Elasticsearch的原理和架构

概述

主要竞争对手是slor
主要参考
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current

字典

实现字典可以采取以下的数据结构，他们个有优缺点

• 排序列表Array/List 使用二分法查找，不平衡
• HashMap/TreeMap 性能高，内存消耗大，几乎是原始数据的三倍
• Skip List 跳跃表，可快速查找词语，在lucene、redis、Hbase等均有实现。相对于TreeMap等结构，特别适合高并发场景（Skip List介绍）
• Trie 适合英文词典，如果系统中存在大量字符串且这些字符串基本没有公共前缀，则相应的trie树将非常消耗内存（数据结构之trie树）
• Double Array Trie 适合做中文词典，内存占用小，很多分词工具均采用此种算法（深入双数组Trie）
• Ternary Search Tree 三叉树，每一个node有3个节点，兼具省空间和查询快的优点（Ternary Search Tree）
• Finite State Transducers (FST) 一种有限状态转移机，Lucene 4有开源实现，并大量使用

FST的原理建议访问这个页面
http://examples.mikemccandless.com/fst.py?terms=mop%2F0 moth%2F1 pop%2F2 star%2F3 stop%2F4 top%2F5 zzz%2F10 &cmd=Build+it!

mop/0（/为被索引项目）
moth/1
pop/2
star/3
stop/4
top/5
zzz/10
的构建结果是

通过FST，可以快速判断一个字符是否存在，并可以快速找到索引项。同时能充分利用前缀和后缀，节省存储空间。

Lucene

Lucene的目的是建立一个全文检索的工具包。

显然上面针对一个个字母建立fst是不靠谱的（保存指针的空间你足够保存好几个字符了）。所以，上述的每一个字母在实际应用中是代表一个“词“。这就需要分词器。Lucene支持多种分词器。通过分词器，可以查找文件的若干词。

如果说一般的索引是指，“文章号”对“文章中所有关键词”。
那么倒排索引把这个关系倒过来，变成：“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。所谓倒排索引，一般是通过FST和SkipLIst实现的。

Lucene不但应用于ES上，也应用于ES的主要竞争对手solr上。

ElasticSearch的原理

• 索引（Index）
  ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。

• 类型（Type）
  类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，然而其意义完全取决于用户需求。因此，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。

• 文档（Document）
  文档是索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域（Field）的容器，基于JSON格式进行表示。文档由一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为“多值域”。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。

• SHARD

1. index包含多个shard
2. 每个shard都是一个最小工作单元，承载部分数据；每个shard都是一个lucene实例，有完整的建立索引和处理请求的能力。
3. 增减节点时，shard会自动在nodes中负载均衡
4. primary shard和replica shard，每个document肯定只存在于某一个primary shard以及其对应的replica shard中，不可能存在于多个primary shard
5. replica shard是primary shard的副本，负责容错，以及承担读请求负载
6. primary shard的数量在创建索引的时候就固定了，replica shard的数量可以随时修改
7. primary shard的默认数量是5，replica默认是1，默认有10个shard，5个primary shard，5个replica shard
8. primary shard不能和自己的replica shard放在同一个节点上（否则节点宕机，primary shard和副本都丢失，起不到容错的作用），但是可以和其他primary shard的replica shard放在同一个节点上

• SEGMENT
  elasticsearch中每个shard每隔1秒都会refresh一次，每次refresh都会生成一个新的segment.一个segment对应着硬盘或者缓存（内存充当文件系统的）的一个文件，占用一个文件描述符。

• translog
  事务日志，在每一次对 Elasticsearch 进行操作时均进行了日志记录。作为临时文件存储在硬盘上。理想中应该是任何一次写入都刷入磁盘，但是性能考虑不可能。实际上是每几秒中调用一次fsync刷到磁盘来提高吞吐量。这当然带来了丢失数据的可能。

存储过程

• 第一步，新增的数据只存储在translog和内存中的buffer中
  

• 第二步，refresh操作。清空buffer中的数据（translog数据不变），新建segment并式segment可以被检索的到。refresh操作会创建新的段，ES中默认每秒中进行一次refresh。
  
  顺便一题，ES检索数据会同时检索buffer和segment，这样保证数据每一次都能拿到最新的数据。

• 第三步，不断累积数据，重复数据写到buffer和translog，清空buffer移入新segment的过程。
  

• 第四步，一定时间后，执行flush操作。清空buffer，translog，所有segment处于commit状态
  

索引合并（segment合并）

每个shard每秒生成一个文件，如果我们不合并，后果肯定是不忍直视的。显而易见的事实是，段越多，搜索也就越慢。
下图显示ES尝试将两个已经提交和一个未提交的段进行合并。

一旦合并，旧的segment将被删除。

段合并极为消耗资源，所以一般情况下ES会对段合并消耗的资源加以限制。

ElasticSearch的架构

客户端请求可以发送到集群的任何节点，每个节点都知道任意文档所处的位置，然后转发这些请求，收集数据，返回给客户端，处理客户端请求的节点成为协调节点。
Elasticsearch基于Java编写，最新版本6.2.x要求Java 8。
ES提供REST API给用户用于日常管理，端口是9100。不过一般情况下，我们都会安装插件Elasticsearch Head。