Elastic 快速入门
开源协议：Apache 2.0
1. 简介
1.1. Elastic Stack 是什么
Elastic Stack 即 ELK Stack。
ELK 是指 Elastic 公司旗下三款产品 ElasticSearch 、Logstash 、Kibana 的首字母组合。
Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。
Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。
Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。
而 Elastic Stack 是 ELK Stack 的更新换代产品，最新产品引入了轻量型的单一功能数据采集器，并把它们叫做 Beats。
1.2. 为什么使用 Elastic Stack
对于有一定规模的公司来说，通常会很多个应用，并部署在大量的服务器上。运维和开发人员常常需要通过查看日志来定位问题。如果应用是集群化部署，试想如果登录一台台服务器去查看日志，是多么费时费力。
而通过 ELK 这套解决方案，可以同时实现日志收集、日志搜索和日志分析的功能。
1.3. Elastic Stack 架构
说明
以上是 Elastic Stack 的一个架构图。从图中可以清楚的看到数据流向。
Beats 是单一用途的数据传输平台，它可以将多台机器的数据发送到 Logstash 或 ElasticSearch。但 Beats 并不是不可或缺的一环，所以本文中暂不介绍。
Logstash 是一个动态数据收集管道。支持以 TCP/UDP/HTTP 多种方式收集数据（也可以接受 Beats 传输来的数据），并对数据做进一步丰富或提取字段处理。
ElasticSearch 是一个基于 JSON 的分布式的搜索和分析引擎。作为 ELK 的核心，它集中存储数据。
Kibana 是 ELK 的用户界面。它将收集的数据进行可视化展示（各种报表、图形化数据），并提供配置、管理 ELK 的界面。
2. 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。
2.1. ElasticSearch 简介
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
2.1.1. 核心概念
索引（Index）可以认为是文档（document）的优化集合。每个
文档（document）都是字段（field）的集合。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。
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，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。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。
2.2. ElasticSearch 原理
2.2.1. 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。
2.2.2. 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 node对doc 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。
2.2.3. 写数据底层原理
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 refresh 到 os 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。
2.2.4. 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。
2.2.5. 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。
2.2.6. 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 | 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 | 与 | 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. Logstash
Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中。
3.1. Logstash 简介
Logstash 可以传输和处理你的日志、事务或其他数据。
Logstash 是 Elasticsearch 的最佳数据管道。
Logstash 是插件式管理模式，在输入、过滤、输出以及编码过程中都可以使用插件进行定制。Logstash 社区有超过 200 种可用插件。
3.2. Logstash 原理
Logstash 有两个必要元素：input 和 output ，一个可选元素：filter。
这三个元素，分别代表 Logstash 事件处理的三个阶段：输入 > 过滤器 > 输出。
input - 负责从数据源采集数据。
filter- 将数据修改为你指定的格式或内容。output- 将数据传输到目的地。
在实际应用场景中，通常输入、输出、过滤器不止一个。Logstash 的这三个元素都使用插件式管理方式，用户可以根据应用需要，灵活的选用各阶段需要的插件，并组合使用。
4. Beats
Beats 是安装在服务器上的数据中转代理。
Beats 可以将数据直接传输到 Elasticsearch 或传输到 Logstash 。
Beats 有多种类型，可以根据实际应用需要选择合适的类型。
常用的类型有：
Packetbeat：网络数据包分析器，提供有关您的应用程序服务器之间交换的事务的信息。
Filebeat：从您的服务器发送日志文件。
Metricbeat：是一个服务器监视代理程序，它定期从服务器上运行的操作系统和服务收集指标。
Winlogbeat：提供 Windows 事件日志。
4.1. Filebeat 简介
由于本人仅接触过 Filebeat，所以本文只介绍 Beats 组件中的 Filebeat。
相比 Logstash，FileBeat 更加轻量化。
在任何环境下，应用程序都有停机的可能性。 Filebeat 读取并转发日志行，如果中断，则会记住所有事件恢复联机状态时所在位置。
Filebeat 带有内部模块（auditd，Apache，Nginx，System 和 MySQL），可通过一个指定命令来简化通用日志格式的收集，解析和可视化。
FileBeat 不会让你的管道超负荷。FileBeat 如果是向 Logstash 传输数据，当 Logstash 忙于处理数据，会通知 FileBeat 放慢读取速度。一旦拥塞得到解决，FileBeat 将恢复到原来的速度并继续传播。
4.2. Filebeat 原理
Filebeat 有两个主要组件：
harvester：负责读取一个文件的内容。它会逐行读取文件内容，并将内容发送到输出目的地。prospector：负责管理 harvester 并找到所有需要读取的文件源。比如类型是日志，prospector 就会遍历制定路径下的所有匹配要求的文件。
Filebeat 保持每个文件的状态，并经常刷新注册表文件中的磁盘状态。状态用于记住 harvester 正在读取的最后偏移量，并确保发送所有日志行。
Filebeat 将每个事件的传递状态存储在注册表文件中。所以它能保证事件至少传递一次到配置的输出，没有数据丢失。
5. 运维
6. 参考资料
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