一、Elasticsearch概述:
Elasticsearch是一个功能强大、性能高效、易于使用和扩展的分布式搜索和分析引擎,已被广泛应用于日志分析、企业搜索、电子商务等领域。
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎,它能够快速存储、搜索和分析大量的数据。它支持多种数据类型的存储和检索,包括结构化、半结构化和非结构化数据。Elasticsearch具有以下特点:
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分布式架构:Elasticsearch是一个分布式系统,数据可以分散在多个节点上,从而提高了数据的可用性和可扩展性。
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实时搜索和分析:Elasticsearch支持实时搜索和分析,可以快速响应查询请求,帮助用户快速地找到需要的信息。
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支持多种数据源:Elasticsearch支持多种数据源的数据导入和同步,包括数据库、日志文件、网络数据等。
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易于使用和扩展:Elasticsearch具有易于使用和扩展的特点,通过简单的API可以实现搜索、聚合、过滤等多种功能,同时也支持插件扩展,可以方便地实现自定义功能。
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开源免费:Elasticsearch是一个开源的软件,可以免费使用和部署,同时也有丰富的社区支持和文档资料。
二、理解Elasticsearch写入过程的必要性:
学习Elasticsearch的写入过程可以帮助我们更好地理解和应用这项技术,从而优化其性能,提高数据的可用性和可扩展性,实现更高效的搜索和分析。
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更好地理解Elasticsearch的工作原理:通过学习Elasticsearch的写入过程,可以深入了解Elasticsearch是如何处理和存储数据的,有助于更好地理解其工作原理。
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提高数据的可用性和可扩展性:Elasticsearch将索引数据分成多个分片,每个分片可以分布在不同的节点上,这样可以提高数据的可用性和可扩展性。
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优化写入性能:了解Elasticsearch的写入过程可以帮助我们优化写入性能,例如通过合理的分片策略、调整刷新间隔等方式提高写入效率。
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提高搜索效率:Elasticsearch的搜索效率与其写入效率密切相关,通过了解写入过程,可以更好地优化搜索效率,例如通过合理的分片策略、调整合并策略等方式提高搜索效率。
三、Elasticsearch写入流程图:
四、Elasticsearch写入流程简述:
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客户端将数据序列化后以http的方式发送到elasticsearch api端点;
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elasticsearch api端点以http的方式发送至协调节点;
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协调节点通过路由规则讲写入请求发送至数据节点;
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数据节点将写入请求落在主分片上;
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主分片将序列化之后的数据转成字节流写入translog buffer;
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当translog buffer被填满时,将所有日志写入translog进行持久化,并清空translog buffer;
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当文档数量与时间间隔达到规定阈值时,进行flush操作,创建一个新的文件segment,将translog buffer的数写入segment;
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当分片中segment的数量操作一定阈值时(默认10),当前数据节点会在内存中开辟一个空间,叫做segment merge cache ,会把将要合并的segment的内容读取写入新的段文件,这个段文件存储在merge directory;
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最终这个merge directory会落盘,叫做merged segment;
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merged segment所属主分片会进行广播,通知它的副本分片有一个新的段;
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这些副本分片收到广播后,会检查是否缺少这个新的段,如果缺少,副本分片会将存储在事务日志中的写操作应用到新的段中;
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待副本分片写入完成后,通知主分片写入完成;
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主分片以http的方式发送写入完成的信息给elasticsearch api端点;文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-801741.html
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elasticsearch api端点再将结果信息返回给客户端;文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-801741.html
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