Elasticsearch 中的查询缓存和结果缓存是如何工作的？如何优化缓存？

回答重点

在Elasticsearch中，有两类重要的缓存：查询缓存（Query Cache）和结果缓存（Request Cache）。查询缓存用于加速过滤器查询，结果缓存用于缓存特定请求的响应结果。要优化这两类缓存，我们可以调整相关的配置参数，以及使用适当的查询策略。

1）查询缓存：缓存的是倒排索引查询的过滤结果，适用于频繁且过滤条件不变的查询。
2）结果缓存：缓存的是完整的查询响应结果，适用于相同的内容无需频繁更新的查询。

优化方法：
1）合理设置 index.queries.cache.enabled 选项，以确保查询缓存被有效利用。
2）使用合适的过滤器，例如布尔查询中的 filter 子句，而不是 must 子句。
3）调整 indices.requests.cache.expire 和 indices.requests.cache.size 配置项，优化结果缓存的利用。
4）确保缓存策略符合业务场景，避免缓存低效或不必要的查询结果。

扩展知识

在Elasticsearch中，缓存的有效使用对查询性能有显著提升作用。

查询缓存（Query Cache）

1）查询缓存的位置：存储在每个节点的内存中，并且是按顶点桶和片段粒度来组织的。这意味着缓存是分布式的，每个节点都有自己独立的一部分缓存。
2）缓存原理：倒排索引查找往往涉及大量的磁盘I/O操作，而查询缓存将常用的查询结果保存在内存中，从而降低I/O开销。适用于频繁且过滤条件不变的查询。
3）启用方法：默认情况下，查询缓存是启用的，可以通过配置文件中的 index.queries.cache.enabled 设置来管理。
4）优化技巧：为了合理利用查询缓存，优先使用布尔查询中的 filter 子句，而非 must 子句，这样能够提高缓存命中的概率和性能。

结果缓存（Request Cache）

1）结果缓存的位置：存储在协调节点的内存中，缓存完整的查询结果。
2）缓存原理：在处理复杂的聚合查询或者相同内容请求频繁的查询时，结果缓存可以大幅度减少处理时间。适用于相同的数据内容无需频繁更新的场景。
3）启用方法：默认情况下，结果缓存也是启用的，但是可以通过设置请求中的 request_cache 参数来控制。
4）优化技巧：调整 indices.requests.cache.expire 和 indices.requests.cache.size 可以优化结果缓存的性能。同样，需要确保结果缓存策略符合业务场景，避免缓存低效或不必要的查询。

配置示例

# 查询缓存启用
index.queries.cache.enabled: true

# 结果缓存设置
indices.requests.cache.size: 10%
indices.requests.cache.expire: 5m

使用实例

在查询时指定使用缓存：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        { "term": { "status": "active" } }
      ]
    }
  },
  "request_cache": true
}