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一文輕松圖解搞懂Elasticsearch原理!

jf_ro2CN3Fa ? 來(lái)源:芋道源碼 ? 作者:芋道源碼 ? 2022-12-19 11:26 ? 次閱讀
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  • 認(rèn)識(shí)倒排索引
  • 分布式架構(gòu)原理
  • 寫(xiě)入數(shù)據(jù)的工作原理
  • 寫(xiě)數(shù)據(jù)底層原理
  • 讀取數(shù)據(jù)的工作原理
  • 搜索工作原理
  • 刪除/更新數(shù)據(jù)底層原理

ES 的集群模式和 kafka 很像,kafka 又和 redis 的集群模式很像。總之就是相互借鑒!

不管你用沒(méi)用過(guò) ES,今天我們一起聊聊它。就當(dāng)擴(kuò)展大家的知識(shí)廣度了!

ac599d8c-7f43-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg

認(rèn)識(shí)倒排索引

「正排索引 VS 倒排索引:」

ac706026-7f43-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg正排索引 VS 倒排索引

「倒排索引包括兩個(gè)部分:」

  • 單詞詞典(Term Dictionary):記錄所有文檔的單詞,記錄單詞到倒排列表的關(guān)聯(lián)關(guān)系

    ?

    單詞詞典一般比較大,可以通過(guò) B+ 樹(shù) 或 哈希拉鏈法實(shí)現(xiàn),以滿足高性能的插入與查詢

    ?

  • 倒排列表(Posting List):記錄了單詞對(duì)應(yīng)的文檔結(jié)合,由倒排索引項(xiàng)(Posting)組成:

    • 文檔 ID
  • 詞頻 TF:該單詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù),用于相關(guān)性評(píng)分

  • 位置(Position):?jiǎn)卧~在文檔中分詞的位置。用于語(yǔ)句搜索(Phrase Query

  • 偏移(Offset):記錄單詞的開(kāi)始結(jié)束位置,實(shí)現(xiàn)高亮顯示

ac7faee6-7f43-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg倒排索引

ElasticSearch 的倒排索引:」

  • ElasticSearchJSON 文檔中的每個(gè)字段,都有自己的倒排索引

  • 可以針對(duì)某些字段不做索引

    • 優(yōu)點(diǎn):節(jié)省存儲(chǔ)空間
    • 缺點(diǎn):字段無(wú)法被搜索

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)管理系統(tǒng) + 用戶小程序,支持 RBAC 動(dòng)態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能

  • 項(xiàng)目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
  • 視頻教程:https://doc.iocoder.cn/video/

分布式架構(gòu)原理

「分片 shard:一個(gè)索引可以拆分成多個(gè) shard 分片?!?/strong>

  • 主分片 primary shard:每個(gè)分片都有一個(gè)主分片。
  • 備份分片 replica shard:主分片寫(xiě)入數(shù)據(jù)后,會(huì)將數(shù)據(jù)同步給其他備份分片。

ES 集群部署在 3個(gè) 機(jī)器上(esnode1esnode2、esnode3):

「創(chuàng)建個(gè)索引,分片為 3 個(gè),副本數(shù)設(shè)置為 1:」

PUT/sku_index/_settings
{
"settings":{
"number_of_shards":3,
"number_of_replicas":1
}
}

響應(yīng):
{
"acknowledged":true
}
ac97105e-7f43-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg分布式架構(gòu)原理

ES 集群中有多個(gè)節(jié)點(diǎn),會(huì)自動(dòng)選舉一個(gè)節(jié)點(diǎn)為 master 節(jié)點(diǎn),如上圖的 esnode2節(jié)點(diǎn):」

  • 主節(jié)點(diǎn)(master):管理工作,維護(hù)索引元數(shù)據(jù)、負(fù)責(zé)切換主分片和備份分片身份等。
  • 從節(jié)點(diǎn)(node):數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

「集群中某節(jié)點(diǎn)宕機(jī):」

  • 主節(jié)點(diǎn)宕機(jī):會(huì)重新選舉一個(gè)節(jié)點(diǎn)為 主節(jié)點(diǎn)。
  • 從節(jié)點(diǎn)宕機(jī):由 主節(jié)點(diǎn),將宕機(jī)節(jié)點(diǎn)上的 主分片身份轉(zhuǎn)移到其他機(jī)器上的 備份分片上。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)管理系統(tǒng) + 用戶小程序,支持 RBAC 動(dòng)態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能

  • 項(xiàng)目地址:https://github.com/YunaiV/yudao-cloud
  • 視頻教程:https://doc.iocoder.cn/video/

寫(xiě)入數(shù)據(jù)的工作原理

「寫(xiě)單個(gè)文檔所需的步驟:」

  1. 客戶端選擇一個(gè) Node 發(fā)送請(qǐng)求,那么這個(gè) Node 就稱為 「協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)(Coorinating Node)」 。

  2. Node 使用文檔 ID 來(lái)確定文檔屬于分片 0,通過(guò)集群狀態(tài)中的內(nèi)容路由表信息獲知分片0 的主分片在 Node1 上,因此將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到 Node1 上。

  3. Node1 上的主分片執(zhí)行寫(xiě)操作。如果寫(xiě)入成功,則將請(qǐng)求并行轉(zhuǎn)發(fā)到 Node3 的副分片上,等待返回結(jié)果。

    當(dāng)所有的副分片都報(bào)告成功,Node1 將向 Node (協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn))報(bào)告成功。

acac3790-7f43-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg寫(xiě)入數(shù)據(jù)的工作原理

Tips:客戶端收到成功響應(yīng)時(shí),意味著寫(xiě)操作已經(jīng)在主分片和所有副分片都執(zhí)行完成。」

寫(xiě)數(shù)據(jù)底層原理

ac599d8c-7f43-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg寫(xiě)數(shù)據(jù)底層原理

「寫(xiě)操作可分為 3 個(gè)主要操作:」

  1. 寫(xiě)入新文檔: 這時(shí)候搜索,是搜索不到。

  • 將數(shù)據(jù)寫(xiě)入內(nèi)存
  • 將這操作寫(xiě)入 translog 文件中
  1. refresh 操作: 默認(rèn)每隔 1s ,將內(nèi)存中的文檔寫(xiě)入文件系統(tǒng)緩存(filesystem cache)構(gòu)成一個(gè) segment

    ?

    這時(shí)候搜索,可以搜索到數(shù)據(jù)。

    ?

  • 1s 時(shí)間:ES 是近實(shí)時(shí)搜索,即數(shù)據(jù)寫(xiě)入 1s后可以搜索到?!?/strong>
  • flush 操作: 默認(rèn)每隔 30 分鐘 或者 translog 文件 512MB ,將文件系統(tǒng)緩存中的 segment 寫(xiě)入磁盤,并將 translog 刪除。

translog 文件:」 來(lái)記錄兩次 flush(fsync) 之間所有的操作,當(dāng)機(jī)器從故障中恢復(fù)或者重啟,可以根據(jù)此還原

  • translog 是文件,存在于內(nèi)存中,如果掉電一樣會(huì)丟失。
  • 「默認(rèn)每隔 5s 刷一次到磁盤中」

讀取數(shù)據(jù)的工作原理

「讀取文檔所需的步驟:」

  1. 客戶端選擇一個(gè) Node 發(fā)送請(qǐng)求,那么這個(gè) Node 就稱為 「協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)(Coorinating Node)」
  2. Node 使用文檔 ID 來(lái)確定文檔屬于分片 0,通過(guò)集群狀態(tài)中的內(nèi)容路由表信息獲知分片0 有 2 個(gè)副本數(shù)據(jù)(一主一副),會(huì)使用隨機(jī)輪詢算法選擇出一個(gè)分片,這里將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到 Node1
  3. Node1 將文檔返回給 Node,Node 將文檔返回給客戶端。
ad016b34-7f43-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg讀取數(shù)據(jù)的工作原理

「在讀取時(shí),文檔可能已經(jīng)存在于主分片上,但還沒(méi)有復(fù)制到副分片,這種情況下:」

  • 讀請(qǐng)求命中副分片時(shí),可能會(huì)報(bào)告文檔不存在。
  • 讀請(qǐng)求命中主分片時(shí),可能成功返回文檔。

搜索工作原理

「搜索數(shù)據(jù)過(guò)程:」

  1. 客戶端選擇一個(gè) Node 發(fā)送請(qǐng)求,那么這個(gè) Node 就稱為 「協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)(Coorinating Node)」 。
  2. Node 協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)將搜索請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到所有的 分片(shard):主分片 或 副分片,都可以。
  3. query 階段」 :每個(gè)分片 shard 將自己的搜索結(jié)果(文檔 ID)返回給協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn),由協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的合并、排序、分頁(yè)等操作,產(chǎn)出最終結(jié)果。
  4. fetch 階段」 :由協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)根據(jù) 文檔 ID 去各個(gè)節(jié)點(diǎn)上拉取實(shí)際的文檔數(shù)據(jù)。
ad107872-7f43-11ed-8abf-dac502259ad0.jpg搜索工作原理

舉個(gè)栗子: 有 3 個(gè)分片,查詢返回前 10 個(gè)匹配度最高的文檔

  1. 每個(gè)分片都查詢出當(dāng)前分片的 TOP 10 數(shù)據(jù)
  2. 「協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)」3 * 10 = 30 的結(jié)果再次排序,返回最終 TOP 10 的結(jié)果。

刪除/更新數(shù)據(jù)底層原理

  • 「刪除操作」commit 的時(shí)候會(huì)生成一個(gè) .del 文件,里面將某個(gè) doc 標(biāo)識(shí)為 deleted 狀態(tài),那么搜索的時(shí)候根據(jù) .del 文件就知道這個(gè) doc 是否被刪除了。
  • 「更新操作」 :就是將原來(lái)的 doc 標(biāo)識(shí)為 deleted 狀態(tài),然后新寫(xiě)入一條數(shù)據(jù)。

「底層邏輯是:」

  • Index Buffer 每次 refresh 操作,就會(huì)產(chǎn)生一個(gè) segment file。(默認(rèn)情況:1秒1次)
  • 定制執(zhí)行 merge 操作:將多個(gè) segment file 合并成一個(gè),同時(shí)將標(biāo)識(shí)為 deleteddoc 「物理刪除」 ,將新的 segment file 寫(xiě)入磁盤,最后打上 commit point 標(biāo)識(shí)所有新的 segment file。


審核編輯 :李倩


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原文標(biāo)題:一文輕松圖解搞懂Elasticsearch原理!

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