Elasticsearch 的 routing 是什么？什么时候需要自定义 routing？

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Routing 决定文档写入哪个主分片，默认根据 _id 哈希路由。自定义 routing 可以把同一租户、同一用户或同一业务键的数据放到固定分片，减少查询扇出；但也可能造成热点分片和数据倾斜。

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ES 默认路由大致可理解为：

shard = hash(_routing) % number_of_primary_shards

默认 _routing 通常来自 _id。如果查询带 routing，ES 可以只查相关分片，而不是所有分片。例如多租户系统用 tenantId routing，可以让某租户查询只打到一个分片。面试要强调取舍：routing 能减少扇出，但 key 分布不均会导致热点；主分片数确定后也影响扩容和迁移。

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一、routing 决定文档落在哪个主分片

一个索引有多个 primary shard。写入文档时，协调节点需要决定这条文档属于哪个分片。

默认情况下，ES 根据 routing 值做哈希取模。可以简化理解为：

target_shard = hash(_routing) % primary_shard_count

如果没有显式提供 routing，通常使用文档 _id 作为 routing。

记忆钩子：routing 是分片地址，不是查询过滤条件。

二、默认 routing 的好处是均匀

用 _id 哈希的好处是简单、通用，文档通常比较均匀地分散到多个主分片。

doc1 -> shard0
doc2 -> shard2
doc3 -> shard1
doc4 -> shard0

均匀分布能避免单个分片过热，也让写入和存储压力更平均。

但默认 routing 的缺点是：按业务键查询时，ES 不知道目标数据在哪个分片，可能需要查询所有分片。

三、自定义 routing 可以减少查询扇出

多租户系统中，很多查询都带 tenantId。如果写入时用 tenantId 作为 routing，查询时也带同样 routing，就能直接定位分片。

PUT /orders/_doc/1001?routing=tenant_8
{
  "tenantId": "tenant_8",
  "amount": 99
}

查询：

GET /orders/_search?routing=tenant_8
{
  "query": {
    "term": { "tenantId": "tenant_8" }
  }
}

如果索引有 12 个分片，不带 routing 可能查 12 个分片；带 routing 可能只查 1 个分片。延迟和资源消耗都会降低。

四、自定义 routing 最大风险是热点和倾斜

如果某个租户特别大，用 tenantId routing 会把该租户数据全部压到一个分片上。

routing key 分布	结果	风险
大量 key 均匀	分片较均衡	效果好
少数大 key	某些分片巨大	热点和倾斜
单一 key	全部落一片	基本失去分片意义

例如 1000 个小租户和 1 个超级租户，超级租户可能让某个分片磁盘、CPU、查询延迟都远高于其他分片。

解决方式包括大租户单独索引、routing key 加盐、按时间拆索引等。

五、routing 必须写查一致

自定义 routing 的一个坑是写入用了 routing，查询、更新、删除时忘记带相同 routing。

DELETE /orders/_doc/1001?routing=tenant_8

如果删除时不带 routing，ES 可能按 _id 默认路由去另一个分片找文档，结果找不到。查询如果不带 routing，虽然可能仍能搜到，但会退化成全分片搜索。

所以一旦使用自定义 routing，应用层要把 routing 当成文档定位协议的一部分。

六、routing 和主分片数规划有关

主分片数在索引创建后通常不能随意改变。routing 的哈希取模依赖主分片数量，所以早期规划很重要。

如果主分片太少，未来大 key 很容易打满；主分片太多，又会增加集群管理、查询扇出和小分片开销。

primary shard count = 6
routing key hash -> 0..5

自定义 routing 前要估算租户数、数据量分布、查询模式和未来增长。它是架构决策，不是单个查询参数。

七、常见误区与追问

误区：routing 是用来过滤数据的。 routing 只是决定分片位置，真正过滤仍靠 query。
误区：自定义 routing 一定提升性能。 key 分布不均会导致热点分片，性能可能更差。
误区：写入带 routing，查询可以随便不带。 不带会增加分片扇出，更新删除还可能找不到目标文档。
追问：多租户为什么适合 routing？ 同租户查询集中，routing 能减少分片扇出。
追问：大租户怎么避免热点？ 大租户独立索引、routing 加盐、按时间拆分或重新规划索引。
追问：routing 和主分片数有什么关系？ routing 哈希映射到主分片，主分片数影响数据分布和未来扩展。

八、加强记忆

routing 记成“文档的分片地址”。默认按 _id 哈希，追求均匀；自定义 routing 用业务键减少查询扇出，适合多租户、用户维度查询。但 routing key 必须分布均匀，写查删要带同一个 routing，否则会热点、查全分片或找不到文档。

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