如何保证数据写入过程中不丢

数据写入请求达到时,以需要的数据格式组织并写入磁盘的过程叫做数据提交,对应es就是创建倒排索引,维护segment文件

如果我们同步的方式,来处理上述过程,那么系统的吞吐量将很低

如果我们以异步的方式,先写入内存,然后再异步提交到磁盘,则有可能因为机器故障而而丢失还未写入到磁盘中的数据

为了解决这个问题,一般的存储系统都会设计transag log (事务日志)或这write ahead log(预写式日志)。它的作用时,将最近的写入数据或操作以日志的形式直接落盘,从而使得即便系统崩溃后,依然可以基于这些磁盘日志进行数据恢复。

Mysql有redo undo log ,而HBASE、LevelDB,RockDB等采用的LSM tree则提供了write ahead log 这样的设计,来保证数据的不丢失

直接落盘的 translog 为什么不怕降低写入吞吐量?

上述论述中,数据以同步方式落盘会有性能问题,为什么将translog和wal直接落盘不影响性能?原因如下:

  • 写的日志不需要维护复杂的数据结构,它仅用于记录还未真正提交的业务数据。所以体量小
  • 并且以顺序方式写盘,速度快

es默认是每个请求都会同步落盘translog ,即配置index.translog.durabilityrequest。当然对于一些可以丢数据的场景,我们可以将index.translog.durability配置为async 来提升写入translog的性能,该配置会异步写入translog到磁盘。具体多长时间写一次磁盘,则通过index.translog.sync_interval来控制

前面说了,为了保证translog足够小,所以translog不能无限扩张,需要在一定量后,将其对应的真实业务数据以其最终数据结构(es是倒排索引)提交到磁盘,这个动作称为flush ,它会实际的对底层Lucene 进行一次commit。我们可以通过index.translog.flush_threshold_size 来配置translog多大时,触发一次flush。每一次flush后,原translog将被删除,重新创建一个新的translog

elasticsearch本身也提供了flush api来触发上述commit动作,但无特殊需求,尽量不要手动触发

如何保证已写数据在集群中不丢

对每个shard采用副本机制。保证写入每个shard的数据不丢

in-memory buffer

前述translog只是保证数据不丢,为了其记录的高效性,其本身并不维护复杂的数据结构。 实际的业务数据的会先写入到in-memory buffer中,当调用refresh后,该buffer中的数据会被清空,转而reopen一个segment,使得其数据对查询可见。但这个segment本身也还是在内存中,如果系统宕机,数据依然会丢失。需要通过translog进行恢复

其实这跟lsm tree非常相似,新写入内存的业务数据存放在内存的MemTable(对应es的in-memory buffer),它对应热数据的写入,当达到一定量并维护好数据结构后,将其转成内存中的ImmutableMemTable(对应es的内存segment),它变得可查询。

总结

  • refresh 用于将写入内存in-memory buffer数据,转为查询可见的segment

  • 每次一次写入除了写入内存外in-memory buffer,还会默认的落盘translog

  • translog 达到一定量后,触发in-memory buffer落盘,并清空自己,这个动作叫做flush

  • 如遇当前写入的shard宕机,则可以通过磁盘中的translog进行数据恢复

LSM Tree的详细介绍

https://www.cnblogs.com/niceshot/p/14321372.html

参考资料

https://ezlippi.com/blog/2018/04/elasticsearch-translog.html

https://stackoverflow.com/questions/19963406/refresh-vs-flush

https://qbox.io/blog/refresh-flush-operations-elasticsearch-guide/

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules-translog.html#index-modules-translog-retention

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/translog.html

欢迎关注我的个人公众号"西北偏北UP",记录代码人生,行业思考,科技评论

Elasticsearch如何保证数据不丢失?的更多相关文章

  1. Spark Streaming使用Kafka保证数据零丢失

    来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了 ...

  2. Kafka如何保证数据不丢失

    Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1. 如果是 ...

  3. [转帖]kafka 如何保证数据不丢失

    kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数 ...

  4. kafka 如何保证数据不丢失

    一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  b ...

  5. Spark Streaming和Kafka整合保证数据零丢失

    当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源 ...

  6. rabbitmq保证数据不丢失方案

    rabbitmq如何保证消息的可靠性 1.保证消息不丢失 1.1.开启事务(不推荐) 1.2.开启confirm(推荐) 1.3.开启RabbitMQ的持久化(交换机.队列.消息) 1.4.关闭Rab ...

  7. kafka保证数据不丢失机制

    kafka如何保证数据的不丢失 1.生产者如何保证数据的不丢失:消息的确认机制,使用ack机制我们可以配置我们的消息不丢失机制为-1,保证我们的partition的leader与follower都保存 ...

  8. Spark Streaming和Kafka整合是如何保证数据零丢失

    转载:https://www.iteblog.com/archives/1591.html 当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢 ...

  9. 23 mysql怎么保证数据不丢失?

    MySQL的wal机制,得到的结论是:只要redo log和binlog 持久化到磁盘,就能确保mysql异常重新启动后,数据是可以恢复的. binlog的写入机制 其实,binlog的写入逻辑比较简 ...

随机推荐

  1. 记一次jedis并发使用问题JedisException: Could not return the resource to the pool

    今天线上突然发现个奇怪的问题项目第一次启动的时候redis报错JedisException: Could not return the resource to the pool 直接访问接口的时候不报 ...

  2. MySQL为Null会导致5个问题,个个致命!

    在正式开始之前,我们先来看下 MySQL 服务器的配置和版本号信息,如下图所示: "兵马未动粮草先行",看完了相关的配置之后,我们先来创建一张测试表和一些测试数据. -- 如果存在 ...

  3. 为什么import React from 'react',React首字母必须大写?

    很奇怪的是,明明没有用到 React,但是我不得不 import React.这是为什么? import React from 'react'; export default function (pr ...

  4. Mysql大概1700W大表删除1000W左右数据,发现数据大小和索引大小并没有减少思考

    MySQL删除操作其实是假删除 因为近期在重构优化一个业务的时候 发现有一张表(send_log)数据量将近1700W 左右  占用数据大小17G,索引18G左右  而我们的核心应用在使用的时候 会去 ...

  5. dalao高精

    #ifndef MY_BIGN_H#define MY_BIGN_H 1#pragma GCC system_header#include<cstring>#include<algo ...

  6. C#自定义控件的应用(数据绑定,属性等)

    刚刚开始程序设计的码农生涯,也许一些开发工具上的控件可以满足我们的需求,但是随之时间的迁移,我们对控件的呈现形式需求越来越多样化,这个时候就需要我们来自定义控件,我是一个刚刚入职没多久的菜鸟,接触软件 ...

  7. 图解SparkStreaming与Kafka的整合,这些细节大家要注意!

    前言 老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是复习总结大数据开发的知识点,一方面是希望帮助更多自学的小伙伴.由于老刘是自学大数据开发,肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! ...

  8. Beta冲刺--总结随笔

    一.项目预期计划 时间 (天) 预期计划 完成情况 1-2 登录注册页面美化 完成 3-5 完善寻/失物登记以及管理页面 完成 6-9 实现剩下的用户管理.我的账号等页面 50% 9-10 最终测试与 ...

  9. IntelliJ IDEA实用插件

    Free MyBatis plugin 插件效果 Save Actions 插件设置 勾选后Ctrl + S就会执行格式化操作,等价于格式化快捷键Alt + Ctrl + L

  10. 初学java进制转换方面补充学习

    进制转换: 基础: ​ 二进制用的数为:0/1 ​ 八进制用的数为:0/1/2/3/4/5/6/7 ​ 十进制用的数为:0/1/2/3/4/5/6/7/8/9 ​ 十六进制用的数为:0/1/2/3/4 ...