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Elasticsearch
Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。 作为 Elastic Stack 的核心,它集中存储您的数据,帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
Elasticsearch 基于搜索库 Lucene 开发。ElasticSearch 隐藏了 Lucene 的复杂性,提供了简单易用的 REST API / Java API 接口(另外还有其他语言的 API 接口)。
以下简称 ES。

1. 简介

1.1. 什么是 Elasticsearch

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。 作为 Elastic Stack 的核心,它集中存储您的数据,帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
Elasticsearch 基于搜索库 Lucene 开发。ElasticSearch 隐藏了 Lucene 的复杂性,提供了简单易用的 REST API / Java API 接口(另外还有其他语言的 API 接口)。
ElasticSearch 可以视为一个文档存储,它将复杂数据结构序列化为 JSON 存储
ElasticSearch 是近乎于实时的全文搜素,这是指:
  • 从写入数据到数据可以被搜索,存在较小的延迟(大概是 1s)
  • 基于 ES 执行搜索和分析可以达到秒级

1.2. 核心概念

1.2.1. Index

可以认为是文档(document)的优化集合。
ES 会为所有字段建立索引,经过处理后写入一个反向索引(Inverted Index)。查找数据的时候,直接查找该索引。
所以,ES 数据管理的顶层单位就叫做 Index(索引)。它是单个数据库的同义词。每个 Index (即数据库)的名字必须是小写。

1.2.2. Document

Index 里面单条的记录称为 Document(文档)。许多条 Document 构成了一个 Index。
每个 文档(document) 都是字段(field)的集合。
Document 使用 JSON 格式表示,下面是一个例子。
{
"user": "张三",
"title": "工程师",
"desc": "数据库管理"
}
同一个 Index 里面的 Document,不要求有相同的结构(scheme),但是最好保持相同,这样有利于提高搜索效率。

1.2.3. Field

字段(field) 是包含数据的键值对。
默认情况下,Elasticsearch 对每个字段中的所有数据建立索引,并且每个索引字段都具有专用的优化数据结构。

1.2.4. Type

每个索引里可以有一个或者多个类型(type)。类型(type) 是 index 的一个逻辑分类。
不同的 Type 应该有相似的结构(schema),举例来说,id字段不能在这个组是字符串,在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据(比如productslogs)应该存成两个 Index,而不是一个 Index 里面的两个 Type(虽然可以做到)。
注意:根据规划,Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type,7.x 版将会彻底移除 Type。

1.2.5. Shard

当单台机器不足以存储大量数据时,Elasticsearch 可以将一个索引中的数据切分为多个 分片(shard)分片(shard) 分布在多台服务器上存储。有了 shard 就可以横向扩展,存储更多数据,让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行,提升吞吐量和性能。每个 shard 都是一个 lucene index。

1.2.6. Replica

任何一个服务器随时可能故障或宕机,此时 shard 可能就会丢失,因此可以为每个 shard 创建多个 副本(replica)。replica 可以在 shard 故障时提供备用服务,保证数据不丢失,多个 replica 还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard(建立索引时一次设置,不能修改,默认 5 个),replica shard(随时修改数量,默认 1 个),默认每个索引 10 个 shard,5 个 primary shard,5 个 replica shard,最小的高可用配置,是 2 台服务器。

2. ElasticSearch 原理

2.1. ES 写数据过程

  • 客户端选择一个 node 发送请求过去,这个 node 就是 coordinating node(协调节点)。
  • coordinating node 对 document 进行路由,将请求转发给对应的 node(有 primary shard)。
  • 实际的 node 上的 primary shard 处理请求,然后将数据同步到 replica node
  • coordinating node 如果发现 primary node 和所有 replica node 都搞定之后,就返回响应结果给客户端。
Could not load image
es-write

2.2. ES 读数据过程

可以通过 doc id 来查询,会根据 doc id 进行 hash,判断出来当时把 doc id 分配到了哪个 shard 上面去,从那个 shard 去查询。
  • 客户端发送请求到任意一个 node,成为 coordinate node
  • coordinate nodedoc id 进行哈希路由,将请求转发到对应的 node,此时会使用 round-robin 随机轮询算法,在 primary shard 以及其所有 replica 中随机选择一个,让读请求负载均衡。
  • 接收请求的 node 返回 document 给 coordinate node
  • coordinate node 返回 document 给客户端。

2.3. 写数据底层原理

Could not load image
es-write-detail
先写入内存 buffer,在 buffer 里的时候数据是搜索不到的;同时将数据写入 translog 日志文件。
如果 buffer 快满了,或者到一定时间,就会将内存 buffer 数据 refresh 到一个新的 segment file 中,但是此时数据不是直接进入 segment file 磁盘文件,而是先进入 os cache 。这个过程就是 refresh
每隔 1 秒钟,es 将 buffer 中的数据写入一个新的 segment file,每秒钟会产生一个新的磁盘文件 segment file,这个 segment file 中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。
但是如果 buffer 里面此时没有数据,那当然不会执行 refresh 操作,如果 buffer 里面有数据,默认 1 秒钟执行一次 refresh 操作,刷入一个新的 segment file 中。
操作系统里面,磁盘文件其实都有一个东西,叫做 os cache,即操作系统缓存,就是说数据写入磁盘文件之前,会先进入 os cache,先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。只要 buffer 中的数据被 refresh 操作刷入 os cache中,这个数据就可以被搜索到了。
为什么叫 es 是准实时的? NRT,全称 near real-time。默认是每隔 1 秒 refresh 一次的,所以 es 是准实时的,因为写入的数据 1 秒之后才能被看到。可以通过 es 的 restful api 或者 java api手动执行一次 refresh 操作,就是手动将 buffer 中的数据刷入 os cache中,让数据立马就可以被搜索到。只要数据被输入 os cache 中,buffer 就会被清空了,因为不需要保留 buffer 了,数据在 translog 里面已经持久化到磁盘去一份了。
重复上面的步骤,新的数据不断进入 buffer 和 translog,不断将 buffer 数据写入一个又一个新的 segment file 中去,每次 refresh 完 buffer 清空,translog 保留。随着这个过程推进,translog 会变得越来越大。当 translog 达到一定长度的时候,就会触发 commit 操作。
commit 操作发生第一步,就是将 buffer 中现有数据 refreshos cache 中去,清空 buffer。然后,将一个 commit point 写入磁盘文件,里面标识着这个 commit point 对应的所有 segment file,同时强行将 os cache 中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中去。最后清空 现有 translog 日志文件,重启一个 translog,此时 commit 操作完成。
这个 commit 操作叫做 flush。默认 30 分钟自动执行一次 flush,但如果 translog 过大,也会触发 flush。flush 操作就对应着 commit 的全过程,我们可以通过 es api,手动执行 flush 操作,手动将 os cache 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。
translog 日志文件的作用是什么?你执行 commit 操作之前,数据要么是停留在 buffer 中,要么是停留在 os cache 中,无论是 buffer 还是 os cache 都是内存,一旦这台机器死了,内存中的数据就全丢了。所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件 translog 中,一旦此时机器宕机,再次重启的时候,es 会自动读取 translog 日志文件中的数据,恢复到内存 buffer 和 os cache 中去。
translog 其实也是先写入 os cache 的,默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中去,所以默认情况下,可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 buffer 或者 translog 文件的 os cache 中,如果此时机器挂了,会丢失 5 秒钟的数据。但是这样性能比较好,最多丢 5 秒的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 fsync 到磁盘,但是性能会差很多。
实际上你在这里,如果面试官没有问你 es 丢数据的问题,你可以在这里给面试官炫一把,你说,其实 es 第一是准实时的,数据写入 1 秒后可以搜索到;可能会丢失数据的。有 5 秒的数据,停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中,而不在磁盘上,此时如果宕机,会导致 5 秒的数据丢失
总结一下,数据先写入内存 buffer,然后每隔 1s,将数据 refresh 到 os cache,到了 os cache 数据就能被搜索到(所以我们才说 es 从写入到能被搜索到,中间有 1s 的延迟)。每隔 5s,将数据写入 translog 文件(这样如果机器宕机,内存数据全没,最多会有 5s 的数据丢失),translog 大到一定程度,或者默认每隔 30mins,会触发 commit 操作,将缓冲区的数据都 flush 到 segment file 磁盘文件中。
数据写入 segment file 之后,同时就建立好了倒排索引。

2.4. 删除/更新数据底层原理

如果是删除操作,commit 的时候会生成一个 .del 文件,里面将某个 doc 标识为 deleted 状态,那么搜索的时候根据 .del 文件就知道这个 doc 是否被删除了。
如果是更新操作,就是将原来的 doc 标识为 deleted 状态,然后新写入一条数据。
buffer 每 refresh 一次,就会产生一个 segment file,所以默认情况下是 1 秒钟一个 segment file,这样下来 segment file 会越来越多,此时会定期执行 merge。每次 merge 的时候,会将多个 segment file 合并成一个,同时这里会将标识为 deleted 的 doc 给物理删除掉,然后将新的 segment file 写入磁盘,这里会写一个 commit point,标识所有新的 segment file,然后打开 segment file 供搜索使用,同时删除旧的 segment file

2.5. 底层 lucene

简单来说,lucene 就是一个 jar 包,里面包含了封装好的各种建立倒排索引的算法代码。我们用 Java 开发的时候,引入 lucene jar,然后基于 lucene 的 api 去开发就可以了。
通过 lucene,我们可以将已有的数据建立索引,lucene 会在本地磁盘上面,给我们组织索引的数据结构。

2.6. 倒排索引

在搜索引擎中,每个文档都有一个对应的文档 ID,文档内容被表示为一系列关键词的集合。例如,文档 1 经过分词,提取了 20 个关键词,每个关键词都会记录它在文档中出现的次数和出现位置。
那么,倒排索引就是关键词到文档 ID 的映射,每个关键词都对应着一系列的文件,这些文件中都出现了关键词。
举个栗子。
有以下文档:
DocId
Doc
1
谷歌地图之父跳槽 Facebook
2
谷歌地图之父加盟 Facebook
3
谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟 Facebook
4
谷歌地图之父跳槽 Facebook 与 Wave 项目取消有关
5
谷歌地图之父拉斯加盟社交网站 Facebook
对文档进行分词之后,得到以下倒排索引
WordId
Word
DocIds
1
谷歌
1,2,3,4,5
2
地图
1,2,3,4,5
3
之父
1,2,4,5
4
跳槽
1,4
5
Facebook
1,2,3,4,5
6
加盟
2,3,5
7
创始人
3
8
拉斯
3,5
9
离开
3
10
4
..
..
..
另外,实用的倒排索引还可以记录更多的信息,比如文档频率信息,表示在文档集合中有多少个文档包含某个单词。
那么,有了倒排索引,搜索引擎可以很方便地响应用户的查询。比如用户输入查询 Facebook,搜索系统查找倒排索引,从中读出包含这个单词的文档,这些文档就是提供给用户的搜索结果。
要注意倒排索引的两个重要细节:
  • 倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档;
  • 倒排索引中的词项根据字典顺序升序排列
上面只是一个简单的栗子,并没有严格按照字典顺序升序排列。

3. REST API

REST API 最详尽的文档应该参考:ES 官方 REST API

3.1. 索引

新建 Index,可以直接向 ES 服务器发出 PUT 请求。

3.1.1. 创建索引

示例:直接创建索引
$ curl -X POST 'localhost:9200/user'
服务器返回一个 JSON 对象,里面的 acknowledged 字段表示操作成功。
{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"user"}
示例:创建索引时指定配置
$ curl -X PUT -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user' -d '
{
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 2
}
}
}'
示例:创建索引时指定 mappings
$ curl -X PUT -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user' -d '
{
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 2
}
}
}'

3.1.2. 删除索引

然后,我们可以通过发送 DELETE 请求,删除这个 Index。
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/user'

3.1.3. 查看索引

可以通过 GET 请求查看索引信息
$ curl -X GET 'localhost:9200/user'

3.1.4. 打开/关闭索引

通过在 POST 中添加 _close_open 可以打开、关闭索引。 关闭索引
$ curl -X POST 'localhost:9200/user/_close'
打开索引
$ curl -X POST 'localhost:9200/user/_open'

3.2. 文档

3.2.1. 新增记录

向指定的 /Index/type 发送 PUT 请求,就可以在 Index 里面新增一条记录。比如,向 /user/admin 发送请求,就可以新增一条人员记录。
$ curl -X PUT -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user/admin/1' -d '
{
"user": "张三",
"title": "工程师",
"desc": "数据库管理"
}'
服务器返回的 JSON 对象,会给出 Index、Type、Id、Version 等信息。
{
"_index": "user",
"_type": "admin",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": { "total": 3, "successful": 1, "failed": 0 },
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 2
}
如果你仔细看,会发现请求路径是/user/admin/1,最后的1是该条记录的 Id。它不一定是数字,任意字符串(比如abc)都可以。
新增记录的时候,也可以不指定 Id,这时要改成 POST 请求。
$ curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user/admin' -d '
{
"user": "李四",
"title": "工程师",
"desc": "系统管理"
}'
上面代码中,向/user/admin发出一个 POST 请求,添加一个记录。这时,服务器返回的 JSON 对象里面,_id字段就是一个随机字符串。
{
"_index": "user",
"_type": "admin",
"_id": "WWuoDG8BHwECs7SiYn93",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": { "total": 3, "successful": 1, "failed": 0 },
"_seq_no": 1,
"_primary_term": 2
}
注意,如果没有先创建 Index(这个例子是accounts),直接执行上面的命令,Elastic 也不会报错,而是直接生成指定的 Index。所以,打字的时候要小心,不要写错 Index 的名称。

3.2.2. 删除记录

删除记录就是发出 DELETE 请求。
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/user/admin/2'

3.2.3. 更新记录

更新记录就是使用 PUT 请求,重新发送一次数据。
$ curl -X PUT -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user/admin/1' -d '
{
"user": "张三",
"title": "工程师",
"desc": "超级管理员"
}'

3.2.4. 查询记录

/Index/Type/Id发出 GET 请求,就可以查看这条记录。
$ curl 'localhost:9200/user/admin/1?pretty'
上面代码请求查看 /user/admin/1 这条记录,URL 的参数 pretty=true 表示以易读的格式返回。
返回的数据中,found 字段表示查询成功,_source字段返回原始记录。
{
"_index": "user",
"_type": "admin",
"_id": "1",
"_version": 2,
"found": true,
"_source": {
"user": "张三",
"title": "工程师",
"desc": "超级管理员"
}
}
如果 Id 不正确,就查不到数据,found 字段就是 false

3.2.5. 查询所有记录

使用 GET 方法,直接请求 /index/type/_search,就会返回所有记录。
$ curl 'localhost:9200/user/admin/_search?pretty'
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 3,
"successful" : 3,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 2,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "user",
"_type" : "admin",
"_id" : "WWuoDG8BHwECs7SiYn93",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"user" : "李四",
"title" : "工程师",
"desc" : "系统管理"
}
},
{
"_index" : "user",
"_type" : "admin",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "超级管理员"
}
}
]
}
}
上面代码中,返回结果的 took字段表示该操作的耗时(单位为毫秒),timed_out字段表示是否超时,hits字段表示命中的记录,里面子字段的含义如下。
  • total:返回记录数,本例是 2 条。
  • max_score:最高的匹配程度,本例是1.0
  • hits:返回的记录组成的数组。
返回的记录中,每条记录都有一个_score字段,表示匹配的程序,默认是按照这个字段降序排列。

3.2.6. 全文搜索

ES 的查询非常特别,使用自己的查询语法,要求 GET 请求带有数据体。
$ curl -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user/admin/_search?pretty' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "管理" }}
}'
上面代码使用 Match 查询,指定的匹配条件是desc字段里面包含"软件"这个词。返回结果如下。
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 3,
"successful" : 3,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 2,
"max_score" : 0.38200712,
"hits" : [
{
"_index" : "user",
"_type" : "admin",
"_id" : "WWuoDG8BHwECs7SiYn93",
"_score" : 0.38200712,
"_source" : {
"user" : "李四",
"title" : "工程师",
"desc" : "系统管理"
}
},
{
"_index" : "user",
"_type" : "admin",
"_id" : "1",
"_score" : 0.3487891,
"_source" : {
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "超级管理员"
}
}
]
}
}
Elastic 默认一次返回 10 条结果,可以通过size字段改变这个设置,还可以通过from字段,指定位移。
$ curl 'localhost:9200/user/admin/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
"from": 1,
"size": 1
}'
上面代码指定,从位置 1 开始(默认是从位置 0 开始),只返回一条结果。

3.2.7. 逻辑运算

如果有多个搜索关键字, Elastic 认为它们是or关系。
$ curl 'localhost:9200/user/admin/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "软件 系统" }}
}'
上面代码搜索的是软件 or 系统
如果要执行多个关键词的and搜索,必须使用布尔查询
$ curl -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user/admin/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "desc": "管理" } },
{ "match": { "desc": "超级" } }
]
}
}
}'

4. Elasticsearch 运维

安装、配置、命令可以参考:ElasticSearch 运维

5. 参考资料