• 認(rèn)識(shí)倒排索引
• 分布式架構(gòu)原理
• 寫入數(shù)據(jù)的工作原理
• 寫數(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?？傊褪窍嗷ソ梃b！

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！

認(rèn)識(shí)倒排索引

「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 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）：記錄單詞的開始結(jié)束位置，實(shí)現(xiàn)高亮顯示

「ElasticSearch 的倒排索引：」

• ElasticSearch 的 JSON 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

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• 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。」

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

將 ES 集群部署在 3個(gè) 機(jī)器上（esnode1、esnode2、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
}

「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。

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

寫入數(shù)據(jù)的工作原理

「寫單個(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)行寫操作。如果寫入成功，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。

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

寫數(shù)據(jù)底層原理

「寫操作可分為 3 個(gè)主要操作：」

1. 寫入新文檔： 這時(shí)候搜索，是搜索不到。

• 將數(shù)據(jù)寫入內(nèi)存

• 將這操作寫入 translog 文件中

3. refresh 操作： 默認(rèn)每隔 1s ，將內(nèi)存中的文檔寫入文件系統(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)寫入 1s后可以搜索到。」

• 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。

「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)。

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)」 將 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 deleted 的 doc 「物理刪除」 ，將新的 segment file 寫入磁盤，最后打上 commit point 標(biāo)識(shí)所有新的 segment file。

審核編輯 ：李倩