Elasticsearch学习

亦凉 2022-02-02 15:19 236阅读 0赞

# 题记： #

Elasticsearch研究有一段时间了，现特将Elasticsearch相关核心知识、原理从初学者认知、学习的角度，从以下9个方面进行详细梳理。欢迎讨论……

# 0. 带着问题上路——ES是如何产生的？ #

## （1）思考：大规模数据如何检索？ ##

如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：   
1）用什么数据库好？(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…)   
2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)   
3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活)   
4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)   
5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)

## （2）传统数据库的应对解决方案 ##

对于关系型数据，我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈：   
解决要点：   
1）通过主从备份解决数据安全性问题；   
2）通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题；   
3）通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果   
![这里写图片描述][20160818205837877]

## （3）非关系型数据库的解决方案 ##

对于Nosql数据库，以mongodb为例，其它原理类似：   
解决要点：   
1）通过副本备份保证数据安全性；   
2）通过节点竞选机制解决单点问题；   
3）先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果   
![这里写图片描述][20160818205852190]

## 另辟蹊径——完全把数据放入内存怎么样？ ##

我们知道，完全把数据放在内存中是不可靠的，实际上也不太现实，当我们的数据达到PB级别时，按照每个节点96G内存计算，在内存完全装满的数据情况下，我们需要的机器是：1PB=1024T=1048576G   
节点数=1048576/96=10922个   
实际上，考虑到数据备份，节点数往往在2.5万台左右。成本巨大决定了其不现实！

从前面讨论我们了解到，把数据放在内存也好，不放在内存也好，都不能完完全全解决问题。   
全部放在内存速度问题是解决了，但成本问题上来了。   
为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法：   
1、存储数据时按有序存储；   
2、将数据和索引分离；   
3、压缩数据；   
这就引出了Elasticsearch。

# 1. ES 基础一网打尽 #

## 1.1 ES定义 ##

ES=elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。   
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

## 1.2 Lucene与ES关系？ ##

1）Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

2）Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

## 1.3 ES主要解决问题： ##

1）检索相关数据；   
2）返回统计结果；   
3）速度要快。

## 1.4 ES工作原理 ##

当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示：   
![这里写图片描述][20160818205953345]

## 1.5 ES核心概念 ##

### 1）Cluster：集群。 ###

ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。

### 2）Node：节点。 ###

形成集群的每个服务器称为节点。

### 3）Shard：分片。 ###

当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。   
当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。

### 4）Replia：副本。 ###

为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。   
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。   
当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。

### 5）全文检索。 ###

全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。   
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“，”激情“，“什么事情“，”来“ 等token，这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。

## 1.6 ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比） ##

![这里写图片描述][20160818210034345]   
（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）   
（2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type），   
（3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。   
（4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。   
（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改\_update、查GET.

## 1.7 ELK是什么？ ##

ELK=elasticsearch+Logstash+kibana   
elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索   
logstash: 日志加工、“搬运工”   
kibana：数据可视化展示。   
ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。

# 2. ES特点和优势 #

1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。   
2）实时分析的分布式搜索引擎。   
分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；   
负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。   
3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）   
4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

# 3、ES性能 #

## 3.1 性能结果展示 ##

（1）硬件配置：   
CPU 16核 AuthenticAMD   
内存 总量：32GB   
硬盘 总量：500GB 非SSD

（2）在上述硬件指标的基础上测试性能如下：   
1）平均索引吞吐量： 12307docs/s（每个文档大小：40B/docs）   
2）平均CPU使用率： 887.7%（16核，平均每核：55.48%）   
3）构建索引大小： 3.30111 GB   
4）总写入量： 20.2123 GB   
5）测试总耗时： 28m 54s.

## 3.2 性能esrally工具（推荐） ##

使用参考：[http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52155481][http_blog.csdn.net_laoyang360_article_details_52155481]

# 4、为什么要用ES？ #

## 4.1 ES国内外使用优秀案例 ##

1） 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”。

2）维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构。   
3）SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。   
4）百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。

## 4.2 我们也需要 ##

实际项目开发实战中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，当搜索做到一定程度时，维护和扩展起来难度就会慢慢变大，所以很多公司都会把搜索单独独立出一个模块，用ElasticSearch等来实现。

近年ElasticSearch发展迅猛，已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了数据聚合分析（aggregation）和可视化的特性，如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，ElasticSearch肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是JSON的，你也可以把ElasticSearch当作一种“NoSQL数据库”， 应用ElasticSearch数据聚合分析（aggregation）的特性，针对数据进行多维度的分析。

【知乎：热酷架构师潘飞】ES在某些场景下替代传统DB   
个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。   
由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作，没有大量的单文档请求（比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景），所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。   
如果让我选择的话，我会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。

# 5. ES的应用场景是怎样的？ #

## 通常我们面临问题有两个： ##

1）新系统开发尝试使用ES作为存储和检索服务器；   
2）现有系统升级需要支持全文检索服务，需要使用ES。   
以上两种架构的使用，以下链接进行详细阐述。   
[http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52227541][http_blog.csdn.net_laoyang360_article_details_52227541]

## 一线公司ES使用场景： ##

1）新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志 [http://dockone.io/article/505][http_dockone.io_article_505]   
2）阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系 [http://afoo.me/columns/tec/logging-platform-spec.html][http_afoo.me_columns_tec_logging-platform-spec.html]   
3）有赞ES 业务日志处理 [http://tech.youzan.com/you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan/][http_tech.youzan.com_you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan]   
4）ES实现站内搜索 [http://www.wtoutiao.com/p/13bkqiZ.html][http_www.wtoutiao.com_p_13bkqiZ.html]

# 6. 如何部署ES？ #

## 6.1 ES部署（无需安装） ##

1）零配置，开箱即用   
2）没有繁琐的安装配置   
3）java版本要求：最低1.7   
我使用的1.8   
\[root@laoyang config\_lhy\]\# echo $JAVA\_HOME   
/opt/jdk1.8.0\_91   
4）下载地址：   
[https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/zip/elasticsearch/2.3.5/elasticsearch-2.3.5.zip][https_download.elastic.co_elasticsearch_release_org_elasticsearch_distribution_zip_elasticsearch_2.3.5_elasticsearch-2.3.5.zip]   
5）启动   
cd /usr/local/elasticsearch-2.3.5   
./bin/elasticsearch   
bin/elasticsearch -d(后台运行)

## 6.2 ES必要的插件 ##

必要的Head、kibana、IK（中文分词）、graph等插件的详细安装和使用。   
[http://blog.csdn.net/column/details/deep-elasticsearch.html][http_blog.csdn.net_column_details_deep-elasticsearch.html]

## 6.3 ES windows下一键安装 ##

自写bat脚本实现windows下一键安装。   
1）一键安装ES及必要插件（head、kibana、IK、logstash等）   
2）安装后以服务形式运行ES。   
3）比自己摸索安装节省至少2小时时间，效率非常高。   
脚本说明：   
[http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51900235][http_blog.csdn.net_laoyang360_article_details_51900235]

# 7. ES对外接口（开发人员关注） #

## 1）JAVA API接口 ##

[http://www.ibm.com/developerworks/library/j-use-elasticsearch-java-apps/index.html][http_www.ibm.com_developerworks_library_j-use-elasticsearch-java-apps_index.html]

## 2）RESTful API接口 ##

常见的增、删、改、查操作实现：   
[http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51931981][http_blog.csdn.net_laoyang360_article_details_51931981]

# 8.ES遇到问题怎么办？ #

1）国外：[https://discuss.elastic.co/][https_discuss.elastic.co]   
2）国内：[http://elasticsearch.cn/][http_elasticsearch.cn]

# 参考： #

\[1\] [http://www.tuicool.com/articles/7fueUbb][http_www.tuicool.com_articles_7fueUbb]   
\[2\] [http://zhaoyanblog.com/archives/495.html][http_zhaoyanblog.com_archives_495.html]   
\[3\]《Elasticsearch服务器开发》   
\[4\]《实战Elasticsearch、Logstash、Kibana》   
\[5\]《Elasticsearch In Action》   
\[6\]《某ES大牛PPT》

转自：[https://blog.csdn.net/makang110/article/details/80596017][https_blog.csdn.net_makang110_article_details_80596017]

[20160818205837877]: /images/20220202/aab9f7a6d79e45ee8ada04c22897f08d.png
[20160818205852190]: /images/20220202/37350ba8f39d427289eb529c607493ce.png
[20160818205953345]: /images/20220202/364046ba83184e59a57e2c5ffea7a0c3.png
[20160818210034345]: /images/20220202/fb104bac72a3494780d1a1c09d8cbf85.png
[http_blog.csdn.net_laoyang360_article_details_52155481]: http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52155481
[http_blog.csdn.net_laoyang360_article_details_52227541]: http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52227541
[http_dockone.io_article_505]: http://dockone.io/article/505
[http_afoo.me_columns_tec_logging-platform-spec.html]: http://afoo.me/columns/tec/logging-platform-spec.html
[http_tech.youzan.com_you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan]: http://tech.youzan.com/you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan/
[http_www.wtoutiao.com_p_13bkqiZ.html]: http://www.wtoutiao.com/p/13bkqiZ.html
[https_download.elastic.co_elasticsearch_release_org_elasticsearch_distribution_zip_elasticsearch_2.3.5_elasticsearch-2.3.5.zip]: https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/zip/elasticsearch/2.3.5/elasticsearch-2.3.5.zip
[http_blog.csdn.net_column_details_deep-elasticsearch.html]: http://blog.csdn.net/column/details/deep-elasticsearch.html
[http_blog.csdn.net_laoyang360_article_details_51900235]: http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51900235
[http_www.ibm.com_developerworks_library_j-use-elasticsearch-java-apps_index.html]: http://www.ibm.com/developerworks/library/j-use-elasticsearch-java-apps/index.html
[http_blog.csdn.net_laoyang360_article_details_51931981]: http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51931981
[https_discuss.elastic.co]: https://discuss.elastic.co/
[http_elasticsearch.cn]: http://elasticsearch.cn/
[http_www.tuicool.com_articles_7fueUbb]: http://www.tuicool.com/articles/7fueUbb
[http_zhaoyanblog.com_archives_495.html]: http://zhaoyanblog.com/archives/495.html
[https_blog.csdn.net_makang110_article_details_80596017]: https://blog.csdn.net/makang110/article/details/80596017