ElasticSearch 架构原理

川长思鸟来 2023-01-17 14:50 135阅读 0赞

# 1 Elasticsearch的节点类型 #

在Elasticsearch主要分成两类节点，一类是Master，一类是DataNode。

## 1.1 Master节点 ##

在Elasticsearch启动时，会选举出来一个Master节点。当某个节点启动后，然后  
使用Zen Discovery机制找到集群中的其他节点，并建立连接。

discovery.seed_hosts: ["192.168.38.50:9300","192.168.38.51:9300","192.168.38.52:9300"]

并从候选主节点中选举出一个主节点。

cluster.initial_master_nodes: ["192.168.38.50:9300", "192.168.38.51:9300","192.168.38.52:9300"]

Master节点主要负责：

（1）管理索引（创建索引、删除索引）、分配分片。
    （2）维护元数据。
    （3）管理集群节点状态。
    （4）不负责数据写入和查询，比较轻量级。

一个Elasticsearch集群中，只有一个Master节点。在生产环境中，内存可以相对小一点，但机器要稳定。

## 1.2 DataNode节点 ##

在Elasticsearch集群中，会有N个DataNode节点。DataNode节点主要负责，数据写入、数据检索，大部分Elasticsearch的压力都在DataNode节点上在生产环境中，内存最好配置大一些。

# 2 分片和副本 #

## 2.1 分片 ##

Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，索引的数据也是分成若干部分，分布在不同的服务器节点中分布在不同服务器节点中的索引数据，就是分片（Shard）。Elasticsearch会自动管理分片，如果发现分片分布不均衡，就会自动迁移一个索引（index）由多个shard（分片）组成，而分片是分布在不同的服务器上的。

## 2.2 副本 ##

为了对Elasticsearch的分片进行容错，假设某个节点不可用，会导致整个索引库都将不可用。所以，需要对分片进行副本容错。每一个分片都会有对应的副本。在Elasticsearch中，默认创建的索引为1个分片、每个分片有1个主分片和1个副本分片。每个分片都会有一个Primary Shard（主分片），也会有若干个Replica Shard（副本分片）Primary Shard和Replica Shard不在同一个节点。

## 2.3 demo ##

**描述：** 创建工作索引库，该索引由3个分片，2个副本组成。

PUT /job_index
    { 
      "mappings": { 
        "properties": { 
          "id": { 
            "type": "long",
            "store": true
          },
          "area": { 
            "type": "keyword",
            "store": true
          },
          "exp": { 
            "type": "keyword",
            "store": true
          },
          "edu": { 
            "type": "keyword",
            "store": true
          },
          "salary": { 
            "type": "keyword",
            "store": true
          },
          "job_type": { 
            "type": "keyword",
            "store": true
          },
          "cmp": { 
            "type": "keyword",
            "store": true
          },
          "pv": { 
            "type": "keyword",
            "store": true
          },
          "title": { 
            "type": "text",
            "store": true
          },
          "jd": { 
            "type": "text"
          }
        }
      },
      "settings": { 
        "number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 2
      }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0MTI1OTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 3 重要工作流程 #

## 3.1 Elasticsearch文档写入原理 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0MTI1OTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

(1) 选择任意一个DataNode发送请求，例如：node2。此时，node2就成为一个coordinating node（协调节点）.
    (2) 计算得到文档要写入的分片`shard = hash(routing) % number_of_primary_shards`routing 是一个可变值，默认是文档的 _id
    (3) coordinating node会进行路由，将请求转发给对应的primary shard所在的DataNode（假设primary shard在node1、replica shard在node2）
    (4) node1节点上的Primary Shard处理请求，写入数据到索引库中，并将数据同步到Replica shard
    (5) Primary Shard和Replica Shard都保存好了文档，返回client

## 3.2 Elasticsearch检索原理 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0MTI1OTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
client发起查询请求，某个DataNode接收到请求，该DataNode就会成为协调节点（Coordinating Node）协调节点（Coordinating Node）将查询请求广播到每一个数据节点，这些数据节点的分片会处理该查询请求每个分片进行数据查询，将符合条件的数据放在一个优先队列中，并将这些数据的文档ID、节点信息、分片信息返回给协调节点协调节点将所有的结果进行汇总，并进行全局排序协调节点向包含这些文档ID的分片发送get请求，对应的分片将文档数据返回给协调节点，最后协调节点将数据返回给客户端。

# 4 Elasticsearch准实时索引实现 #

elasticsearch 被称为准实时搜索，原因是对 Elasticsearch 的写入操作成功后，写入的数据需要1秒钟后才能被搜索到，因此 Elasticsearch 搜索是准实时或者又称为近实时（near real time）。  
elasticsearch底层使用的 Lucene，而 Lucene 的写入是实时的。但 Lucene 的实时写入意味着每一次写入请求都直接将数据写入硬盘，因此频繁的I/O操作会导致很大的性能问题。

## 4.1 溢写到文件系统缓存 ##

当数据写入到ES分片时，会首先写入到内存中，然后通过内存的buffer生成一segment，并刷到文件系统缓存中，数据可以被检索（注意不是直接刷到磁盘）ES中默认1秒，refresh一次。

## 4.2 写translog保障容错 ##

在写入到内存中的同时，也会记录translog日志，在refresh期间出现异常，会根translog来进行数据恢复等到文件系统缓存中的segment数据都刷到磁盘中，清空translog文件。

## 4.3 flush到磁盘 ##

ES默认每隔30分钟会将文件系统缓存的数据刷入到磁盘。

## 4.4 segment合并 ##

Segment太多时，ES定期会将多个segment合并成为大的segment，减少索引查询时IO开销，此阶段ES会真正的物理删除（之前执行过的delete的数据）。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0MTI1OTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

# 5 ES集群搭建过程 #

**描述：** docker+3台节点+kibana连接ES集群  
[ElasticSearch7 集群搭建][ElasticSearch7]

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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0MTI1OTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221021/7eeb9be2705b4ae1a6c277f5ceb5a7dc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0MTI1OTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221021/751f204ee625495387c525836a08ed59.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0MTI1OTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221021/536338a990be4f6d9fc14285de3e2468.png
[ElasticSearch7]: https://blog.csdn.net/qq_34125999/article/details/116267609