一文轻松图解搞懂Elasticsearch原理！

我不是女神ヾ 2023-09-23 20:01 94阅读 0赞

ES 的集群模式和 kafka 很像，kafka 又和 redis 的集群模式很像。总之就是相互借鉴！

不管你用没用过 ES，今天我们一起聊聊它。就当扩展大家的知识广度了！

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认识倒排索引

**「正排索引 VS 倒排索引：」**

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正排索引 VS 倒排索引

**「倒排索引包括两个部分：」**

*  单词词典（`Term Dictionary`）：记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系
    
    > ❝
    > 
    > 单词词典一般比较大，可以通过 `B+` 树 或 哈希拉链法实现，以满足高性能的插入与查询
    > 
    > ❞
 *  倒排列表（`Posting List`）：记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项（`Posting`）组成：
    
     *  文档 `ID`
     *  词频 `TF`：该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分
     *  位置（`Position`）：单词在文档中分词的位置。用于语句搜索（`Phrase Query`）
     *  偏移（`Offset`）：记录单词的开始结束位置，实现高亮显示

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倒排索引

**「****`ElasticSearch` 的倒排索引：」**

*  `ElasticSearch` 的 `JSON` 文档中的每个字段，都有自己的倒排索引
 *  可以针对某些字段不做索引
    
     *  优点：节省存储空间
     *  缺点：字段无法被搜索

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分布式架构原理

**「分片** **`shard`：一个索引可以拆分成多个 `shard` 分片。」**

*  主分片 `primary shard`：每个分片都有一个主分片。
 *  备份分片 `replica shard`：主分片写入数据后，会将数据同步给其他备份分片。

将 `ES` 集群部署在 3个 机器上（`esnode1`、`esnode2`、`esnode3`）：

**「创建个索引，分片为 3 个，副本数设置为 1：」**

PUT /sku_index/_settings
    {
        "settings": {
            "number_of_shards" : 3,
            "number_of_replicas": 1
        }
    }
    
    响应：
    {
      "acknowledged" : true
    }

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分布式架构原理

**「****`ES` 集群中有多个节点，会自动选举一个节点为 `master` 节点，如上图的 `esnode2`节点：」**

*  主节点（`master`）：管理工作，维护索引元数据、负责切换主分片和备份分片身份等。
 *  从节点（`node`）：数据存储。

**「集群中某节点宕机：」**

*  主节点宕机：会重新选举一个节点为 主节点。
 *  从节点宕机：由 主节点，将宕机节点上的 主分片身份转移到其他机器上的 备份分片上。

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写入数据的工作原理

**「写单个文档所需的步骤：」**

1.  客户端选择一个 `Node` 发送请求，那么这个 `Node` 就称为 **「协调节点（****`Coorinating Node`）」**。
2.  `Node` 使用文档 `ID` 来确定文档属于分片 0，通过集群状态中的内容路由表信息获知分片0 的主分片在 `Node1` 上，因此将请求转发到 `Node1` 上。
3.  `Node1` 上的主分片执行写操作。如果写入成功，则将请求并行转发到 `Node3` 的副分片上，等待返回结果。
    
    当所有的副分片都报告成功，`Node1` 将向 `Node` （协调节点）报告成功。

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写入数据的工作原理

**「`Tips：`客户端收到成功响应时，意味着写操作已经在主分片和所有副分片都执行完成。」**

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写数据底层原理

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写数据底层原理

**「写操作可分为 3 个主要操作：」**

1.  \*\*写入新文档：\*\*这时候搜索，是搜索不到。
    
     *  将数据写入内存
     *  将这操作写入 `translog` 文件中
2.  \*\*`refresh` 操作：\*\*默认每隔 1s ，将内存中的文档写入文件系统缓存（`filesystem cache`）构成一个 `segment`
    
    > ❝
    > 
    > 这时候搜索，可以搜索到数据。
    > 
    > ❞
    
     *  **「****`1s` 时间：`ES` 是近实时搜索，即数据写入 `1s`后可以搜索到。」**
3.  \*\*`flush` 操作：\*\*默认每隔 30 分钟 或者 `translog` 文件 `512MB` ，将文件系统缓存中的 `segment` 写入磁盘，并将 `translog` 删除。

**「****`translog` 文件：」**来记录两次 `flush`(`fsync`) 之间所有的操作，当机器从故障中恢复或者重启，可以根据此还原

*  `translog` 是文件，存在于内存中，如果掉电一样会丢失。
 *  **「默认每隔 5s 刷一次到磁盘中」**

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读取数据的工作原理

**「读取文档所需的步骤：」**

1.  客户端选择一个 `Node` 发送请求，那么这个 `Node` 就称为 **「协调节点（****`Coorinating Node`）」**。
2.  `Node` 使用文档 `ID` 来确定文档属于分片 0，通过集群状态中的内容路由表信息获知分片0 有 2 个副本数据（一主一副），会使用随机轮询算法选择出一个分片，这里将请求转发到 `Node1`
3.  `Node1` 将文档返回给 `Node`，`Node` 将文档返回给客户端。

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读取数据的工作原理

**「在读取时，文档可能已经存在于主分片上，但还没有复制到副分片，这种情况下：」**

*  读请求命中副分片时，可能会报告文档不存在。
 *  读请求命中主分片时，可能成功返回文档。

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搜索工作原理

**「搜索数据过程：」**

1.  客户端选择一个 `Node` 发送请求，那么这个 `Node` 就称为 **「协调节点（****`Coorinating Node`）」**。
2.  `Node` 协调节点将搜索请求转发到所有的 分片（`shard`）：主分片 或 副分片，都可以。
3.  **「****`query` 阶段」**：每个分片 `shard` 将自己的搜索结果（文档 `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` 阶段」**：由协调节点根据 文档 `ID` 去各个节点上拉取实际的文档数据。

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搜索工作原理

\*\*举个栗子：\*\*有 3 个分片，查询返回前 10 个匹配度最高的文档

1.  每个分片都查询出当前分片的 `TOP 10` 数据
2.  **「协调节点」** 将 `3 * 10 = 30` 的结果再次排序，返回最终 `TOP 10` 的结果。

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删除/更新数据底层原理

*  **「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 是否被删除了。
 *  **「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。

**「底层逻辑是：」**

*  `Index Buffer` 每次 `refresh` 操作，就会产生一个 `segment file`。（默认情况：1秒1次）
 *  定制执行 `merge` 操作：将多个 `segment file` 合并成一个，同时将标识为 `deleted` 的 `doc` **「物理删除」**，将新的 `segment file` 写入磁盘，最后打上 `commit point` 标识所有新的 `segment file`。

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