说说 Elasticsearch 的物理设计

叁歲伎倆 2023-07-09 13:29 11阅读 0赞

一个拥有 3 个节点的 Elasticsearch 集群，默认情况下，每个索引由 5 个主要分片组成，而每个主要分片又有一个副本，所以一共加起来是 10 个分片。请看图 1：

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Elasticsearch 通过副本分片可以提高服务可靠性与搜索性能。另外，分片也是 Elastic search 将数据从一个节点迁移到另一个节点的最小单位。

## 1 创建集群 ##

一个节点是一个 Elasticsearch 实例。在服务器启动 Elasticsearch 之后，就创建了一个节点。通过启动多个 Elasticsearch 进程，就可以在同一台服务器上创建多个节点。

多个节点可以加入同一个集群，这样数据就能够在多个节点上传播，从而提升性能。而且，每一个主分片，在不同的节点上都有对应的副本分片，这样即使其中任何一个节点宕机，Elasticsearch 依赖可以提供服务，提高了可用性。

对于使用 Elasticsearch 的应用程序而言，不用关心集群中到底有几个节点。应用只需要连接到集群中的任一节点，即可提供搜索服务。

### 1.1 索引文档 ###

默认情况下，索引某一篇文档，系统会首先根据文档 ID 的散列值选择一个主分片，并将该文档发送到该主分片。有可能主分片在另一个节点，比如图 2 中的节点 B 的主分片 1。对应用来说，这一点是透明的。接着，该文档被发送到该主分片的所有副本分片进行索引，比如该文档会从图 2 中的节点 B 的主分片 1 发送到节点 A 的副分片 1，实现数据同步。

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数据同步功能使得副本分片也可以响应后续搜索请求，而且副本分片还可以在原有主分片异常时自动升级为主分片，提高搜索服务可用性。

### 1.2 搜索索引 ###

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当搜索一个索引时， Easticsearch 需要在该索引的完整分片集合中进行查找 ( 即图 3 中节点 A 的所有主、副分片 )，因为有数据同步机制，所以主分片和副本分片中的文档是相同的。而且 Elasticsearch 会对搜索请求在索引的主、副分片中，进行负载均衡。

实际情况是，Elasticsearch 使用 round-robin 轮询机制来选择可用的分片 ( 主分片或副本分片 ) ，并将搜索请求转发到相应的分片（图 6）。然后 Elasticsearch 会从这些分片收集结果，接着对这些结果进行聚集，最后将聚集后的结果返回给搜索应用（图 7）。

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## 2 分片 ##

Elasticsearch 所能处理的最小单元就是分片。一个分片实际是 Lucene 的索引，即一份包含倒排索引的文件目录。倒排结构，使得不用扫描所有文档的情况下，就能找到所需要的文档。

一个 Elasticsearch 索引被分为多个分片。因为 Elasticsearch 是使用 Apache Lucene 作为核心的程序库实现数据索引和搜索功能。所以 Elasticsearch 的一个分片就是一个 Lucene 的索引，也就是说ー个Elasticsearch 索引实际是由多个 Lucene 索引组成的。

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在图 4 中，可以看到一个分片实际就是一个 Lucene 索引。它是一个倒排索引，它默认存储原始文档内容，以及能够帮助搜索的词条字典，每个词条包含词频信息。

因为词条字典包含词条与文档之间的映射关系，所以在搜索时， Elasticsearch 会根据这个词条字典快速地识别出所匹配的文档。

词条字典还包含词频信息，这样 Elasticsearch 就可以快速地获取某篇文档中某个词条出现的次数。词频用于计算结果的相关性得分。比如搜索 “追光者”，这个词在文档 id1 中出现的次数最多。那么在 TF-IDF 排序算法中，Elasticsearch 会给它最高得分，让文档 id1 排在结果列表的最前面。

> TF-IDF 是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF (Term Frequency) 表示词频；而 IDF（Inverse Document Frequency）表示逆文本频率指数。字词的重要性会随着它在文档中出现的次数（词频）成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率（逆文本频率指数，通俗来讲，就是这些词太常见，比如 “的地得”）成反比下降。

Elasticsearch 索引可以由一个或多个主分片以及零个或多个副本分片所组成。也就是说，通过配置，可以没有副本分片（不推荐），也可以一个主分片配置多个副本分片，比如图 5。

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因为在运行时，只有副本分片可以在运行时添加或移除，所以在创建索引之前，我们必须决定主分片的数量。**注意：** 过少的分片将限制可扩展性，但过多的分片会影响性能。

## 3 分发分片 ##

最简单的 Elasticsearch 集群只有一个节点，即一台机器只运行着一个 Elasticsearch 进程。

集群的扩展方式分为两种：

1.  垂直扩展 - 为节点增加更多硬件资源。比如为虚拟机分配更多处理器，或是为物理机增加更多的内存。但单个节点不能无限增加资源，而且还需要从经济成本出发来做考量。
2.  水平扩展 - 加入更多节点。请求就会被分发到这些节点上，即工作由这些节点分摊了。

不管集群是怎样的一种扩展方式，只要存在多个节点，Elasticsearch 就会以负载均衡的方式，把分片分发到所有的节点。

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