Elasticsearch:图解写入流程

一、Elasticsearch概述：

        Elasticsearch是一个功能强大、性能高效、易于使用和扩展的分布式搜索和分析引擎，已被广泛应用于日志分析、企业搜索、电子商务等领域。

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，它能够快速存储、搜索和分析大量的数据。它支持多种数据类型的存储和检索，包括结构化、半结构化和非结构化数据。Elasticsearch具有以下特点：

1. 分布式架构：Elasticsearch是一个分布式系统，数据可以分散在多个节点上，从而提高了数据的可用性和可扩展性。

2. 实时搜索和分析：Elasticsearch支持实时搜索和分析，可以快速响应查询请求，帮助用户快速地找到需要的信息。

3. 支持多种数据源：Elasticsearch支持多种数据源的数据导入和同步，包括数据库、日志文件、网络数据等。

4. 易于使用和扩展：Elasticsearch具有易于使用和扩展的特点，通过简单的API可以实现搜索、聚合、过滤等多种功能，同时也支持插件扩展，可以方便地实现自定义功能。

5. 开源免费：Elasticsearch是一个开源的软件，可以免费使用和部署，同时也有丰富的社区支持和文档资料。

二、理解Elasticsearch写入过程的必要性：

        学习Elasticsearch的写入过程可以帮助我们更好地理解和应用这项技术，从而优化其性能，提高数据的可用性和可扩展性，实现更高效的搜索和分析。

1. 更好地理解Elasticsearch的工作原理：通过学习Elasticsearch的写入过程，可以深入了解Elasticsearch是如何处理和存储数据的，有助于更好地理解其工作原理。

2. 提高数据的可用性和可扩展性：Elasticsearch将索引数据分成多个分片，每个分片可以分布在不同的节点上，这样可以提高数据的可用性和可扩展性。

3. 优化写入性能：了解Elasticsearch的写入过程可以帮助我们优化写入性能，例如通过合理的分片策略、调整刷新间隔等方式提高写入效率。

4. 提高搜索效率：Elasticsearch的搜索效率与其写入效率密切相关，通过了解写入过程，可以更好地优化搜索效率，例如通过合理的分片策略、调整合并策略等方式提高搜索效率。

三、Elasticsearch写入流程图：

四、Elasticsearch写入流程简述：

1. 客户端将数据序列化后以http的方式发送到elasticsearch api端点；

2. elasticsearch api端点以http的方式发送至协调节点；

3. 协调节点通过路由规则讲写入请求发送至数据节点；

4. 数据节点将写入请求落在主分片上；

5. 主分片将序列化之后的数据转成字节流写入translog buffer；

6. 当translog buffer被填满时，将所有日志写入translog进行持久化，并清空translog buffer；

7. 当文档数量与时间间隔达到规定阈值时，进行flush操作，创建一个新的文件segment，将translog buffer的数写入segment；

8. 当分片中segment的数量操作一定阈值时（默认10），当前数据节点会在内存中开辟一个空间，叫做segment merge cache ，会把将要合并的segment的内容读取写入新的段文件，这个段文件存储在merge directory；

9. 最终这个merge directory会落盘，叫做merged segment；

10. merged segment所属主分片会进行广播，通知它的副本分片有一个新的段；

11. 这些副本分片收到广播后，会检查是否缺少这个新的段，如果缺少，副本分片会将存储在事务日志中的写操作应用到新的段中；

12. 待副本分片写入完成后，通知主分片写入完成；

13. 主分片以http的方式发送写入完成的信息给elasticsearch api端点；

14. elasticsearch api端点再将结果信息返回给客户端；