内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 写入&检索原理
协调节点
客户端写入一条数据,到Elasticsearch集群里边就是由协调节点来处理这次请求:
集群上的每个节点都是coordinating node
,表明这个节点可以做路由。比如节点1接收到了请求,但发现这个请求的数据应该是由节点2处理(因为主分片在节点2上),所以会把请求转发到节点2上。
- coodinate node通过hash算法可以计算出是在哪个主分片上,然后路由到对应的index node
shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
节点写入
- 将数据写到内存缓存区
- 然后将数据写到translog缓存区
- 定期将数据从buffer中refresh到FileSystemCache中,生成segment文件,一旦生成segment文件,就能通过索引查询到了
- refresh完,memory buffer就清空了。
- 定期将translog 从buffer flush到磁盘中
- 定期/定量从FileSystemCache中,结合translog内容
flush index
到磁盘中。
默认配置运行流程:
- Elasticsearch会把数据先写入内存缓冲区,然后每隔1s刷新到文件系统缓存区(当数据被刷新到文件系统缓冲区以后,数据才可以被检索到)。所以:Elasticsearch写入的数据需要1s才能查询到
- 为了防止节点宕机,内存中的数据丢失,Elasticsearch会另写一份数据到日志文件上,但最开始的还是写到内存缓冲区,每隔5s才会将缓冲区的刷到磁盘中。所以:Elasticsearch某个节点如果挂了,可能会造成有5s的数据丢失。
- 等到磁盘上的translog文件大到一定程度或者超过了30分钟,会触发commit操作,将内存中的segment文件异步刷到磁盘中,完成持久化操作。
说白了就是:写内存缓冲区(定时去生成segment,生成translog),能够让数据能被索引、被持久化。最后通过commit完成一次的持久化。
最后
等主分片写完了以后,会将数据并行发送到副本集节点上,等到所有的节点写入成功就返回ack给协调节点,协调节点返回ack给客户端,完成一次的写入。
更新和删除
- 给对应的
doc
记录打上.del
标识,如果是删除操作就打上delete
状态,如果是更新操作就把原来的doc
标志为delete
,然后重新新写入一条数据 -
前面提到了,每隔1s会生成一个segment 文件,那segment文件会越来越多越来越多。Elasticsearch会有一个merge任务,会将多个segment文件合并成一个segment文件。在合并的过程中,会把带有
delete
状态的doc
给物理删除掉。
检索原理
核心
link:3. 数据结构
两大类
es的检索主要分为两大类
- 根据ID查询doc(实时)
- 检索内存的Translog文件
- 检索硬盘的Translog文件
- 检索硬盘的Segment文件
- 根据query(搜索词)去查询匹配的doc(近实时,因为segment文件是每隔一秒才生成一次的)
- 查询Segment
三阶段
-
QUERY_AND_FETCH(查询完就返回整个Doc内容)
-
QUERY_THEN_FETCH(先查询出对应的Doc id ,然后再根据Doc id 匹配去对应的文档)
-
DFS_QUERY_THEN_FETCH(先算分,再查询)
- 「这里的分指的是 词频率和文档的频率(Term Frequency、Document Frequency)众所周知,出现频率越高,相关性就更强」
QUERY_THEN_FETCH总体的大概流程流程:
- 客户端请求发送到集群的某个节点上。集群上的每个节点都是coordinate node(协调节点)
- 然后协调节点将搜索的请求转发到所有分片上(主分片和副本分片都行)
- 每个分片将自己搜索出的结果
(doc id)
返回给协调节点,由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作,产出最终结果。 - 接着由协调节点根据
doc id
去各个节点上拉取实际的document
数据,最终返回给客户端。
Query Phase阶段时节点做的事:
- 协调节点向目标分片发送查询的命令(转发请求到主分片或者副本分片上)
- 数据节点(在每个分片内做过滤、排序等等操作),返回
doc id
给协调节点
Fetch Phase阶段时节点做的是:
- 协调节点得到数据节点返回的
doc id
,对这些doc id
做聚合,然后将目标数据分片发送抓取命令(希望拿到整个Doc记录) - 数据节点按协调节点发送的
doc id
,拉取实际需要的数据返回给协调节点
(C) 房上的猫 。 保留所有权利。
https://www.cnblogs.com/lsy131479/
如需转载,请注明出处!!!