当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时，问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
以下是一些Elasticsearch开发相关的面试题目，题目来自死磕 Elasticsearch 知识星球。
1、Elasticsearch数据建模相关问题
问题描述：
Q1：描述如何设计 Elasticsearch 索引以支持高效的全文搜索和聚合操作。
Q2：在数据建模过程中，你如何决定使用嵌套类型还是平面结构？
A1：
以支持全文检索；
以支持聚合操作。
A2：关于嵌套结构、平面结构——实践表明：
如果能平面宽表存储，咱们就，空间换时间的方式是非常有效的数据建模方式；
除非特殊情况，当子文档更新不频繁的场景，推荐使用 类型；
子文档更新频繁的场景，推荐使用： 类型。
2、Elasticsearch 查询和分析相关问题
描述你如何优化复杂的 Elasticsearch 查询，以提高性能。
如果需要对大数据集进行实时分析，你会采取哪些策略？
回答如下：
能 SSD 磁盘的，咱们优先SSD磁盘。这样，写入、检索性能均比普通磁盘要好。
能内存高配的尽量高配，多高呢？推荐64GB，且堆内存设置32GB之内；如果更高配置，有待商榷和验证性能。
CPU核数决定并发支持力度，这个和“线程池队列调优”有关系，也不能太低。
尤其云服务器场景，受限于硬件资源的分配，别太低。云服务器也要考虑网络带宽，不能太低。
否则，即便所谓各种检索技巧，也无处可施。比如：买个1核1GB的云服务器学生机，神仙也帮不了优化。
不推荐上来就直接优化DSL，因为某些情况，优化空间非常少。
多考虑：是否最优化设置了？字段类型是否设置合理？
多考虑：有没有字段借助预处理 ingest pipeline再继续拆分会更好？
多考虑：所谓的多表关联，能不能不关联的宽表空间换时间实现呢？
那些耗费性能的检索，有没有替代方案？
比如：能否通过 ngram 分词修改检索方式？能不用，咱们尽量不用。
如果能用 filter 过滤提升缓存性能的，咱们是否用了？
“profile：true”，看看哪个环节出问题了，咱们有针对性的进行优化。
检索的时候，是否有大量的写入操作？看有没有优化空间。
是否采取必要的段合并的策略，以优化检索。
其他业务场景细节有针对的调优。
3、Elasticsearch 集成与开发问题
你如何在现有的 Web 应用程序中集成 Elasticsearch？
解释在微服务架构中如何利用 Elasticsearch 来提供搜索服务。
回答：
基本上说一下自己 Java 或者 Python层面集成 Elasticsearch 实践就可以。
咱们怎么做的，就怎么说就可以。
比如：使用的 Java 官方客户端 （8.x），还是早期的 HighLevelREST API， 更早起的 LowLevelREST API 等。或者使用的 SpringBoot 相关的 API。
或者Python 框架下的 elasticsearch.py、elasticsearch-DSL等。
4、Elasticsearch DSL 相关应用选型等问题
Q1：你对 Elasticsearch Query DSL 有多熟悉？请给出一个你认为高效的查询例子。
Q2：使用 Elasticsearch DSL 编写一个可以处理模糊搜索和自动完成功能的查询。
回答：
这是两个大类问题。
A1——问题1：你对 Elasticsearch Query DSL有多熟悉？请给出一个你认为高效的查询例子。
回答：其实就说出 DSL 分类就可以：精确匹配查询（term、exists等）、全文检索（match、match_phrase 等）、Bool 组合检索（must、must_not、filter、should）等。
高效查询比如：基于 filter 的过滤缓存检索，性能比普通没有 filter 好很多，因为有效使用了缓存。
A2——问题2：编写一个可以处理模糊搜索和自动完成功能的查询。
回答：与面试官交流一下这里模糊查询的含义，比如：match_phrase 和 slop 结合可以实现，比如：wildcard 可以实现，但有性能问题，比如：regex 正则检索可以实现，也有性能问题。
自动完成功能，需要沟通是不是功能，这点 ES 支持 auto complete 类似的 API——completion-suggester。
补充参见：
[1] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.12/search-suggesters.html#completion-suggester
[2]https://docs.elastic.co/search-ui/solutions/ecommerce/autocomplete
[3]https://taranjeet.medium.com/elasticsearch-building-autocomplete-functionality-494fcf81a7cf
[4]https://opster.com/guides/elasticsearch/how-tos/elasticsearch-auto-complete-guide/
[5]https://taranjeet.medium.com/elasticsearch-using-completion-suggester-to-build-autocomplete-e9c120cf6d87
5、Elasticsearch 索引数据同步相关问题
Q1：描述如何保证数据库和 Elasticsearch 索引间的数据同步。
Q2：你是如何处理批量索引和更新大量文档的？
回答：
这也是两个问题。
对于问题1：保证同步——我用 多，主要基于时间戳和自增id实现同步。
这两种机制单纯自己实现方式都能有效保障同步。
如果出现同步异常，也可以通过两侧（源头、目的端）通过ID比对的方式进行排查和核实。
对于问题2：
批量索引——就是基于 bulk API 批量导入或者写入数据。
这里要注意的点就是：bulk 值不适宜上来调整的非常大，比如：上来就10万、100万等。
而是根据线程池和队列：逐步调大进行性能测试，不如：5000、10000、20000这种，直到找到性能接近瓶颈且合适的值即可。
更新大量文档——非必要不使用更新操作。
6、Elasticsearch 性能调优和索引维护相关问题
在开发过程中，你会如何处理 Elasticsearch 的索引碎片化？
有没有经验进行索引的映射迁移或重建？
回答：
第一个问题：索引碎片化不是专有词汇，ES 官方文档并没有这种称呼。
需要和面试官核实，多大是碎片？
这里，咱们推荐两个维度考虑这个问题。
维度1：架构层面，单分片的最大值尽量控制在 30 GB- 50GB，过大了不便于维护，过小了性能会有影响。
维度2：不定期在非业务密集区域实现段合并，以保证性能优化。
第二个问题：有没有经验进行索引的映射迁移或重建？
看数据量大小：
如果数据量不大，直接 reindex ；
如果数据量适中，使用 reindex + slice 的方式迁移；
如果数据过大，推荐 elasticdump（适合跨集群同步），索引快照和恢复的方式保障数据迁移的高可用性。
如果跨集群，其实也可以使用：reindex， 但是要配置白名单。
如果版本兼容，快照和恢复机制也是推荐的！
7、Elasticsearch 错误处理和日志相关问题
Q1：如何处理 Elasticsearch 相关的异常和错误？
Q2：在你的开发工作中，你是如何进行日志记录和监控 Elasticsearch 行为的？
回答：
这个问题也非常大。
一般几个维度考量：
第一，不定期查看日志或者出了问题第一时间查看日志，普通日志会记录集群故障。比如：wildcard 出错，出问题日志能看到。
第三，日志可视化，ELKB实现，日志通过logstash 同步到 Elasticsearch，并借助 Kibana 进行数据的可视化。
以上维度，保障集群问题及时发现也便于我们提前发现问题并解决问题。
8、Elasticsearch API使用和最佳实践相关问题
Q1：描述你使用Elasticsearch REST API时的一些最佳实践。
Q2：如何使用 Elasticsearch 的聚合 API来提取关键业务指标？
REST API 举例：
能用 filter 的咱们就走缓存过滤。
将核心 API 脚本实现，监控内存使用率，磁盘使用率、CPU使用率，一旦出问题及时邮件预警。
聚合API：这个没有问题，聚合核心就三个维度：
Metric 指标聚合；
bucket 分桶聚合；
pipeline 基于聚合的子聚合。
三种方式都可以，需要结合业务灵活使用聚合方式。
9、Elasticsearch 安全性和权限控制相关问题
Q1：描述在应用程序中实现 Elasticsearch 安全性的策略。
Q2：你是如何在 Elasticsearch 中管理细粒度的访问控制？
回答：
描述在应用程序中实现 Elasticsearch 安全性的策略？——针对这个问题，
我这边一般是 高版本，已经自带强调 SSL 证书访问，Kibana 也是安全配置的。
这样之后，Http访问就变成了 Https 访问。
那么在 Python 和 Java 客户端的程序访问也是需要把 Elasticsearch 配置的证书拷贝到给定的工程路径下的。
A2：你是如何在Elasticsearch中管理细粒度的访问控制？——针对这个问题，ES 是能支持到字段级别，不过是收费功能。实际项目中我们使用的开源版本，并未使用这功能。
10、Elasticsearch 容错性和高可用性：
Q1：你如何确保你开发的Elasticsearch应用具备高容错性？
Q2：当 Elasticsearch 集群不可用时，你的应用程序如何处理？
回答：
A：高容错性？——这个词我的理解是高可用性。需要表达清楚后，咱们和面试官进行核对，确保理解题目是正确的。
如果是，高可用性的策略可以安排如下：
第一：副本策略，多节点集群至少一个副本，确保某个节点宕机后，副本提升为主分片，确保集群的高可用性。
但是，实践验证过，副本不是越多越好，副本越多，意味着牺牲的存储空间越大，一般数据量大的集群扛不住那么多的冗余存储。一般至少一个即可（个人理解的经验值）。除非极其高可用要求的场景，可以超过1个副本，其他不建议。
第二：集群的不定时快照和恢复策略，确保集群万一故障能恢复到某一个时刻的可用状态。
高版本支持 功能，这一切的自动化和定时机制变得更加方便和快捷。
11、Elasticsearch 监控和警报机制
Q1：在开发过程中，你如何利用监控工具如 Elasticsearch 的 X-Pack 或其他插件来观察集群的健康状况？
Q2：你如何设置和处理与 Elasticsearch 相关的警报？
回答：
A1：x-pack 插件高版本 7.X 版本已经集成，不再需要二次安装。
我一般借助 kibana 的可视化，使用 Metricbeat 收集指标数据，同步到 Elasticsearch ，借助kibana 进行集群数据监控的可视化。
A2：你如何设置和处理与 Elasticsearch 相关的警报？——警报部分是收费功能，成本原因没有用。
不过第三方的 yelp 公司的开源 elasticalert 插件可以用和集成，不确认最新版本是否支持，早期版本用过。
https://github.com/jertel/elastalert2
还有，自己开发了必要的 python+shell 脚本，集群的健康状态，确保集群出现：cpu、、内存警戒线一到（自己定义的），就能第一时间收到预警邮件信息。
这些问题旨在评估候选人的技术能力、解决问题的方法以及对Elasticsearch 开发生命周期的理解。通过这样的问题，面试官可以了解候选人在 Elasticsearch 项目的规划、实施和维护方面的深度和广度。
欢迎大家一起完善补充！
7年积累，只为你少走不必要弯路！