ElasticSearch读写原理
es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?底层的 lucene 介绍一下呗?倒排索引了解吗?
es 写数据过程
- 客户端选择一个 node 发送请求过去,这个 node 就是
coordinating node(协调节点)。 coordinating node对 document 进行路由,将请求转发给对应的 node(有 primary shard)。- 实际的 node 上的
primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node。 coordinating node如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果给客户端。
如图:

es 读数据过程
可以通过 doc id 来查询,会根据 doc id 进行 hash,判断出来当时把 doc id 分配到了哪个 shard 上面去,从那个 shard 去查询。
- 客户端发送请求到任意一个 node,成为
coordinate node。 coordinate node对doc id进行哈希路由,将请求转发到对应的 node,此时会使用round-robin随机轮询算法,在primary shard以及其所有 replica 中随机选择一个,让读请求负载均衡。- 接收请求的 node 返回 document 给
coordinate node。 coordinate node返回 document 给客户端。
es 搜索数据过程
es 最强大的是做全文检索,就是比如你有三条数据:
java真好玩儿啊
java好难学啊
j2ee特别牛
你根据 java 关键词来搜索,将包含 java的 document 给搜索出来。es 就会给你返回:java真好玩儿啊,java好难学啊。
- 客户端发送请求到一个
coordinate node。 - 协调节点将搜索请求转发到所有的 shard 对应的
primary shard或replica shard,都可以。 - query phase:每个 shard 将自己的搜索结果(其实就是一些
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。 - fetch phase: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。
写请求是写入 primary shard,然后同步给所有的 replica shard;读请求可以从 primary shard 或 replica shard 读取,采用的是随机轮询算法。
写数据底层原理
大致如图:

1. 数据先写入内存 buffer,在 buffer 里的时候数据是搜索不到的;同时将数据写入 translog 日志文件。如果 buffer 快满了,或者到一定时间,就会将内存 buffer 数据 refresh 到一个新的 segment file 中,但是此时数据不是直接进入 segment file 磁盘文件,而是先进入 os cache 。这个过程就是 refresh。
2. 每隔 1 秒钟,es 将 buffer 中的数据写入一个新的 segment file,每秒钟会产生一个新的磁盘文件 segment file,这个 segment file 中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。但是如果 buffer 里面此时没有数据,那当然不会执行 refresh 操作,如果 buffer 里面有数据,默认 1 秒钟执行一次 refresh 操作,刷入一个新的 segment file 中。
3.操作系统里面,磁盘文件其实都有一个东西,叫做 os cache,即操作系统缓存,就是说数据写入磁盘文件之前,会先进入 os cache,先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。只要 buffer中的数据被 refresh 操作刷入 os cache中,这个数据就可以被搜索到了。
4.为什么叫 es 是准实时的? NRT,全称 near real-time。默认是每隔 1 秒 refresh 一次的,所以 es 是准实时的,因为写入的数据 1 秒之后才能被看到。可以通过 es 的 restful api 或者 java api,手动执行一次 refresh 操作,就是手动将 buffer 中的数据刷入 os cache中,让数据立马就可以被搜索到。只要数据被输入 os cache 中,buffer 就会被清空了,因为不需要保留 buffer 了,数据在 translog 里面已经持久化到磁盘去一份了。重复上面的步骤,新的数据不断进入 buffer 和 translog,不断将 buffer 数据写入一个又一个新的 segment file 中去,每次 refresh 完 buffer 清空,translog 保留。随着这个过程推进,translog 会变得越来越大。当 translog 达到一定长度的时候,就会触发 commit 操作。
5. commit 操作发生第一步,就是将 buffer 中现有数据 refresh 到 os cache 中去,清空 buffer。然后,将一个 commit point写入磁盘文件,里面标识着这个 commit point 对应的所有 segment file,同时强行将 os cache 中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中去。最后清空 现有 translog 日志文件,重启一个 translog,此时 commit 操作完成。
6.这个 commit 操作叫做 flush。默认 30 分钟自动执行一次 flush,但如果 translog 过大,也会触发 flush。flush 操作就对应着 commit 的全过程,我们可以通过 es api,手动执行 flush 操作,手动将 os cache 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。
7.translog 日志文件的作用是什么?你执行 commit 操作之前,数据要么是停留在 buffer 中,要么是停留在 os cache 中,无论是 buffer 还是 os cache 都是内存,一旦这台机器死了,内存中的数据就全丢了。所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件 translog 中,一旦此时机器宕机,再次重启的时候,es 会自动读取 translog 日志文件中的数据,恢复到内存 buffer 和 os cache 中去。
8. translog 其实也是先写入 os cache 的,默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中去,所以默认情况下,可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 buffer 或者 translog 文件的 os cache 中,如果此时机器挂了,会丢失 5 秒钟的数据。但是这样性能比较好,最多丢 5 秒的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 fsync 到磁盘,但是性能会差很多。
其实 es 第一是准实时的,数据写入 1 秒后可以搜索到;可能会丢失数据的。有 5 秒的数据,停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中,而不在磁盘上,此时如果宕机,会导致 5 秒的数据丢失。
总结一下,数据先写入内存 buffer,然后每隔 1s,将数据 refresh 到 os cache,到了 os cache 数据就能被搜索到(所以我们才说 es 从写入到能被搜索到,中间有 1s 的延迟)。每隔 5s,将数据写入 translog 文件(这样如果机器宕机,内存数据全没,最多会有 5s 的数据丢失),translog 大到一定程度,或者默认每隔 30mins,会触发 commit 操作,将缓冲区的数据都 flush 到 segment file 磁盘文件中。
数据写入 segment file 之后,同时就建立好了倒排索引。
删除/更新数据底层原理
1. 如果是删除操作,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。
2. 如果是更新操作,就是将原来的 doc 标识为 deleted 状态,然后新写入一条数据。
3. buffer 每 refresh 一次,就会产生一个 segment file,所以默认情况下是 1 秒钟一个 segment file,这样下来 segment file 会越来越多,此时会定期执行 merge。每次 merge 的时候,会将多个 segment file 合并成一个,同时这里会将标识为 deleted 的 doc 给物理删除掉,然后将新的 segment file 写入磁盘,这里会写一个 commit point,标识所有新的 segment file,然后打开 segment file 供搜索使用,同时删除旧的 segment file。
文章转载来自https://www.cnblogs.com/yuxiang1/p/10601253.html
ElasticSearch读写原理的更多相关文章
- HBase数据模型和读写原理
Hbase的数据模型和读写原理: HBase是一个开源可伸缩的分布式数据库,他根据Google Bigtable数据模型构建在hadoop的hdfs存储系统之上. HBase是一个稀疏.多维度 ...
- Elasticsearch工作原理
一.关于搜索引擎 各位知道,搜索程序一般由索引链及搜索组件组成. 索引链功能的实现需要按照几个独立的步骤依次完成:检索原始内容.根据原始内容来创建对应的文档.对创建的文档进行索引. 搜索组件用于接收用 ...
- 第八章 Redis数据库结构与读写原理
注:本文主要参考自<Redis设计与实现> 1.数据库结构 每一个redis服务器内部的数据结构都是一个redisDb[],该数组的大小可以在redis.conf中配置("dat ...
- Redis数据库结构与读写原理
此文已由作者赵计刚薪授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 1.数据库结构 每一个redis服务器内部的数据结构都是一个redisDb[],该数组的大小可以在redi ...
- HBase存储及读写原理介绍
一.HBase介绍及其特点 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDF ...
- 营销MM让我讲MySQL日志顺序读写及数据文件随机读写原理
摘要:你知道吗,MySQL在实际工作时候的两种数据读写机制? 本文分享自华为云社区<MySQL日志顺序读写及数据文件随机读写原理>,作者:JavaEdge . MySQL在实际工作时候的两 ...
- Elasticsearch架构原理
架构原理 本书作为 Elastic Stack 指南,关注于 Elasticsearch 在日志和数据分析场景的应用,并不打算对底层的 Lucene 原理或者 Java 编程做详细的介绍,但是 Ela ...
- ElasticSearch(3)-原理
参考文档: http://learnes.net/distributed_crud/bulk_requests.html 一.分布式集群 1.1 空集群 单台机器,其中没有数据,也没有索引. 集群中一 ...
- Elasticsearch索引原理
转载 http://blog.csdn.net/endlu/article/details/51720299 最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计 ...
随机推荐
- MySql详解(五)
MySql详解(五) MySql库的管理 一.创建库 create database [if not exists] 库名[ character set 字符集名]; 二.修改库 alter data ...
- Nginx实践--安全升级
之前写了一些nginx的东西,这次继续,主要使用upstream针对proxy_pass转发做个处理 一般情况下我们在使用nginx反向代理的时候,都是如下配置, ... location /api ...
- 【openjudge】【搜索(bfs)】P4980拯救行动
[描述:] 公主被恶人抓走,被关押在牢房的某个地方.牢房用N*M (N, M <= 200)的矩阵来表示.矩阵中的每项可以代表道路(@).墙壁(#).和守卫(x). 英勇的骑士(r)决定孤身一人 ...
- CHECKEDLISTBOX用法总结
C# CHECKEDLISTBOX用法总结 一般认为:foreach (object obj in checkedListBox1.SelectedItems)即可遍历选中的值. 其实这里遍历的只 ...
- 漫画:高并发下的HashMap
这一期我们来讲解高并发环境下,HashMap可能出现的致命问题. HashMap的容量是有限的.当经过多次元素插入,使得HashMap达到一定饱和度时,Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高. 这时候 ...
- Spark项目之电商用户行为分析大数据平台之(八)需求分析
1.按条件筛选session 搜索过某些关键词的用户.访问时间在某个时间段内的用户.年龄在某个范围内的用户.职业在某个范围内的用户.所在某个城市的用户,发起的session.找到对应的这些用户的ses ...
- opencv——对象提取与测量
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespac ...
- OpenCV——Harris、Shi Tomas、自定义、亚像素角点检测
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace st ...
- linux-如何快速替换IP
导读 在Linux在做高可用的时候,经常会使用到虚拟IP.在windows上一个网卡可以配置两个IP,在Linux直接使用ip命令就可以添加了. 添加 ip address add 192.168.1 ...
- tarjan - 强连通
如果两个点可以互相到达,则称为强连通.如果有向图G每个点都可以互相到达,则称为强连通图.其中G中的极大强连通子图,则称为强连通分量.现求强连通分量是多少,且哪些点属于同一个强连通分量 tarjan由d ...