Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它具备全文检索、结构化搜索、数据分析、复杂语言处理、地理位置处理以及对象关联分析等功能。ES的设计允许水平扩展,支持PB级别的数据,并且提供了近实时的搜索能力。
架构原理
ES的架构包括以下几个核心概念:
- 节点(Node):ES集群中的一个实例。
- 集群(Cluster):由多个节点组成,共同工作,共享数据,提供高可用性。
- 索引(Index):存储文档的集合,类似于数据库中的数据库。
- 分片(Shard):索引可以被分成多个分片,分片可以分布在集群的不同节点上,支持数据的水平扩展。
- 副本(Replica):每个分片可以有多个副本,提高数据的可用性和容错性。
写入数据流程
当数据写入ES时,会经过以下步骤:
- 客户端发送数据到任意节点,该节点成为协调节点(Coordinator Node)。
- 协调节点根据文档ID的哈希值,确定数据应该路由到哪个主分片。
- 主分片接收数据,并在内存中进行索引构建,同时将数据写入事务日志(Translog)以保证数据不丢失。
- 数据被刷新(Refresh)到磁盘上的Lucene索引段(Segment)中,此时数据可以被搜索到。
- 通过段合并(Segment Merging)优化存储和搜索性能。
检索数据流程
检索数据时,流程如下:
- 客户端发送搜索请求到任意节点,该节点成为协调节点。
- 协调节点将查询请求分发到所有相关的分片。
- 每个分片并行处理查询,并返回结果给协调节点。
- 协调节点聚合结果,并进行排序、分页等操作。
- 协调节点返回最终结果给客户端。
优势
- 高可用性:通过分片和副本机制,即使部分节点故障,服务也不会中断。
- 水平扩展:可以简单地添加更多节点来扩展存储和处理能力。
- 高性能:并行处理查询请求,提高查询性能。
- 容错性:副本机制确保数据的持久性和一致性。
总结
Elasticsearch通过其分布式架构,提供了一个强大、灵活且可扩展的搜索解决方案。它的设计哲学是简单性和易用性,同时隐藏了底层Lucene的复杂性。通过分片和副本机制,ES能够处理大规模数据集,并提供快速、准确的搜索结果。