E01、什么是倒排索引？

ES分词器通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这种建立索引的方式叫倒排索引。
当数据写入 ES 时，数据将会通过 分词 被切分为不同的term，ES 将term 与其对应的文档列表建立一种映射关系，这种结构就是 倒排索引。如下图所示：

• 参考文章

E02、ES脑裂是怎么回事？（扩展）

脑裂问题，就是同一个集群中的不同节点，对于集群的状态，有了不一样的理解。

由于并发访问量的提高，导致了我们两个节点的集群（分片数默认为5，副本为1，没有固定的master，都是集群中的节点又做data又做master）状态变成了red，出现了大量的坏片，并且坏掉的都是主分片及其副本。分析发现，是ES集群出现了脑裂问题（俗称精神分裂），即**集群中不同的节点对于master的选择出现了分歧，出现了多个master竞争，导致主分片和副本的识别也发生了分歧，对一些分歧中的分片标识为了坏片。**

理解思路

• 原因1：网络问题，导致由多个主
• 原因2：主节点负载过大

E03、“脑裂”问题是怎么形成的？（扩展）

1.网络问题：集群间的网络延迟导致一些节点访问不到master，认为master挂掉了从而选举出新的master，并对master上的分片和副本标红，分配新的主分片

2.节点负载：主节点的角色既为master又为data，访问量较大时可能会导致ES停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点。

3.内存回收：data节点上的ES进程占用的内存较大，引发JVM的大规模内存回收，造成ES进程失去响应。

E04、脑裂问题如何解决？（扩展）

1、减少误判。discovery.zen.ping_timeout节点状态的响应时间，默认为3s，可以适当调大，减少误判。
2、选举触发。discovery.zen.minimum_master_nodes:1，该参数是用于控制选举行为发生的最小集群主节点数量。增大该参数，这样参与选举的节点增多，减少选举。
3、角色分离：即master节点与data节点分离，限制角色。
主节点配置为：
node.master: true node.data: false
从节点配置为：
node.master: false node.data: true

E05、ES如何添加自定义词库、热更新词库？（扩展）

我们项目中使用中文分词器IK分词器。
1、在ik插件对应的配置文件目录下创建一个自定义词库文件 my.dic。直接在文件中添加词语即可，每一个词语一行。
2、修改ik的IKAnalyzer.cfg.xml配置文件。
3、将修改好的IK配置文件复制到集群中的所有节点中。
4、重启ES验证一下自定义词库的分词效果。

• 参考文章

E06、ES如何分页？

默认情况下，不加from，size的话，ES会返回前10条记录。加上from，size就会查询指定的条数。其中from代表起始行号，size代表查询行数。

1、深度分页（from+size）
2、快照查询（scroll）
3、Search After

• 参考文章1
• 参考文章2