elasticsearch学习

Elasticsearch:分布式,RESTful风格的搜索和分析。REST:资源状态转换,路径是对资源的定位,方法是对资源的操作。GET,POST,PUT,DELETE,HEAD,get和head无论对资源操作多少次都不会改变资源的状态(都是对资源的获取,不同在于head返回体没有内容)。 get,put,delete,head都是幂等性的。

安装目录:D:/software/elasticserch-7.12.0

启动: 双击 安装目录/elasticserch-7.12.0/bin/elasticsearch.bat

9300 :集群间组件通信端口 9200 :浏览器访问端口

ES是面向文档型数据库,一条数据就是一个文档。

ES 里的Index可以看做一个库,而Types相当于表,Documents则相当于表的行。

这里Types 的概念已经被逐渐弱化,Elasticsearch 6.X中,一个index下已经只能包含一个type,Elasticsearch 7.X中, Type 的概念已经被删除了。

mysql使用正排(正向)索引,检索内容,以文件id关联内容;

es使用倒排索引 ,以内容关联文件id;

所有的分片放在一起就是一个完整的索引数据。

数据存放的路由计算公式:hash(id)%主分片数量

数据获取:采用分片控制,用户可以访问任意一个节点获取数据,该节点称之为协调节点。

道理上采用轮询机制获取数据,但该协调节点有权利将请求转发到下一个节点。

用户保存数据流程:

当然有参数可以修改保存响应流程。当主分片保存完成之后就可以返回响应。

用户数据读取过程:

更新流程读流程的结合:

ES准实时原理

写入过程 1.0 (不完善)

  1. 不断将 Document 写入到 In-memory buffer (内存缓冲区)。
  2. 当满足一定条件后内存缓冲区中的 Documents 刷新到磁盘。
  3. 生成新的 segment 以及一个 Commit point 提交点。
  4. 这个 segment 就可以像其他 segment 一样被读取了。

画图如下:

将文件刷新到磁盘是非常耗费资源的,而且在内存缓冲区和磁盘中间存在一个高速缓存(cache),一旦文件进入到 cache 就可以像磁盘上的 segment 一样被读取了。

写入过程 2.0

  1. 不断将 Document 写入到 In-memory buffer (内存缓冲区)。
  2. 当满足一定条件后内存缓冲区中的 Documents 刷新到 高速缓存(cache)。
  3. 生成新的 segment ,这个 segment 还在 cache 中。
  4. 这时候还没有 commit ,但是已经可以被读取了。

画图如下:

数据从 buffer 到 cache 的过程是定期每秒刷新一次。所以新写入的 Document 最慢 1 秒就可以在 cache 中被搜索到。

而 Document 从 buffer 到 cache 的过程叫做 ?refresh 。一般是 1 秒刷新一次,不需要进行额外修改。当然,如果有修改的需要,可以参考文末的相关资料。这也就是为什么说 Elasticsearch 是准实时的。

使文档立即可见:

Cloud Studio代码运行

复制代码
PUT /test/_doc/1?refresh
{"test": "test"}

// 或者
PUT /test/_doc/2?refresh=true
{"test": "test"}

Translog 事务日志

此处可以联想 Mysql 的 binlog, ES 中也存在一个 translog 用来失败恢复。

  1. Document 不断写入到 In-memory buffer,此时也会追加 translog。
  2. 当 buffer 中的数据每秒 refresh 到 cache 中时,translog 并没有进入到刷新到磁盘,是持续追加的。
  3. translog 每隔 5s 会 fsync 到磁盘。
  4. translog 会继续累加变得越来越大,当 translog 大到一定程度或者每隔一段时间,会执行 flush。

flush 操作会分为以下几步执行:

  1. buffer 被清空。
  2. 记录 commit point。
  3. cache 内的 segment 被 fsync 刷新到磁盘。
  4. translog 被删除。

值得注意的是:

  1. translog 每 5s 刷新一次磁盘,所以故障重启,可能会丢失 5s 的数据。
  2. translog 执行 flush 操作,默认 30 分钟一次,或者 translog 太大 也会执行。

手动执行flush:

Cloud Studio代码运行

复制代码
POST /my-index-000001/_flush

3

删除和更新

segment 不可改变,所以 docment 并不能从之前的 segment 中移除或更新。

所以每次 commit, 生成 commit point 时,会有一个 .del 文件,里面会列出被删除的 document(逻辑删除)。

而查询时,获取到的结果在返回前会经过 .del 过滤。

更新时,也会标记旧的 docment 被删除,写入到 .del 文件,同时会写入一个新的文件。此时查询会查询到两个版本的数据,但在返回前会被移除掉一个。

4

segment 合并

每 1s 执行一次 refresh 都会将内存中的数据创建一个 segment。

segment 数目太多会带来较大的麻烦。每一个 segment 都会消耗文件句柄、内存和cpu运行周期。更重要的是,每个搜索请求都必须轮流检查每个 segment ;所以 segment 越多,搜索也就越慢。

在 ES 后台会有一个线程进行 segment 合并:

  1. refresh操作会创建新的 segment 并打开以供搜索使用。
  2. 合并进程选择一小部分大小相似的 segment,并且在后台将它们合并到更大的 segment 中。这并不会中断索引和搜索。
  3. 当合并结束,老的 segment 被删除 说明合并完成时的活动:
    1. 新的 segment 被刷新(flush)到了磁盘。 写入一个包含新 segment 且排除旧的和较小的 segment的新 commit point。
    2. 新的 segment 被打开用来搜索。
    3. 老的 segment 被删除。

物理删除:

在 segment merge 这块,那些被逻辑删除的 document 才会被真正的物理删除。

5

总结

主要介绍了内部写入和删除的过程,需要了解 refresh、fsync、flush、.del、segment merge 等名词的具体含义。

完整画图如下:

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