ES集群配置-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ES集群配置。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、高并发下如何保证读写一致

1.1 写操作

对于写操作，一致性级别支持 quorum/one/all，默认为 quorum，即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，副本将会在一个不同的节点上重建。

one：写操作只要有一个primary shard是active活跃可用的，就可以执行
all：写操作必须所有的primary shard和replica shard都是活跃可用的，才可以执行
quorum：默认值，要求ES中大部分的shard是活跃可用的，才可以执行写操作

1.2 读操作

对于读操作，可以设置 replication 为 sync(默认)，这使得在写入操作时，在主分片和副本分片都完成后才会返回；如果设置replication 为 async 时，也可以通过设置搜索请求参数 _preference 为 primary 来查询主分片，确保文档是最新版本。

1.3 更新操作通过版本号使用乐观锁并发控制

每个文档都有一个_version 版本号，这个版本号在文档被改变时加一。Elasticsearch使用这个 _version 保证所有修改都被正确排序，当一个旧版本出现在新版本之后，它会被简单的忽略。

利用_version的这一优点确保数据不会因为修改冲突而丢失，比如指定文档的version来做更改，如果那个版本号不是现在的，我们的请求就失败了。

二、ES数据写入流程

2.1、ES写数据的整体流程：

ES集群配置

（1）客户端选择 ES 的某个 node 发送请求过去，这个 node 就是协调节点 coordinating node
（2）coordinating node 对 document 进行路由，将请求转发给对应的 node（有 primary shard）
（3）实际的 node 上的 primary shard 处理请求，然后将数据同步到 replica node
（4）coordinating node 等到 primary node 和所有 replica node 都执行成功之后，最后返回响应结果给客户端。

2.2、ES主分片写数据的详细流程：

ES集群配置

（1）主分片先将数据写入ES的 memory buffer，然后定时（默认1s）将 memory buffer 中的数据写入一个新的 segment 文件中，并进入操作系统缓存 Filesystem cache（同时清空 memory buffer），这个过程就叫做 refresh；每个 segment 文件实际上是一些倒排索引的集合，只有经历了 refresh 操作之后，这些数据才能变成可检索的。

每个 segment 是一个包含正排（空间占比90~95%）+ 倒排（空间占比5~10%）的完整索引文件，每次搜索请求会将所有 segment 中的倒排索引部分加载到内存，进行查询和打分，然后将命中的文档号拿到正排中召回完整数据记录。如果不对segment做配置，就会导致查询性能下降

ES 的近实时性：数据存在 memory buffer 时是搜索不到的，只有数据被 refresh 到 Filesystem cache 之后才能被搜索到，而 refresh 是每秒一次，所以称 es 是近实时的；可以手动调用 es 的 api 触发一次 refresh 操作，让数据马上可以被搜索到；

commit point: 记录当前所有可用的 segment ，每个 commit point 都会维护一个 .del 文件（ es 删除数据本质是不属于物理删除），当 es 做删改操作时首先会在 .del 文件中声明某个 document 已经被删除，文件内记录了在某个 segment 内某个文档已经被删除，当查询请求过来时在 segment 中被删除的文件是能够查出来的，但是当返回结果时会根据 commit point 维护的那个 .del 文件把已经删除的文档过滤掉；

（2）由于 memory Buffer 和 Filesystem Cache 都是基于内存，假设服务器宕机，那么数据就会丢失，所以 ES 通过 translog 日志文件来保证数据的可靠性，在数据写入 memory buffer 的同时，将数据也写入 translog 日志文件中，当机器宕机重启时，es 会自动读取 translog 日志文件中的数据，恢复到 memory buffer 和 Filesystem cache 中去。

ES 数据丢失的问题：translog 也是先写入 Filesystem cache，然后默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中，所以默认情况下，可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 memory buffer 或者 translog 文件的 Filesystem cache中，而不在磁盘上，如果此时机器宕机，会丢失 5 秒钟的数据。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。

（3）flush 操作：不断重复上面的步骤，translog 会变得越来越大，不过 translog 文件默认每30分钟或者阈值超过 512M 时，就会触发 commit 操作，即 flush操作，将 memory buffer 中所有的数据写入新的 segment 文件中，并将内存中所有的 segment 文件全部落盘，最后清空 translog 事务日志。

① 将 memory buffer 中的数据 refresh 到 Filesystem Cache 中去，清空 buffer；
② 创建一个新的 commit point（提交点），同时强行将 Filesystem Cache 中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中；
③ 删除旧的 translog 日志文件并创建一个新的 translog 日志文件，此时 commit 操作完成

三、ES的搜索流程

搜索被执行成一个两阶段过程，即 Query Then Fetch：

3.1、Query阶段：

客户端发送请求到 coordinate node，协调节点将搜索请求广播到所有的 primary shard 或 replica，每个分片在本地执行搜索并构建一个匹配文档的大小为 from + size 的优先队列。接着每个分片返回各自优先队列中所有 docId 和打分值给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果。

3.2、Fetch阶段：

协调节点根据 Query阶段产生的结果，去各个节点上查询 docId 实际的 document 内容，最后由协调节点返回结果给客户端。

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。

Query Then Fetch 的搜索类型在文档相关性打分的时候参考的是本分片的数据，这样在文档数量较少的时候可能不够准确，DFS Query Then Fetch 增加了一个预查询的处理，询问 Term 和 Document frequency，这个评分更准确，但是性能会变差。

四、ES查询原理

4.1 lucene查询过程

每个 document 的 name value 经过分词形成多个 term，多个 term 组成 term dictionary，如下显示基于 name 创建倒排链如下：

ES集群配置

在这里，Alice、Alan 都是 term。所以倒排本质上就是基于 term 的反向列表，方便通过属性反向查找 doc_id。
到这里我们有个很自然的问题，如何快速拿到这个倒排表呢？在 lucene 里面就引入了 term dictonary 的概念，也就是 term 的字典。term 字典里我们可以按照 term 进行排序，那么用一个二分查找就可以找到这个 term 所对应的倒排表信息，这样的复杂度是 logN。
但在 term 很多，内存放不下的时候，效率还是需要进一步提升。为解决这个问题，lucene 引用 term dict index 来存放 term 的共享前缀，后缀则放在 term dictonary 中。

term dict index：是采用 FST 数据结构，存放在内存中。term dict index 查到对应的 term dict 的 block 位置之后，再去磁盘上找 term，大大减少了磁盘的 random access 次数
Term dict：在磁盘上是以分 block 的方式保存的，一个 block 内部利用公共前缀压缩，比如都是 Ab 开头的单词就可以把 Ab 省去
SkipList：是以 docId 建立的数据结构
如果所有的 term 都是英文字符的话，可能这个 term index 就真的是 26 个英文字符表构成的了。但是实际的情况是，term 未必都是英文字符，term 可以是任意的 byte 数组。

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在 term dict index 中需要保存的是 Term 的前面部分字段，以及与 Term Dictionary 之间的映射关系，这使得存储的信息量减少。再结合 FST（Finite State Transducer）压缩技术，term dict index 可以被压缩到足够小，以至于可以被缓存进服务器内存中，而 Term 后缀则存放在 trem dict。

4.2 整个检索过程如下：

内存加载 term dict index（tip文件），通过 FST 匹配前缀找到后缀词块位置。
根据词块位置，读取磁盘中 Term dict（tim 文件），匹配后缀，读取倒排表信息。
根据倒排表位置去 doc文件中加载文档数据。
找到了倒排表，怎么通过 docId 找到我们需要的文档呢？

ES集群配置

在图 1 中，为了便于介绍，我们处理的是文档号 0~3455 的 3456 篇文档，我们另skipInterval 为 128，即每处理 128 篇文档生成一个 PackedBlock，对应一个 datum；另 skipMultiplier 为 3（源码中默认值为 8），即每生成 3 个 datum 就在上一层生成一个新的索引，新的索引也是一个 datum，它是 3 个 datum 中的最后一个，并且增加了一个索引值 SkipChildLevelPointer 来实现映射关系（见索引文件的生成（三）），每一层的数值为 PackedBlock 中的最后一篇文档的文档号，例如 level=2 的三个数值 1151、2303、3455。

4.3倒排合并（水平分桶和bitmap）

到这里还有另一个问题，那就是当我们查询中出现了 name=‘Alan’ and name=‘Alice’ limit 0,20 该如何处理？

它会拆分为 term = ‘Alan’ 和 term = 'Alice’的查询。分别得到每个term的倒排链（docId列表），再对多个倒排表做交集。那么倒排表怎么做交集呢？

水平分桶，多线程并行

有序集合1{1,3,5,7,8,9, 10,30,50,70,80,90}和有序集合2{2,3,4,5,6,7, 20,30,40,50,60,70}，先进行分桶拆分【桶1的范围为[1, 9]、桶2的范围为[10, 100]、桶3的范围为[101, max_int]】，于是拆分成集合1【a={1,3,5,7,8,9}、b={10,30,50,70,80,90}、c={}】和集合2【d={2,3,4,5,6,7}、e={20,30,40,50,60,70}、e={}】，利用多线程对桶1（a和d）、桶2（b和e）、桶3（c和e）分别求交集，最后求并集。

bitmap，大大提高运算并行度，时间复杂度O(n)

假设set1{1,3,5,7,8,9}和set2{2,3,4,5,6,7}的所有元素都在桶值[1, 16]的范围之内，可以用16个bit来描述这两个集合，原集合中的元素x，在这个16bitmap中的第x个bit为1，此时两个bitmap求交集，只需要将两个bitmap进行“与”操作，结果集bitmap的3，5，7位是1，表明原集合的交集为{3,5,7}

水平分桶（每个桶内的数据一定处于一个范围之内），使用bitmap来表示集合，能极大提高求交集的效率，但时间复杂度仍旧是O(n)，但bitmap需要大量连续空间，占用内存较大。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-425725.html

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