ElasticSearch机制与架构

ゝ一世哀愁。 2022-01-11 08:37 228阅读 0赞

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目录 \[[隐藏][Link 1]\]

*  [机制和架构][Link 2]
    
     *  [简介][Link 3]
     *  [目录][Link 4]
     *  [索引结构和分片][Link 5]
        
         *  [分片][Link 6]
         *  [索引别名][Link 7]
         *  [动态更新索引][Link 8]
         *  [近实时搜索][Link 9]
         *  [持久化变更][Link 10]
         *  [段合并][Link 11]
     *  [集群原理][Link 12]
        
         *  [节点类型][Link 13]
         *  [集群健康状态][Link 14]
         *  [集群扩容][Link 15]
         *  [出现异常][Link 16]
         *  [集群状态][Link 17]
     *  [分布式存储][Link 18]

# 机制和架构 #

## 简介 ##

--------------------

*  实时的分布式搜索分析引擎
 *  内部使用 Lucene 做索引与搜索

## 目录 ##

--------------------

*  索引结构和分片
 *  集群原理
 *  分布式存储

## 索引结构和分片 ##

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一个文档由 \_index 、 \_type 和 \_id 唯一标识一个文档。  
\_index  
指向一个或者多个物理 分片 的 逻辑命名空间  
\_type  
类型用于区分同一个集合中的不同细分，不同的细分中数据的整体模式是相同或相似的，不适合 完全不同类型的数据 ，多个类型可以在相同的索引中存在，只要它们的字段不冲突（对于整个索引，映射在本质上被 扁平化 成一个单一的、全局的模式）。

### 分片 ###

分片是一个底层的 工作单元，一个分片是一个 Lucene 的实例，它本身就是一个完整的搜索引擎,文档不会跨分片存储。  
索引与分片的关系图：

![15050012808218.jpg][]

存储目录截图：

![15050013393691.jpg][]

一个分片可以是 主 分片或者 副本 分片，索引建立的时候就已经确定了主分片数，副本分片数可以随时修改。

初始化时确定主分片数：  
依据硬件情况等定好单个分片容量，依据业务场景预估数据量和增长量，除以单个分片容量。  
分片数不够时，可以考虑重建索引，或者使用一个新的索引名称。搜索 1 个有着 50 个分片的索引与搜索 50 个每个都有 1 个分片的索引完全等价。

### 索引别名 ###

索引 别名 就像一个快捷方式或软连接，可以指向一个或多个索引。可以用于实现索引分组，或者索引间的无缝切换

### 动态更新索引 ###

倒排索引(Lucene中的段)被写入磁盘后是 不可改变 的:它永远不会修改  
es增加新的补充索引来反映新近的修改，而不是直接重写整个倒排索引。每一个倒排索引都会被轮流查询到—从最早的开始–查询完后再对结果进行合并

### 近实时搜索 ###

按段（per-segment）搜索的发展  
新段会被先写入到文件系统缓存，稍后再被刷新到磁盘，只要文件已经在缓存中， 就可以像其它文件一样被打开和读取了。

### 持久化变更 ###

每一次对 Elasticsearch 进行操作时均记录事务日志，当 Elasticsearch 启动的时候，并且会重放 translog 中所有在最后一次提交后发生的变更操作。

### 段合并 ###

为节省资源，提高检索效率，Elasticsearch通过在后台进行段合并，小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。  
通过optimize API可以将一个分片强制合并到指定的段数目。 （通常减少到一个）。例如在日志这种用例下，每天、每周、每月的日志被存储在一个索引中。 老的索引实质上是只读的；它们也并不太可能会发生变化

## 集群原理 ##

--------------------

客户端请求可以发送到集群的任何节点，每个节点都知道任意文档所处的位置，然后转发这些请求，收集数据，返回给客户端，处理客户端请求的节点成为协调节点。

读取单个文档

![15050013755937.jpg][]

路由信息：  
![15050013996557.jpg][]

### 节点类型 ###

主节点  
主要负责集群相关操作，管理集群变更。  
主节点可以做为协调节点，但尽可能做尽量少的工作，因此生成环境应尽量分离主节点和数据节点，创建独立主节点的配置：

node.master: true   
node.data: false

为了防止数据丢失，每个主节点应该知道有资格成为主节点数量，默认为1，为避免网络分区时出现多主的情况，配置discovery.zen.minimum\_master\_nodes原则：

（master\_eligible\_nodes / 2）+ 1

数据节点  
保存数据、执行数据相关操作，对CPU、内存、IO要求较高

客户端节点  
java client

部落节点  
特殊的客户端，可以连接多个集群

### 集群健康状态 ###

green  
所有的主分片和副本分片都正常运行。

yellow  
所有的主分片都正常运行，但不是所有的副本分片都正常运行。这意味着存在单点故障风险

red  
有主分片没能正常运行。

### 集群扩容 ###

按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡  
复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失

当集群只有一个节点,到变成2个节点,3个节点时的 shard 迁移示例图

![15050018100404.jpg][]

### 出现异常 ###

如果主节点异常，重新选举主节点，主分片异常会将副分片提升为主分片

### 集群状态 ###

集群状态元数据是全局信息，并且在每个节点上保持最新，集群状态由主节点负责维护，主节点从数据节点接受到更新，将这些更新广播到集群的其他节点。  
当更新密集时，状态信息可能会非常大，每秒1w条数据时，状态信息可能有几十M。  
2.0版本之后，更新的集群状态信息只发diff，并且是被压缩的

## 分布式存储 ##

--------------------

文档存储到哪个分片？

shard = hash(routing) % number\_of\_primary\_shards

routing默认是文档ID，可自定义。  
由于上面的路由规则，主分片数量不可变

单个写操作（Creating, indexing, or deleting）

![15050019678840.jpg][]

数据写到主分片。默认情况下，主分片 需要 规定数量在写入操作时可用。这是为了防止将数据写入到网络分区的‘\`背面’’。规定的数量定义公式如下：

quroum = int( (primary + number\_of\_replicas) / 2 ) + 1

读取单个文档

![15050020149365.jpg][]

更新文档

![15050020395231.jpg][]

mget读取多个文档  
![15050020619422.jpg][]

bulk修改多个文档：

![15050020887416.jpg][]

转自：[https://blog.csdn.net/better\_xf/article/details/81188050][https_blog.csdn.net_better_xf_article_details_81188050]

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