深入浅出 jackrabbit 之四 索引提交(上)

在上上篇文章中,我们了解了创建索引的一般流程,在上篇文章中,我们也已经明确的知道,一个node的哪些信息是需要加入到索引中去的,也就是jackrabbit是如何来创建document的。那么接下来我们就是要了解jackrabbit是如何把这些document加入到索引文件中去的。

接下来我们需要回顾一下索引概览中的最后几句话:
那么代码的主要逻辑在哪里呢?
在DeleteNode和AddNode类中,还有就是在flush方法中。

这句话充分了说明本文需要描述的内容,那便是
1 如何把document从index删除
2 如何把document放到index中
3 什么是flush

在讨论这3个内容之前我们有必要说明一下executeAndLog方法的作用,从方法名,我们得到的信息是:1执行Node,而log一些数据,那么我们再来看看源代码
executeAndLog(new DeleteNode(transactionId, (UUID) remove.next()));

先进入了executeAndLog方法:

private Action executeAndLog(Action a)
            throws IOException {
        a.execute(this);
        redoLog.append(a);
        // please note that flushing the redo log is only required on
        // commit, but we also want to keep track of new indexes for sure.
        // otherwise it might happen that unused index folders are orphaned
        // after a crash.
        if (a.getType() == Action.TYPE_COMMIT || a.getType() == Action.TYPE_ADD_INDEX) {
            redoLog.flush();
            // also flush indexing queue
            indexingQueue.commit();
        }
        return a;
}
 


在上面这个方法中,我们可以看到以下几个流程:
1 执行DeleteNode的execute方法(是Action的实现类)
2 记录redolog(redolog做啥呀,先留着)
3 刷新redolog到磁盘同时commit indexingqueue(如果是事物提交或者添加index的时候,同时,这个indexingqueue是一个非常怪的设计)

显然这个方法是用来执行Action的,DeleteNode只是Action之一,所以要理解整个体系,我们得先了解了解Action接口到底有多少个实现类:

从图中可以看到Action有很多的实现类,不过ahuaxuan已经在图中作了一些概要的说明以帮助我们理解这些实现类的作用,而且DeleteNode和AddNode类已经出现在我们要分析的范围之内了。

在了解了Action之后,我们需要正视我们在文章开始提出的3个问题了

1 如何把document从index删除

首先,看看DeleteNode里面的逻辑:从上图中我们可以确切的知道DeleteNode就是用来把一个Node从index删除的action。它的主要逻辑都集中在execute方法中,那么下面我们来看看DeleteNode的execute方法(其中包含了ahuaxuan的一些注释和原有的注释,可以帮助我们快速理解它的功能):

public void execute(MultiIndex index) throws IOException {
//一个deleteNode代表了一个需要被删除的Node,它持有这个//node的uuid
            String uuidString = uuid.toString();
            // check if indexing queue is still working on
            // this node from a previous update
//根据uuid把document从indexingqueue中删除
            Document doc = index.indexingQueue.removeDocument(uuidString);
            if (doc != null) {
                Util.disposeDocument(doc);
            }
            Term idTerm = new Term(FieldNames.UUID, uuidString);
            // if the document cannot be deleted from the volatile index
            // delete it from one of the persistent indexes.
//同时也要从document内存队列或者内存索引中删除,如果存在于volatieindex的document内存队列或者内存索引中,则表示不存在
于persistentindex中,反之亦然。
            int num = index.volatileIndex.removeDocument(idTerm);
            if (num == 0) {
                for (int i = index.indexes.size() - 1; i >= 0; i--) {
//不存在于内存索引中,所以从注册过的persistentindex中删除
                    // only look in registered indexes
                    PersistentIndex idx = (PersistentIndex) index.indexes.get(i);
                    if (index.indexNames.contains(idx.getName())) {
                        num = idx.removeDocument(idTerm);
                        if (num > 0) {
                            return;
                        }
                    }
                }
            }
        }
 


这段方法的主要逻辑是从indexingqueue中删除node对应的document,并从volatileindex对象(或者indexfile)中也删除对应的document,最后从persistentindex类中删除对应的document,所以这里有几件事情值得我们注意:
1. indexingqueue中有可能保存着一个node对应的document,那么这个indexingqueue是做什么用的?
Indexingqueue中的document其实是那些需要的extract的node,因为有些node包含的二级制文件,比如pdf,提炼文本的时候需要点时间,于是,jackrabbit就把提炼的过程给弄成异步的了,提炼完成之后,会把这个document放到indexingqueue中。所以当一个document需要删除的时候,肯定要检查这个异步的队列。

2. Volatileindex是个什么玩意,内存索引,即把索引存放在memory中
但是这里有点蹊跷的地方,需要我们注意一下,我们看看它逻辑:

int removeDocument(Term idTerm) throws IOException {
        Document doc = (Document) pending.remove(idTerm.text());
        int num;
        if (doc != null) {
            Util.disposeDocument(doc);
            // pending document has been removed
            num = 1;
        } else {
            // remove document from index
            num = super.getIndexReader().deleteDocuments(idTerm);
        }
        numDocs -= num;
        return num;
}
 


这个方法在DeleteNode的execute方法中被调用过了,从这个方法来看,这里面有两件事情值得我们关注,一个是volatileindex类中有一个pending队列,放着document,经查,当这个队列超过一定长度的时候,document中的数据就会被写成二进制索引数据放到内存中。
另外一个是如果pending中不存在这个document,那么就会调用indexreader来删除ramdirectory中符合条件的document。
也就是不管怎么做,volatile都是在操作内存,它有一个document队列,当队列长度超过10的时候,这些document就会被转换成index的二进制数据放到ramdirectory。
看到这里,童鞋们应该会问一个问题,就是内存中的index数据怎么写到磁盘中呢?后面我们会看到它有一个copy方法负责把内存中的数据copy到磁盘上。

3. Persistentindex是什么玩意,持久化索引,把索引存放在持久化介质中,目前是local file system。而且看上去PersistentIndex有很多个。不同的persistentindex会使用不同的directory。这种设计是不是告诉我们,这些不同的fsdirectory在某个固定的点是需要合并的呢?带着两个疑问,我们可以继续往下看。
总结成一句话就是,一个document可能存在于多个地方,当删除一个node时,所有的这些地方都需要清扫一遍。

我们来看看第二个大问题:
2 如何把document放到index中
如果DeleteNode一样,AddNode的逻辑也在它的execute方法中,既然如此,我们不妨过去看看:

public void execute(MultiIndex index) throws IOException {
            if (doc == null) {
                try {
//如果doc为null再次创建document,创建document的流程之前已经讲得很清楚了。
                    doc = index.createDocument(new NodeId(uuid));
                } catch (RepositoryException e) {
                    // node does not exist anymore
                    log.debug(e.getMessage());
                }
            }
            if (doc != null) {
                index.volatileIndex.addDocuments(new Document[]{doc});
            }
        }
 


这个方法简单得不能再简单,简单得让人无法置信,呵呵,不要被假象所迷惑。我们来看看
volatileIndex.addDocuments这个方法,因为逻辑都在这个方法中:

void addDocuments(Document[] docs) throws IOException {
        for (int i = 0; i < docs.length; i++) {
            Document old = (Document) pending.put(docs[i].get(FieldNames.UUID), docs[i]);
//这里的pending就是volatileindex中那个document内存队列
            if (old != null) {
                Util.disposeDocument(old);
            }

//如果队列长度超过10(bufferSize),那么执行commitPending,也就是说逻辑又跑到commitPending中去了
            if (pending.size() >= bufferSize) {
                commitPending();
            }
            numDocs++;
        }
        invalidateSharedReader();
    }
 


既然逻辑跑到commitPending中去了,我们就看commitPending,从名字上来看,commitPending就是把pending中的document处理掉:

private void commitPending() throws IOException {
        super.addDocuments((Document[]) pending.values().toArray(
                new Document[pending.size()]));
//从这里可以看出,一旦pending被处理,那么就把pending置空。
        pending.clear();
    }
 


逻辑还不在这个方法中,那么我们继续追踪旅程,来看看这个方法AbstractIndex.addDocuments,在这个方法中,我们终于看到我们想看到的:

void addDocuments(Document[] docs) throws IOException {
        final IndexWriter writer = getIndexWriter();
//一般情况下,我们的docs数组的长度为10,下面就创建10个线程
        DynamicPooledExecutor.Command commands[] =
                new DynamicPooledExecutor.Command[docs.length];

        for (int i = 0; i < docs.length; i++) {
            // check if text extractor completed its work
            final Document doc = getFinishedDocument(docs[i]);
            // create a command for inverting the document
            commands[i] = new DynamicPooledExecutor.Command() {
                public Object call() throws Exception {
                    long time = System.currentTimeMillis();
//每个线程都使用往writer里加入document对象,这个时候,lucene开始解析document,并生产index数据
                    writer.addDocument(doc);
                    return new Long(System.currentTimeMillis() - time);
                }
            };
        }
//并发执行
        DynamicPooledExecutor.Result results[] = EXECUTOR.executeAndWait(commands);
//置空readOnlyReader和sharedReader,为啥置空啊,index数据改了呗
        invalidateSharedReader();
        IOException ex = null;

//检查每个线程的执行情况,有一个出错就抛出异常,其他的异常保存到log中
        for (int i = 0; i < results.length; i++) {
            if (results[i].getException() != null) {
                Throwable cause = results[i].getException().getCause();
                if (ex == null) {
                    // only throw the first exception
                    if (cause instanceof IOException) {
                        ex = (IOException) cause;
                    } else {
                        IOException e = new IOException();
                        e.initCause(cause);
                        ex = e;
                    }
                } else {
                    // all others are logged
                    log.warn("Exception while inverting document", cause);
                }
            } else {
                log.debug("Inverted document in {} ms", results[i].get());
            }
        }
        if (ex != null) {
            throw ex;
        }
    }
 


在看过方法中的注释,大家应该都明白了,在AddNode方法中执行的操作其实就是在内存中生成index数据的操作。而且这个操作是并发执行的。

那么我们内存中的index数据就不需要写到磁盘上了吗,可能吗,要回答这个问题我们回到MultiIndex#update方法:

executeAndLog(new AddNode(transactionId, doc));
                    // commit volatile index if needed
                    flush |= checkVolatileCommit();
 


我们看到这里有一个checkVolatileCommit,就它了,从名字上看,它Y滴就是想把内存中的数据刷到磁盘上,进去看看呗:

private boolean checkVolatileCommit() throws IOException {
        if (volatileIndex.getNumDocuments() >= handler.getMinMergeDocs()) {
            commitVolatileIndex();
            return true;
        }
        return false;
}
 


果然,volatileIndex.getNumDocuments()会返回它处理的document的数量,而handler.getMinMergeDocs()的默认值是100,也就是说当内存中的index数据对应的document超过100的话,就需要做commitVolatileIndex操作,而且返回true,否则就是返回false,这个true或false非常重要,因为它决定着下面的flush操作是否需要操作,而flush就是我们后面要提到的第3个大问题,如果你已经忘记有flush这回事,请看看文章开头提到的3个大问题。那么,到这里理论上来讲内存中的数据现在就需要被刷到磁盘上,ahuaxuan之前也是这么想滴,但是jackrabbit往往出乎人的意料,那么我们一起进去看看(请注意ahuaxuan的注释):

 

private void commitVolatileIndex() throws IOException {

        // check if volatile index contains documents at all
        if (volatileIndex.getNumDocuments() > 0) {

            long time = System.currentTimeMillis();
            // create index
/*这里创建的是一个Action的实现类CreateIndex,它的作用是创建一个persistentindex对象,很显然,创建的逻辑应该在它的execute方法中,如果你深入的看下去,会发现,这里的传进去的第二参数null,其实是表示创建一个新的persistentindex,而创建一个persistentindex意味着需要一个fsdiretory,创建一个fsdirectory又意味着需要一个目录,于是我们可以看到其实创建index directory的命名方法*/
            CreateIndex create = new CreateIndex(getTransactionId(), null);
            executeAndLog(create);

            // commit volatile index
/*从VolatileCommit这个名字上看来,这个action的主要操作就是把内存里的index数据写到刚创建的 persistentindex对象中,因为需要一个persistentindex的name作为构造参数,恰巧它是新建的这个 persistentindex对象,鉴于方法的重要性,ahuaxuan还是再多罗嗦一下,它的主要功能是把volatile中index的二进制数据拷贝到persistentindex,其实就是数据从ramdirectory向fsdirectory转移的过程 */

            executeAndLog(new VolatileCommit(getTransactionId(), create.getIndexName()));

            // add new index
/*这个AddIndex类也是非常重要的类,它存在的目的是什么呢?*/
            AddIndex add = new AddIndex(getTransactionId(), create.getIndexName());
            executeAndLog(add);

            // create new volatile index
/*volatileindex 的使命到这里就结束了,下面就重新创建一个volatileindex吧,放弃过去,重新开始 */
            resetVolatileIndex();

            time = System.currentTimeMillis() - time;
            log.debug("Committed in-memory index in " + time + "ms.");
        }
    }
 


从代码和ahuaxuan的注释上看,要把内存中的index数据刷到磁盘上还真不是一件简单的事情。不过从这个过程中,我们得到一个重要的信息,最开始的时候,persistentindex中只包含了100个document的index数据。不过聪明的你一定已经看出点端倪,冥冥之中,好像在告诉我们,所有的这些persistentindex其实都缺少一个操作,它们需要合并index文件,这个操作和AddIndex息息相关,我们貌似对AddIndex的左右已经看出一点端倪了。
要解开这个谜团,非得到AddIndex中看看不可:

public void execute(MultiIndex index) throws IOException {
            PersistentIndex idx = index.getOrCreateIndex(indexName);
/*index.indexNames是个什么东西?其实就是一个列表,任何一个新的persistentindex都需要被注册到这个列表中,它的作用很多,比如注册之后,只需要通过persistentindex类的名字就是可以取到对应的persistentindex,在上面的方法中并没有把新建的persistentindex注册到indexNames中去,所以这个方法先判断有没有注册,没有注册那么就注册进去,接着把这个 indexName传给了merger类,从名字上来看,这个merger的功能应该就是合并persistentindex的数据了*/
            if (!index.indexNames.contains(indexName)) {
                index.indexNames.addName(indexName);
                // now that the index is in the active list let the merger know about it
                index.merger.indexAdded(indexName, idx.getNumDocuments());
            }
        }
 




那么既然知道了有这么一个merger类,那不看看他做了点什么也过意不去啊。
看看它的类注释:Merges indexes in a separate deamon thread.
原来是一个deamon线程啊,那它一定是不停的在后台执行merge操作,而且理论上来讲,也应该有一个临界值,超过多少document被写到persistentindex的时候就执行merger操作。这里面的逻辑应该有很多值得我们学习的地方,抱着这样的想法,ahuaxuan决定把它的研究放到后面。

接下来,让我们说说flush这个操作,这是索引提交的第三部重要流程
  To be continue

 

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