是5-15MB，默认不能超过100M，可以在es的配置文件中修改这个值http.max_content_length: 100mb5.版本控制的一个问题在读数据与写数据之间如果有其他线程进行写操作，就会出问题，es使用版本控制才避免这种问题。
在修改数据的时候指定版本号，操作一次版本号加1。
6.es的两个web访问工具BigDesk Plugin (作者Luká? Vl?ek) 简介：监控es状态的插件,推荐！主要提供的是节点的实时状态监控，包括jvm的情况，linux的情况，elasticsearch的情况Elasticsearch Head Plugin (作者Ben Birch) 简介：很方便对es进行各种操作的客户端。
4：核心概念集群 cluster***代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。
es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
主节点的职责是负责管理集群状态，包括管理分片的状态和副本的状态，以及节点的发现和删除。
只需要在同一个网段之内启动多个es节点，就可以自动组成一个集群。
默认情况下es会自动发现同一网段内的节点，自动组成集群。
分片 shards*代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。
构成分布式搜索。
分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
可以在创建索引库的时候指定curl -XPUT 'localhost:9200/test1/' -d'{"settings":{"number_of_shards":3}}'默认是一个索引库有5个分片index.number_of_shards: 5副本 replicas*代表索引副本，es可以给索引设置副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。
二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
可以在创建索引库的时候指定，副本数后期可以更改。
curl -XPUT 'localhost:9200/test2/' -d'{"settings":{"number_of_replicas":2}}'默认是一个分片有1个副本index.number_of_replicas: 1数据重新分布 recovery *代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
数据的持久化操作 gateway*代表es索引的持久化存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到硬盘。
当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引数据。
es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。
自动发现机制 discovery.zen*代表es的自动发现节点机制，es是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
集群或节点与客户端交互的方式 Transport*代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。
index 和rdbms中的数据库相似type 表document 行field 列5：serachType四种搜索类型，详细介绍分布式搜索的流程先把查询请求发送给集群的某一个节点某个节点把最终的结果返回给客户端QUERY_AND_FETCH1：客户端把请求发送给集群中的某一个节点，这个节点会把查询请求发送给所有分片去执行，2：每个分片会把查询的数据(包含数据的分值,以及数据的详细内容)返回给某一个节点进行汇总，排序，然后把这些数据返回给客户端这样客户端可能会收到(10*分片数量) 的数据这种方案，数据量和排名都有问题。
优点：效率高，查询速度快QUERY_THEN_FETCH（默认）1：客户端把请求发送给集群中的某一个节点，这个节点会把查询请求发送给所有分片去执行，2：每个分片会把查询的数据(包含数据的分值,以及数据ID)返回给某一个节点进行汇总，排序，取前10名3：根据前10名的id到对应的分片查询数据的详细内容，返回给客户端这种方案，解决了数据量的问题。
但是排名还有有问题。
(DFS：初始化散发过程)DFS_QUERY_AND_FETCH1：在查询之前，会把所有分片的词频和文档频率(打分依据)汇总到一块2：客户端把请求发送给集群中的某一个节点，这个节点会把查询请求发送给所有分片去执行，3：每个分片会把查询的数据(包含数据的分值,以及数据的详细内容)返回给某一个节点进行汇总，排序，然后把这些数据返回给客户端解决了排名的问题还存在数据量的问题DFS_QUERY_THEN_FETCH1：在查询之前，会把所有分片的词频和文档频率(打分依据)汇总到一块2：客户端把请求发送给集群中的某一个节点，这个节点会把查询请求发送给所有分片去执行，3：每个分片会把查询的数据(包含数据的分值,以及数据ID)返回给某一个节点进行汇总，排序，取前10名4：根据前10名的id到对应的分片查询数据的详细内容，返回给客户端既解决了排名问题，也解决了数据量的问题但是性能最低总结一下，从性能考虑QUERY_AND_FETCH是最快的，DFS_QUERY_THEN_FETCH是最慢的。
从搜索的准确度来说，DFS要比非DFS的准确度更高。
高亮补：高亮的注意事项：高亮的内容和原始内容是分开返回的高亮字段的内容必须在es中存储(是否存储这个属性的值必须是true)分组：分组统计数量或者分组统计分数删除索引库：两种方式xurl或者java apiTimeout ：6：建立索引和查询的流程建立索引的流程：首先根据空白符进行分割再切分关键词，去除停用词，如果有英文全部转换为小写，对切分的关键词建立索引，每个关键词都有对应的id，还有一个倒排索引队列存储该关键词出现在文档的id，在该文档出现的次数，在该文档出现的位置查询的流程：首先根据空白符进行分割，再切分关键词，去除停用词，如果有英文全部转换为小写，将切分后的到的关键词和索引库进行匹配中文分词器-IKes官方提供的分词插件对中文分词效果不是很好，可以集成ik分词，对中文分词效果比较好如果想根据自己的规则进行分词，可以自定义分词库，自定义分词库文件必须以.dic 结尾，词库文件的编码为utf—8 without bom，一个词语一行，将自定义的文件库加入到ES_HOME/config/ik/ 目录下，修改ik的配置文件，重启生效7：为什么使用索引工具查询快(使用了倒排索引的技术，大致介绍一下倒排索引，还有索引库中的词都是按照顺序排列，后期根据一个关键词查询的时候，可以利用类似折半查找的算法，查询效率非常高)使用了倒排索引的技术，一般我们都是这样定义id 关键词，倒排索引是关键词id正好相反，使用索引工具进行查询时，首先得到关键词，建立倒排索引表，关键词----索引列表包含该关键词所在的文档的id、在该文档中出现的次数、在该文档中出现的位置信息，这种由属性值确定记录的位置的方式成为倒排索引。
还有索引库中的词都是按照顺序排列，后期根据一个关键词查询的时候，可以利用类似折半查找的算法，查询效率非常高8.setting 与mapping 作用settings修改索引库默认配置例如：分片数量，副本数量查看：curl -XGET https://localhost:9200/crxy/_settings?pretty(操作不存在索引)curl -XPUT 'localhost:9200/crxy/' -d'{"settings":"number_of_shards":3,"number_of_replicas":2}}'(操作已存在索引)curl -XPUT 'localhost:9200/crxy/_settings' -d'{"index":{"number_of_replicas":2}}'Mapping,动态mapping机制：这个机制会自定识别参数值的类型，自动给这个参数设置属性好处：操作方便，不需要提前考虑这个字段是否在es中定义过。
弊端：针对一个未知的数据，本来不应该存储的，这样也会存储了，对数据基本没有什么可控性在实际开发中，如果数据类型已知，建议还是关闭自动mapping。
如果数据类型未知，只能使用自定mapping机制9：分片查询方式：es中默认的分片查询方式为随机从分片中取数据，其他的分片查询方式还有如：_local:查询操作首先在本地查找，如果本地没有再到其他节点进行查找_primary:只在主分片中查询_shads:按照指定的分片进行查询，这种查询方式实现了es的极速查询（在存储数据的时候通过rooting参数可以指定将数据分配到某一个分片中，rooting 参数值相同的分配到一个分片中，后期查询时可以根据rooting参数值指定到哪个分片中查找，从而实现了极速查询）修改源码自定义从多个节点进行查询等10：es集群的脑裂问题es集群有可能会出现脑裂问题，原因主要有两个：1）如果集群中节点不在同一个网段有可能是网络延迟造成的2）如果集群中的节点在同一个网段，有可能是主节点负载太大造成的解决方案主要有两种：1）把主从节点的职责分离,设置三个储备主节点，node.master=true,node.data=false从节点只存储数据，node.master=false,node.data=true2)增加延迟时间将储备主节点数最小设为n/2+1个11：优化适当调大系统打开的最大打开文件数，默认为1024修改配置文件调整es的jvm内存的大小，根据服务器内存的大小，一般分配60%左右，默认是256M分片的数量最好设置为5-20个（es中一个分片最多存20G的数据，分片数在创建索引库时就指定，而且创建后不能修改，分片数最少设置为：数据量/20G个，如果所有分片都存满数据，需要再重新建立索引库）分片设置的过多过少都会导致检索比较慢，分片数过多会导致检索时打开比较多的文件，也会导致多台服务器之间的通信；分片数过少会导致单个分片索引过大，所以检索速度慢。