内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 写入&检索原理

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内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 认识一下

内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 数据结构及巧妙算法

内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 架构&三高保证

内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 写入&检索原理

内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 常见问题痛点及解决方案

写入原理

协调节点

客户端写入一条数据，到Elasticsearch集群里边就是由协调节点来处理这次请求：

集群上的每个节点都是coordinating node，表明这个节点可以做路由。比如节点1接收到了请求，但发现这个请求的数据应该是由节点2处理（因为主分片在节点2上），所以会把请求转发到节点2上。

• coodinate node通过hash算法可以计算出是在哪个主分片上，然后路由到对应的index node
• shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)

节点写入

• 将数据写到内存缓存区
• 然后将数据写到translog缓存区
• 定期将数据从buffer中refresh到FileSystemCache中，生成segment文件，一旦生成segment文件，就能通过索引查询到了
• refresh完，memory buffer就清空了。
• 定期将translog 从buffer flush到磁盘中
• 定期/定量从FileSystemCache中,结合translog内容flush index到磁盘中。

默认配置运行流程：

• Elasticsearch会把数据先写入内存缓冲区，然后每隔1s刷新到文件系统缓存区（当数据被刷新到文件系统缓冲区以后，数据才可以被检索到）。所以：Elasticsearch写入的数据需要1s才能查询到
• 为了防止节点宕机，内存中的数据丢失，Elasticsearch会另写一份数据到日志文件上，但最开始的还是写到内存缓冲区，每隔5s才会将缓冲区的刷到磁盘中。所以：Elasticsearch某个节点如果挂了，可能会造成有5s的数据丢失。
• 等到磁盘上的translog文件大到一定程度或者超过了30分钟，会触发commit操作，将内存中的segment文件异步刷到磁盘中，完成持久化操作。

说白了就是：写内存缓冲区（定时去生成segment，生成translog），能够让数据能被索引、被持久化。最后通过commit完成一次的持久化。

最后

等主分片写完了以后，会将数据并行发送到副本集节点上，等到所有的节点写入成功就返回ack给协调节点，协调节点返回ack给客户端，完成一次的写入。

更新和删除

• 给对应的doc记录打上.del标识，如果是删除操作就打上delete状态，如果是更新操作就把原来的doc标志为delete，然后重新新写入一条数据

• 前面提到了，每隔1s会生成一个segment 文件，那segment文件会越来越多越来越多。Elasticsearch会有一个merge任务，会将多个segment文件合并成一个segment文件。在合并的过程中，会把带有delete状态的doc给物理删除掉。

检索原理

核心

link：3. 数据结构

两大类

es的检索主要分为两大类

1. 根据ID查询doc（实时）
   1. 检索内存的Translog文件
   2. 检索硬盘的Translog文件
   3. 检索硬盘的Segment文件
2. 根据query（搜索词）去查询匹配的doc（近实时，因为segment文件是每隔一秒才生成一次的）
   1. 查询Segment

三阶段

• QUERY_AND_FETCH（查询完就返回整个Doc内容）

• QUERY_THEN_FETCH（先查询出对应的Doc id ，然后再根据Doc id 匹配去对应的文档）

• DFS_QUERY_THEN_FETCH（先算分，再查询）

  • 「这里的分指的是 词频率和文档的频率（Term Frequency、Document Frequency）众所周知，出现频率越高，相关性就更强」

一般我们用得最多的就是QUERY_THEN_FETCH，第一种查询完就返回整个Doc内容（QUERY_AND_FETCH）只适合于只需要查一个分片的请求。

QUERY_THEN_FETCH总体的大概流程流程：

• 客户端请求发送到集群的某个节点上。集群上的每个节点都是coordinate node（协调节点）
• 然后协调节点将搜索的请求转发到所有分片上（主分片和副本分片都行）
• 每个分片将自己搜索出的结果(doc 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。
• 接着由协调节点根据 doc id 去各个节点上拉取实际的 document 数据，最终返回给客户端。

Query Phase阶段时节点做的事：

• 协调节点向目标分片发送查询的命令（转发请求到主分片或者副本分片上）
• 数据节点（在每个分片内做过滤、排序等等操作），返回doc id给协调节点

Fetch Phase阶段时节点做的是：

• 协调节点得到数据节点返回的doc id，对这些doc id做聚合，然后将目标数据分片发送抓取命令（希望拿到整个Doc记录）
• 数据节点按协调节点发送的doc id，拉取实际需要的数据返回给协调节点