一、概述
ES集群由若干节点组成，这些节点在同一个网络内，cluster-name相同
1.master节点：它将负责管理集群范畴的变更，例如创建或删除索引，添加节点到集群或从集群删除节点
2.data节点：持有数据和倒排索引
3.client节点：如果将node.master属性和node.data属性都设置为false，那么该节点就是一个客户端节点，扮演一个负载均衡 的角色，将到来的请求路由到集群中的各个节点
二、分片
会对整个索引分片存储，分为主分片或从分片，从分片只是主分片的副本，并且主从分片可以交互存储在不同节点上。比如node1 是cars库的1、2主分片同时也可以是3的从分片，node2上是cars库的1、2的从分片同时是3的主分片。主从分片不是跟着node固定的
三、Master选举机制
Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的，主要包含Ping（节点之间通过这个RPC来发现彼此）和Unicast（单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通）这两部分；
对所有可以成为master的节点（候选主节点）（node.master: true）根据nodeId字典排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。
如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2+1）并且该节点自己也选举自己，那这个节点就是master。否则重新选举一直到满足上述条件。
补充：master节点的职责主要包括集群、节点和索引的管理，不负责文档级别的管理；data节点可以关闭http功能。
四、脑裂问题
当集群master候选数量不小于3个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes为n/2+1）多半数，超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题；
当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个master候选，其他作为data节点，避免脑裂问题。
五、客户端在和集群连接时，如何选择特定的节点执行请求的？
TransportClient利用transport模块远程连接一个elasticsearch集群。它并不加入到集群中，只是简单的获得一个或者多个初始化的transport地址，并以 轮询 的方式与这些地址进行通信。
六、索引文档过程
七、详细描述一下Elasticsearch更新和删除文档的过程。
删除和更新也都是写操作，但是Elasticsearch中的文档是不可变的，因此不能被删除或者改动以展示其变更；
磁盘上的每个段都有一个相应的.del文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。
在新的文档被创建时，Elasticsearch会为该文档指定一个版本号，当执行更新时，旧版本的文档在.del文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。
八、详细描述一下Elasticsearch搜索的过程。
Query Then Fetch
九、在并发情况下，Elasticsearch如果保证读写一致？
可以通过版本号使用乐观并发控制，以确保新版本不会被旧版本覆盖，由应用层来处理具体的冲突；
另外对于写操作，一致性级别支持quorum/one/all，默认为quorum，即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。
对于读操作，可以设置replication为sync(默认)，这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回；如果设置replication为async时，也可以通过设置搜索请求参数_preference为primary来查询主分片，确保文档是最新版本。
十、如何监控Elasticsearch集群状态？
Marvel 让你可以很简单的通过 Kibana 监控 Elasticsearch。你可以实时查看你的集群健康状态和性能，也可以分析过去的集群、索引和节点指标。
十一、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-IK
es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
1.query是怎么分发到每个节点的？
QUERY_THEN_FETCH（默认）
a：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，
b：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
c：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。
2.Elasticsearch使用上的优化有哪些？
3.怎么避免脑裂？
4.query和filter的区别？
@1查询上下文中，查询操作不仅仅会进行查询，还会计算分值，用于确定相关度；在过滤器上下文中，查询操作仅判断是否满足查询条件
@2 过滤器上下文中，查询的结果可以被缓存。
5.Elasticsearch的缺点有哪些？你觉得可以在哪些地方进行改进？
6.Lucene加快查询的机制有哪些？
7.如何使用Lucene构建分布式索引？
8.说一下master节点选举算法
9.Elasticsearch出现OOM的场景遇到过吗？
10.说一下副本的作用。
11.每天2个TB的数据怎么规划集群？
12.比较一下向量空间模型和概率检索模型的优缺点。
13.DocValues的作用。
14.一个索引下多个type可能会导致什么样的问题？
