ES分布式搜索引擎架构原理
ES是啥？
ES就是一个开源的搜索引擎 也是一个分布式文档数据库
可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。
ES基本属性:
字段
ES中，每个文档，其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。
映射
每个类型中字段的定义称为映射。例如，name字段映射为String。
索引
索引是映射类型的容器。 一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库，是独立的大量文档集合
ES各属性对应关系数据库
关系数据库 -> 表名 -> 表结构 -> 一条记录 -> 一个字段
ES -> 索引index - 类型type(1-n) -> 映射apping -> 文档document -> 字段field
ES索引简单原理: 采用倒排索引
Term（单词）：一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词，这一个一个的就叫做Term
Term Dictionary（单词字典）：顾名思义，它里面维护的是Term，可以理解为Term的集合
Term Index（单词索引）：为了更快的找到某个单词，我们为单词建立索引
Posting List（倒排列表）：以前是根据ID查内容，倒排索引之后是根据内容查ID，然后再拿着ID去查询出来真正需要的东西。
如果类比现代汉语词典的话，那么Term就相当于词语，Term Dictionary相当于汉语词典本身，Term Index相当于词典的目录索引）
通过 单词索引 找到单词在单词字典中的位置，通过单词字典进而找到Posting List倒排列表，有了倒排列表就可以根据ID找到文档.
(本质:通过单词找到对应的倒排列表，根据倒排列表中的倒排项进而可以找到文档记录)
查询结果分析：
took：本次操作花费的时间，单位为毫秒。
timed_out：请求是否超时
_shards：说明本次操作共搜索了哪些分片
hits：搜索命中的记录
hits.total ： 符合条件的文档总数 hits.hits ：匹配度较高的前N个文档
hits.max_score：文档匹配得分，这里为最高分
_score：每个文档都有一个匹配度得分，按照降序排列。
_source：显示了文档的原始内容。
ES聚合
桶在概念上类似于 SQL 的分组（GROUP BY），而指标则类似于 COUNT() 、 SUM() 、 MAX() 等统计方法
ES分布式架构原理
shard就是ES索引存储具体数据的地方,一个索引对应多个shard
多个shard存储在不同的机器上
每个shard只放索引的一部分数据
每个shard的副本replic放在其他机器上(shard的主体primary和副本replic分开存) 保证了一定程度的高可用
ES写入数据原理:
从客户端写入到shard的全过程:
- 客户端随机找一个ES集群节点当作协调节点，写数据
- 协调节点将数据 根据doc id的哈希路由，写入分配的主shard并同步到从shard
- shard将数据写入内存buffer
- 内存buffer每一秒钟refresh一次将数据刷进OScache缓存，一份sagementfile,一份translog日志 (translog日志的作用 有点类似于redis的RDB文件，用于ES宕机恢复数据)
- OScache缓存每5秒中刷入磁盘的translog日志文件
- 每30分钟执行一次flush操作，执行一次commit，强制将内存buffer和OScache数据刷入新创建一个sagmentfile文件(磁盘) 落地到磁盘,多个sagementfile会有merge操作。
数据搜索主要是从OScache中拿的，所以刚写入shard的数据要一秒后才能读到。
写入一条document数据时会产生一个doc id，查的时候根据doc id进行哈希，路由到对应的shard (doc id默认随机分配，也可以手动指定，例如订单id)
ES删除数据原理：
1.把被删除数据写入.del文件(磁盘)，被.del文件标识的被认为已删除
2.当sagmentfile文件过多时ES会产生merge操作，将多个segmentfile合成一个，如果.del标识了删除的数据 merge后不会产生在新的segmentfile.
ES根据doc id读取数据过程：
选ES集群的任一台机器当作协调节点
协调节点根据要查找的doc id 哈希路由到对应的节点的shard，
查到结果返还给协调节点，协调节点返还给客户端。
ES检索数据过程:
客户端发送读取请求到任一台机器当作协调节点，协调节点发送给所有机器所有shard，
每个shard都会返回结果，协调节点拿到所有shard返回的匹配的结果，再次筛选最匹配的那些document，返还给客户端.
每次查询完都会暂时将数据存入cache中，再次
ES在数据量很大的情况下如何优化查询(保证搜索性能):
主要思想：最大限度利用cache的高效率进行查询(磁盘查询效率太低)
(1) 合理利用ES+Hbase/MySQL结合来查询(Hbase对海量数据在线存储)
把重要的检索字段存成ES索引 (例如gid，订单id，订单金额，订单时间，订单说明...)
其余不作为检索条件的字段存在Hbase/Mysql
用ES根据条件快速查出gid
再用gid去Hbase/MySQL查出全部字段
(2) 数据预热
每隔一段时间将热门关键数据写个程序去查一下，主动从磁盘写入到cache中
(3) 冷热分离
水平拆分，将很热的数据单独写进一个索引，将冷数据热数据拆成两个单独索引，放在不同机器上。
(5) 单索引查，不要join多个索引查，效率非常低 （想办法导入ES的时候直接将要Join的表直接导成一个索引）
(4) 分页性能 （深度分页，性能越差）
查第100页的10条数据/第1001-1010，由于ES分布式的存储，必须去每台机器每个shard都查1000条，全部返回到协调节点，合并排序后再取出1001-1010。
解决：合理利用Scroll游标
scroll会一次性获取所有数据的快照，每次翻页通过游标移动获取下一页，分页性能大很多。、
scroll不能乱跳，只能顺序向下翻
ES生产集群部署架构
模板：每个索引的数据大概有多少，每个索引大概分多少shard
ES集群部署5台机器，每台6核64G，总内存320G，分8个shard
ES集群每天增量2000万条，大约500M，每月大约6亿条 15G数据
ES Java-API使用(仅供参考)
模板：
上 Query:
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("表名");
searchRequest.types("doc");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery( ?, ?));
boolQueryBuilder.mustNot(QueryBuilders.termQuery( ?, ?));
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery( ?, ?).get(start).let(end));
boolQueryBuilder.should(QueryBuilder.termsQuery( ?, ?));
QueryBuilders.matchQuery("user", "kimchy");
QueryBuilders.termsQuery("", "");
QueryBuilders.rangeQuery("", "");
searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
searchSourceBuilder.from(0);
searchSourceBuilder.size(10);
中 aggregation:
TermsAggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders.terms("count数量聚合名").field("字段名").size(1000);
aggregation.subAggregation(); //拼接新聚合
aggregation.subAggregation(AggregationBuilders.avg("平均聚合").field("字段名"));
AggregationBuilders.terms("count数量聚合").field("字段名").size(1000);
AggregationBuilders.cardinality("唯一的数量").field("字段名");
AggregationBuilders.sum("求和").field("字段名");
searchSourceBuilder.aggregation(aggregation);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
下 SearchResponse:
SearchResponse searchResponse = null;
try {
searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (IOException e) {
logger.error("查询??", e);
throw new CrmRuntimeException(ErrorCodeEnum.COMMON_FAIL, "查询出错");
}
SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
//Hits结果
for (int i = 0; i < searchHits.length; i++) {
Map<String, Object> sourceAsMap = searchHits[i].getSourceAsMap();
UserDo userDo = new UserDo();
userDo.setuCellphone(StringUtil.objectToString(sourceAsMap.get("u_cellphone")));
userDo.setNickName(StringUtil.objectToString(sourceAsMap.get("nick_name")));
int gid = StringUtil.objectToInteger(sourceAsMap.get("gid"));
int number = gid + NUMBER_OFFSET;
userDo.setNumber(number);
userDo.setGid(gid);
userDo.setAllSubmit(StringUtil.objectToInteger(sourceAsMap.get("all_submit")));
userDo.setAvatarUrl(StringUtil.objectToString(sourceAsMap.get("avatar_url")));
userDo.setVipType(StringUtil.objectToInteger(sourceAsMap.get("vip_type")));
result.add(userDo);
}
} catch(
Exception e)
{
log.error("全局搜索失败", e);
throw new CrmRuntimeException(ErrorCodeEnum.COMMON_FAIL, "全局搜索失败");
}
//聚合结果
Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
Terms terms = aggregations.get("signin_rel_count"); //接受聚合结果
List<? extends Terms.Bucket> buckets = terms.getBuckets();
if(CollectionUtils.isNotEmpty(buckets))
{
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
String salesmanId = (String) bucket.getKey();
long docCount = bucket.getDocCount();
....
Cardinality userCountAggregation = bucket.getAggregations().get("count"); //返回
Terms groupBySalesgrpAggregations = bucket.getAggregations().get("group_by_salesgrp"); //获取bucket下的聚合函数
Sum sumDiscountAggregation = groupBySalesgrpBucket.getAggregations().get("sum_discount");
BigDecimal discount =
new BigDecimal(sumDiscountAggregation.getValue()).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP);
}
}
