关于Elasticsearch那些事

一、es的分布式架构原理

elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于lucene的。

核心思想就是在多台机器上启动多个es进程实例，组成了一个es集群。

es中存储数据的基本单位是索引，比如说你现在要在es中存储一些订单数据，你就应该在es中创建一个索引，order_idx，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是mysql里的一张表。index -> type -> mapping -> document -> field。

index：mysql里的一张表

type：没法跟mysql里去对比，一个index里可以有多个type，每个type的字段都是差不多的，但是有一些略微的差别。

好比说，有一个index，是订单index，里面专门是放订单数据的。

就好比说你在mysql中建表，有些订单是实物商品的订单，就好比说一件衣服，一双鞋子；

有些订单是虚拟商品的订单，就好比说游戏点卡，话费充值。就两种订单大部分字段是一样的，但是少部分字段可能有略微的一些差别。

所以就会在订单index里，建两个type，一个是实物商品订单type，一个是虚拟商品订单type，这两个type大部分字段是一样的，少部分字段是不一样的。

很多情况下，一个index里可能就一个type，但是确实如果说是一个index里有多个type的情况，你可以认为index是一个类别的表，具体的每个type代表了具体的一个mysql中的表。

每个type有一个mapping，如果你认为一个type是一个具体的一个表，index代表了多个type的同属于的一个类型，mapping就是这个type的表结构定义，你在mysql中创建一个表，肯定是要定义表结构的，里面有哪些字段，每个字段是什么类型。

mapping就代表了这个type的表结构的定义，定义了这个type中每个字段名称，字段是什么类型的，然后还有这个字段的各种配置。

实际上你往index里的一个type里面写的一条数据，叫做一条document，一条document就代表了mysql中某个表里的一行给，每个document有多个field，每个field就代表了这个document中的一个字段的值。

接着你搞一个索引，这个索引可以拆分成多个shard，每个shard存储部分数据。

接着就是这个shard的数据实际是有多个备份，就是说每个shard都有一个primary shard，负责写入数据，但是还有几个replica shard。primary shard写入数据之后，会将数据同步到其他几个replica shard上去。

通过这个replica的方案，每个shard的数据都有多个备份，如果某个机器宕机了，没关系啊，还有别的数据副本在别的机器上呢。

es集群多个节点，会自动选举一个节点为master节点，这个master节点其实就是干一些管理的工作的，比如维护索引元数据拉，负责切换primary shard和replica shard身份拉之类的。

要是master节点宕机了，那么会重新选举一个节点为master节点。如果是非master节点宕机了，那么会由master节点，让那个宕机节点上的primary shard的身份转移到其他机器上的replica shard。

急着你要是修复了那个宕机机器，重启了之后，master节点会控制将缺失的replica shard分配过去，同步后续修改的数据之类的，让集群恢复正常。

其实上述就是elasticsearch作为一个分布式搜索引擎最基本的一个架构设计。

 

 二、es的工作原理

1、es写数据过程

（1）客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）；

（2）coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard）；

（3）实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node；

（4）coordinating node，如果发现primary node和所有replica node都搞定之后，就返回响应结果给客户端。

 

2、es读数据过程

查询，GET某一条数据，写入了某个document，这个document会自动给你分配一个全局唯一的id，doc id，同时也是根据doc id进行hash路由到对应的primary shard上面去。也可以手动指定doc id，比如用订单id，用户id。

你可以通过doc id来查询，会根据doc id进行hash，判断出来当时把doc id分配到了哪个shard上面去，从那个shard去查询

（1）客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node

（2）coordinate node对document进行路由，将请求转发到对应的node，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primary shard以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡

（3）接收请求的node返回document给coordinate node

（4）coordinate node返回document给客户端

 

3、es搜索数据过程

es最强大的是做全文检索。

假如：有三条数据

java真好玩儿啊

java好难学啊

j2ee特别牛

你根据java关键词来搜索，将包含java的document给搜索出来。

es就会给你返回：java真好玩儿啊，java好难学啊。

（1）客户端发送请求到一个coordinate node；

（2）协调节点将搜索请求转发到所有的shard对应的primary shard或replica shard也可以；

（3）query phase：每个shard将自己的搜索结果（其实就是一些doc id），返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果；

（4）fetch phase：接着由协调节点，根据doc id去各个节点上拉取实际的document数据，最终返回给客户端。

 

4、写数据底层原理

（1）先写入buffer，在buffer里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入translog日志文件；

 

（2）如果buffer快满了，或者到一定时间，就会将buffer数据refresh到一个新的segment file中，但是此时数据不是直接进入segment file的磁盘文件的，而是先进入os cache的。这个过程就是refresh。

每隔1秒钟，es将buffer中的数据写入一个新的segment file，每秒钟会产生一个新的磁盘文件，segment file，这个segment file中就存储最近1秒内buffer中写入的数据。

但是如果buffer里面此时没有数据，那当然不会执行refresh操作咯，每秒创建换一个空的segment file，如果buffer里面有数据，默认1秒钟执行一次refresh操作，刷入一个新的segment file中。

操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做os cache，操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入os cache，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。

只要buffer中的数据被refresh操作，刷入os cache中，就代表这个数据就可以被搜索到了。

为什么叫es是准实时的？NRT，near real-time，准实时。默认是每隔1秒refresh一次的，所以es是准实时的，因为写入的数据1秒之后才能被看到。

可以通过es的restful api或者java api，手动执行一次refresh操作，就是手动将buffer中的数据刷入os cache中，让数据立马就可以被搜索到。

只要数据被输入os cache中，buffer就会被清空了，因为不需要保留buffer了，数据在translog里面已经持久化到磁盘去一份了。

 

（3）只要数据进入os cache，此时就可以让这个segment file的数据对外提供搜索了；

 

（4）重复1~3步骤，新的数据不断进入buffer和translog，不断将buffer数据写入一个又一个新的segment file中去，每次refresh完buffer清空，translog保留。

随着这个过程推进，translog会变得越来越大。当translog达到一定长度的时候，就会触发commit操作。

buffer中的数据，倒是好，每隔1秒就被刷到os cache中去，然后这个buffer就被清空了。所以说这个buffer的数据始终是可以保持住不会填满es进程的内存的。

每次一条数据写入buffer，同时会写入一条日志到translog日志文件中去，所以这个translog日志文件是不断变大的，当translog日志文件大到一定程度的时候，就会执行commit操作。

 

（5）commit操作发生第一步，就是将buffer中现有数据refresh到os cache中去，清空buffer。

 

（6）将一个commit point写入磁盘文件，里面标识着这个commit point对应的所有segment file。

 

（7）强行将os cache中目前所有的数据都fsync到磁盘文件中去。

translog日志文件的作用是什么？就是在你执行commit操作之前，数据要么是停留在buffer中，要么是停留在os cache中，无论是buffer还是os cache都是内存，一旦这台机器死了，内存中的数据就全丢了。

所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件，translog日志文件中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es会自动读取translog日志文件中的数据，恢复到内存buffer和os cache中去。

commit操作：a、写commit point；b、将os cache数据fsync强刷到磁盘上去；c、清空translog日志文件。

 

（8）将现有的translog清空，然后再次重启启用一个translog，此时commit操作完成。默认每隔30分钟会自动执行一次commit，但是如果translog过大，也会触发commit。

整个commit的过程，叫做flush操作。我们可以手动执行flush操作，就是将所有os cache数据刷到磁盘文件中去。

不叫做commit操作，flush操作。es中的flush操作，就对应着commit的全过程。我们也可以通过es api，手动执行flush操作，手动将os cache中的数据fsync强刷到磁盘上去，记录一个commit point，清空translog日志文件。

 

（9）translog其实也是先写入os cache的，默认每隔5秒刷一次到磁盘中去，所以默认情况下，可能有5秒的数据会仅仅停留在buffer或者translog文件的os cache中，如果此时机器挂了，会丢失5秒钟的数据。但是这样性能比较好，最多丢5秒的数据。

也可以将translog设置成每次写操作必须是直接fsync到磁盘，但是性能会差很多。可能会丢失数据的，你的数据有5秒的数据，停留在buffer、translog os cache、segment file os cache中，有5秒的数据不在磁盘上，此时如果宕机，会导致5秒的数据丢失。

如果你希望一定不能丢失数据的话，你可以设置个参数，官方文档，百度一下。每次写入一条数据，都是写入buffer，同时写入磁盘上的translog，但是这会导致写性能、写入吞吐量会下降一个数量级。

本来一秒钟可以写2000条，现在你一秒钟只能写200条，都有可能。

 

（10）如果是删除操作，commit的时候会生成一个.del文件，里面将某个doc标识为deleted状态，那么搜索的时候根据.del文件就知道这个doc被删除了。

 

（11）如果是更新操作，就是将原来的doc标识为deleted状态，然后新写入一条数据。

 

（12）buffer每次refresh一次，就会产生一个segment file，所以默认情况下是1秒钟一个segment file，segment file会越来越多，此时会定期执行merge。

 

（13）每次merge的时候，会将多个segment file合并成一个，同时这里会将标识为deleted的doc给物理删除掉，然后将新的segment file写入磁盘，这里会写一个commit point，标识所有新的segment file，然后打开segment file供搜索使用，同时删除旧的segment file。

es里的写流程，有4个底层的核心概念，refresh、flush、translog、merge。当segment file多到一定程度的时候，es就会自动触发merge操作，将多个segment file给merge成一个segment file。

 

标签：buffer,segment,shard,那些,translog,Elasticsearch,关于,数据,es
来源： https://www.cnblogs.com/ZJOE80/p/14761290.html