1. 面试官心里分析
es生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？
这个问题，包括后面的redis什么的，谈到es、redis、mysql分库分表等等技术，面试必问！就是你生产环境咋部署的？说白了，这个问题没啥技术含量，就是看你有没有在真正的生产环境里干过这事儿！
有些同学可能是没在生产环境中干过的，没实际去拿线上机器部署过es集群，也没实际玩儿过，也没往es集群里面导入过几千万甚至是几亿的数据量，可能你就不太清楚这里面的一些生产项目中的细节
如果你是自己就玩儿过demo，没碰过真实的es集群，那你可能此时会懵，但是别懵。。。你一定要云淡风轻的回答出来这个问题，表示你确实干过这事儿
2. 面试题剖析
实这个问题没啥，如果你确实干过es，那你肯定了解你们生产es集群的实际情况，部署了几台机器？有多少个索引？每个索引有多大数据量？每个索引给了多少个分片？你肯定知道！
但是如果你确实没干过，也别虚，我给你说一个基本的版本，你到时候就简单说一下就好了。
（1）es生产集群我们部署了5台机器，每台机器是6核64G的，集群总内存是320G
（2）我们es集群的日增量数据大概是2000万条，每天日增量数据大概是500MB，每月增量数据大概是6亿，15G。目前系统已经运行了几个月，现在es集群里数据总量大概是100G左右。
（3）目前线上有5个索引（这个结合你们自己业务来，看看自己有哪些数据可以放es的），每个索引的数据量大概是20G，所以这个数据量之内，我们每个索引分配的是8个shard，比默认的5个shard多了3个shard。
3. 总结
消息队列、分布式搜索引擎
其实如果我是面试官的话，我如果感觉你都把刚才那些问题都答出来了，我可能会继续刨根问底，深挖，问你，直到把你给问倒
消息队列，kafka，复制的底层原理，leader选举的算法，增加partition以后的rebalance算法，扣很多很多的细节，如何优化kafka写入的吞吐量
其实这块如果挖深了可以问的极其深，如果是我来深挖，可能会挖到es底层的相关度评分算法（TF/IDF算法）、deep paging、上千万数据批处理、跨机房多集群同步、搜索效果优化，等等吧，很多的实际生产问题。
3种，一种比较水的面试官，可能连前几篇提到的都不会；比较nice的面试官，问的差不多了，对你还挺欣赏的，基本上就让你过了；比较hard的面试官，干倒，虐你，故意要让你出丑，面试官只不过严格，我希望招到的是一个最好的这么一个人，我之所以会深挖深挖深挖，我想看看你的极限到底在哪里，你对这么技术掌握的最深的深度在哪儿？如果你进来成为为的下属，我就可以对你的能力各方面都非常的了解。