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Elasticsearch

时间：2024-06-20 18:59:01浏览次数：19  
标签：分片 索引 文档 org import Elasticsearch

Elasticsearch（ES），这是一个开源的搜索和分析引擎，广泛用于各种应用中以实现全文搜索、结构化搜索、分析和复杂的数据查询。下面我将详细介绍Elasticsearch的基本概念、架构和工作原理。

Elasticsearch的基本概念

节点（Node）

Elasticsearch运行的单个实例称为节点。每个节点都存储数据，并参与集群的索引和搜索功能。

集群（Cluster）

集群是由一个或多个节点组成的集合，协同工作以存储数据并提供索引和搜索能力。每个集群都有一个唯一的名字。

索引（Index）

索引是具有相似特征的一组文档的集合。在关系型数据库中，相当于数据库。

文档（Document）

文档是可以被索引的基本单元，是JSON格式的。它类似于关系型数据库中的行。

类型（Type）（在Elasticsearch 6.x及以后版本中已经弃用）

类型是文档的一个逻辑分类。在一个索引中，可以有多个类型，每个类型有自己的字段。

分片（Shard）

索引可以被分为多个分片。每个分片都是一个独立的Lucene索引，可以存储在集群中的任何节点上。分片可以是主分片或副本分片。

Elasticsearch的架构

分布式

Elasticsearch是分布式的，意味着它能够处理大规模的数据存储和搜索请求。数据可以分布在多个节点上。

高可用性

通过副本分片机制，Elasticsearch保证了数据的冗余和高可用性。如果一个节点失效，数据可以从其他节点上的副本分片中恢复。

近实时

Elasticsearch提供近实时的搜索能力。索引的数据几乎可以立即被搜索到。
Elasticsearch的工作原理

索引（Indexing）

当一个文档被索引时，Elasticsearch会将其放入一个主分片，并根据配置将其复制到相应的副本分片。索引操作包括解析文档、创建倒排索引和存储数据。

搜索（Searching）

当接收到一个搜索请求时，Elasticsearch会将请求发送到所有相关的分片。每个分片独立执行搜索，然后将结果合并返回给用户。

分片管理

Elasticsearch通过集群管理机制来自动处理分片的分配、重新平衡和副本管理。

使用Elasticsearch的Java代码示例

下面是一个简单的Java代码示例，展示了如何使用Elasticsearch客户端来索引和搜索文档：

import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import java.io.IOException;

public class ElasticsearchExample {
    public static void main(String[] args) {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new RestClientBuilder.HttpHosts(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http"))));

        // 索引一个文档
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("myindex")
                .id("1")
                .source("{\"field1\":\"value1\"}", XContentType.JSON);
        try {
            IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println("Index response: " + indexResponse.getResult().toString());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 搜索文档
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("myindex");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("field1", "value1"));
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        try {
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println("Search response: " + searchResponse.toString());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        try {
            client.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Elasticsearch 写入数据的工作原理

接收请求

客户端发送一个写入请求（如索引文档）到Elasticsearch集群的某个节点。

路由到主分片

Elasticsearch根据文档ID计算目标主分片的位置，默认情况下使用哈希算法进行计算。然后请求被路由到包含该主分片的节点。

写入主分片

主分片节点接收到写入请求后，将文档写入到本地的Lucene索引中。Lucene将文档分解成倒排索引并存储。

复制到副本分片

主分片节点将写操作传递给所有副本分片。副本分片节点接收到请求后，也会将文档写入本地的Lucene索引中。

确认写入完成

当所有副本分片都成功写入后，主分片节点返回确认消息给客户端，表示写入操作完成。

Elasticsearch 查询数据的工作原理

接收请求

客户端发送一个查询请求到Elasticsearch集群的某个节点。

分发到所有分片

请求节点将查询请求分发到相关索引的所有主分片和副本分片。

执行查询

每个分片独立执行查询。Lucene使用倒排索引快速查找与查询匹配的文档ID。

聚合结果

每个分片将其查询结果返回给请求节点。请求节点将所有分片的结果合并、排序、去重等处理。

返回结果

最终结果集返回给客户端。

底层的Lucene

Apache Lucene是一个高性能、全功能的搜索库。Elasticsearch使用Lucene作为其底层引擎，负责索引和搜索功能。

索引

Lucene将文档拆分为字段，然后将字段内容拆分为词条（terms）。
词条被存储在倒排索引中，其中每个词条记录了包含该词条的文档ID列表。

搜索

Lucene使用倒排索引来快速查找包含特定词条的文档。
Lucene还提供了多种查询类型（如布尔查询、短语查询、范围查询等）来满足不同的搜索需求。

倒排索引

倒排索引是一种数据结构，主要用于全文检索系统中。它从文档内容中提取出所有的词条，并建立词条到文档的映射关系。

构建过程

每个文档被解析成独立的词条。
词条作为索引项，记录下其所在的文档ID和词频等信息。

查询过程

查询时，根据查询词条在倒排索引中查找，获取包含该词条的文档ID列表。
然后根据文档ID列表进行进一步的处理，如计算相关性、排序等。

倒排索引的示例

假设我们有三个文档：

Doc1: "I love programming"
Doc2: "Programming is fun"
Doc3: "I love fun"
构建的倒排索引如下：

Term         Document IDs
-------------------------
I            [Doc1, Doc3]
love         [Doc1, Doc3]
programming  [Doc1, Doc2]
is           [Doc2]
fun          [Doc2, Doc3]

查询"love"时，返回[Doc1, Doc3]。

综合示例

为了更好地理解，我们结合上述概念用代码来演示Elasticsearch的写入和查询过程。假设我们使用Java客户端。

import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import java.io.IOException;

public class ElasticsearchExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new RestClientBuilder.HttpHosts(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http"))));

        // 索引一个文档
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("myindex")
                .id("1")
                .source("{\"field1\":\"I love programming\"}", XContentType.JSON);
        try {
            IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println("Index response: " + indexResponse.getResult().toString());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 搜索文档
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("myindex");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("field1", "love"));
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        try {
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println("Search response: " + searchResponse.toString());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        try {
            client.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Elasticsearch写数据的底层原理

这个过程涉及多个组件和步骤，从接收到写请求到最终将数据持久化到磁盘。

1. 写入内存 Buffer 和 Translog

接收写请求
当一个写请求（如索引一个文档）到达Elasticsearch集群时，它会被路由到包含目标主分片的节点。这个分片位置是通过文档ID哈希计算得到的。

写入 Buffer
文档被写入到内存中的 buffer。这个 buffer 是暂存数据的地方。

写入 Translog
同时，写操作被记录到事务日志（translog）中。Translog 用于数据恢复，确保数据在系统崩溃时不会丢失。

内存 Buffer <--- 文档
     |
     v
Translog <--- 写操作日志

2. 刷新（Refresh）操作

触发刷新
默认情况下，每秒钟会触发一次刷新操作。刷新操作将 buffer 中的数据写入一个新的 segment file。

写入 OS Cache
数据不会立即写入磁盘，而是先写入操作系统缓存（OS Cache）。这个缓存是操作系统级别的内存缓存。

清空 Buffer
一旦数据进入 OS Cache，就可以被搜索到，因此 buffer 可以被清空。

Buffer --> 刷新操作 --> OS Cache --> Segment File

3. Segment File

  • Segment File 生成
    每次刷新操作都会生成一个新的 segment file，这些文件存储在磁盘上但首先进入 OS Cache。

  • 合并 Segment
    随着时间的推移，Elasticsearch会自动执行段合并操作，将多个小的 segment file 合并成一个大的 segment file。这有助于提高搜索性能并减少文件数量。

4. Flush 操作

  • 触发条件
    Flush 操作通常在以下情况下触发：
  1. 每隔 30 分钟。
  2. 当 translog 达到一定大小。
  • 过程
  1. 刷新 Buffer：确保 buffer 中的数据被刷新到 OS Cache 中。
  2. 写入 Commit Point：记录当前所有 segment file 的标识。
  3. 强制写入磁盘：将 OS Cache 中的数据强制写入磁盘（fsync）。
  4. 清空 Translog：清空现有的 translog，并开始一个新的 translog。
Buffer --> 刷新 --> OS Cache --> Segment File --> Flush --> Disk
Translog (FSYNC)

5. Translog

  • Translog 的作用
    Translog 用于保证数据的持久性，即使系统崩溃。每次写操作都会被记录到 translog 中。默认情况下，translog 每 5 秒 fsync 到磁盘。

  • 恢复数据
    在系统重启时，Elasticsearch 会读取 translog 并恢复未持久化的数据到 buffer 和 OS Cache 中。

配置参数

  • index.translog.sync_interval：

控制 translog 多久 fsync 到磁盘，默认是 5 秒钟，最小为 100ms。

  • index.translog.durability：

    • 设置 translog 是每 5 秒钟刷新一次还是每次请求都 fsync。这个参数有两个取值：
      • request：每次请求都执行 fsync，确保每次写操作都被持久化。
      • async：默认值，translog 每隔 5 秒钟 fsync 一次。

数据写入流程总结

  1. 接收写请求：
    请求被路由到包含目标主分片的节点。
  2. 写入 Buffer 和 Translog：
    文档写入内存 buffer，同时记录到 translog。
  3. 刷新操作：
    每秒钟刷新 buffer，将数据写入 OS Cache 中的 segment file，并清空 buffer。
  4. Flush 操作：
    每 30 分钟或 translog 达到一定大小时，触发 flush 操作，确保所有数据都持久化到磁盘。
  5. Translog 恢复：
    在系统重启时，通过 translog 恢复未持久化的数据，确保数据完整性。

标签：分片,索引,文档,org,import,Elasticsearch
From： https://www.cnblogs.com/eiffelzero/p/18259325

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