Elasticsearch入门笔记

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Elasticsearch入门笔记相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

ES入门笔记

1、概述

elasticsearch简写es，es是一个高扩展、开源的全文检索和分析引擎，它可以准实时地快速存储、搜索、分析海量的数据。

1.1、什么是全文检索

全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索搜索引擎数据库中的数据。

1.2、es的应用场景

  1. 一个线上商城系统，用户需要搜索商城上的商品。
    可以用es存储所有的商品信息和库存信息，用户只需要输入”空调”就可以搜索到他需要搜索到的商品。
  2. 一个运行的系统需要收集日志，用这些日志来分析、挖掘从而获取系统业务未来的趋势。
    可以用logstash（elk中的一个产品，elasticsearch/logstash/kibana）收集、转换你的日志，并将他们存储到es中。一旦数据到达es中，就你可以在里面搜索、运行聚合函数等操作来挖掘任何你感兴趣的信息。
  3. 基于大量数据（数百万甚至数十亿的数据）快速调查、分析并且要将分析结果可视化的需求。
    可以用es来存储你的数据，用kibana构建自定义的可视化图形、报表，为业务决策提供科学的数据依据。

直白点讲，es是一个企业级海量数据的搜索引擎，可以理解为是一个企业级的百度搜索，除了搜索之外，es还可以快速的实现聚合运算。

1.3、参考资料

  1. 完整版ES笔记：https://blog.csdn.net/u011863024/article/details/115721328
  2. B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1hh411D7sb
  3. 倒排索引：https://blog.csdn.net/qq_43403025/article/details/114779166

2、核心概念

  1. 准实时
    es是一个准实时的搜索平台，这就意味当你存一条数据进去到可以搜索到中间有一定延迟（一般是一秒左右）。

  2. 集群
    集群是存有数据多个节点的集合。集群用名字作为唯一标志，默认为“elasticsearch”。集群的名字非常重要，因为一个节点只能属于一个集群。

  3. 节点

    1. es集群的一部分，节点是用来存储数据、提供搜索请求计算的单位。
    2. es节点和es集群一样都是用名字来作为唯一标识的，es节点默认的名字是uuid。
    3. es节点在一个网段里面是有自动发现功能的，节点启动前配置好节点要加入的集群名称，es节点就会自动加入集群。
    4. 在一个集群里面，你可以加入任意多你想添加的节点。

  4. index——索引

    1. 索引。索引是一组具有相同特点文档的集合。在es里面，索引是参与搜索、更新、删除的基本单位。
    2. 在一个集群里面，你可以创建任意多的索引。

  5. type——类型

    1. 在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。

    2. 一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。

      版本Type
      5.X支持多种 type
      6.X只能有一种 type
      7.X默认不再支持自定义索引类型（默认类型为： _doc）

  6. document——文档
    文档在es里面是数据存储的最基本单元。

  7. shard——分片
    一个index是可以存储超过一台节点硬件极限的数据。为了能够让更多的数据存储在es集群里面，es能够让index打散成多个分片分布在不同的节点上从而增大index存储数据的量。这个打散的碎片就是shard分片。

    每个index创建的时候都能定义分片的数量，定义好后是不能修改的。

    1. 分片可以水平扩展index存储的数据量
    2. 分片可以让计算请求分为多个并行处理。一个分片会有一个线程处理一份数据，多个分片会有多个线程来处理一个请求。

  8. replication——副本
    分布式系统都会有副本的概念，因为数据分散的分布在不同的机器上，难免会遇到网络、死机、硬盘损坏等造成数据损坏、丢失等严重情况，所以一份数据会有多个副本保证数据的完整安全性。

    这里副本实际上是分片的副本，数据在节点上以分片数据的形式存在，es通过算法使每台机器上的碎片副本保存在其它机器上，保证在down掉更多机器的情况下依然保证数据不会丢失。

    1. 当分片或者几点down掉之后，副本依然能够保证数据的完整性，所以分片的副本绝不会和原始分片分布在一台机器上。
    2. 因为搜索可以在所有副本上并行运行，所以副本会扩大你集群搜索的吞吐量，从而加快搜索的速度

    创建index的时候可以定义分片和副本的数量，副本的数量可以动态修改，分片的数量一旦定义就不能修改。
    总而言之，言而总之，副本和分片数量都对index的搜索速度有影响。

    分片越多，搜索的线程越多，占用的资源多，自然快，适用于数据量很大的情况。数据量很小分片很多的时候会造成资源的浪费。

    副本越多，可以搜索的文件越多，会提升搜索的速度，但是副本多也会对写入速度造成影响。

    所以要根据数据实际使用的场景合理设置副本和分片的数量。

3、进阶

3.1、集群

3.1.1、单节点

创建 users 索引，分配3个主分片和一份副本（每个主分片拥有一个副本分片）。

#PUT http://127.0.0.1:1001/users

    "settings" : 
        "number_of_shards" : 3,
        "number_of_replicas" : 1

集群现在是拥有一个索引的单节点集群。所有 3 个主分片都被分配在 node-1 。

通过 elasticsearch-head 插件（一个Chrome插件）查看集群情况 。

  1. 集群健康值:yellow( 3 of 6 )：表示当前集群的全部主分片都正常运行，但是副本分片没有全部处在正常状态。
  2. 3 个主分片正常。
  3. 3 个副本分片都是 Unassigned，它们都没有被分配到任何节点。 在同 一个节点上既保存原始数据又保存副本是没有意义的，因为一旦失去了那个节点，我们也将丢失该节点上的所有副本数据。
  4. 当前集群是正常运行的，但存在丢失数据的风险。

3.1.2、双节点——故障转移

当集群中只有一个节点在运行时，意味着会有一个单点故障问题——没有冗余。 幸运的是，我们只需再启动一个节点即可防止数据丢失。当你在同一台机器上启动了第二个节点时，只要它和第一个节点有同样的 cluster.name 配置，它就会自动发现集群并加入到其中。但是在不同机器上启动节点的时候，为了加入到同一集群，你需要配置一个可连接到的单播主机列表。之所以配置为使用单播发现，以防止节点无意中加入集群。只有在同一台机器上运行的节点才会自动组成集群。

如果启动了第二个节点，集群将会拥有两个节点 : 所有主分片和副本分片都已被分配 。

通过 elasticsearch-head 插件查看集群情况

  1. 集群健康值:green( 3 of 6 )：表示所有 6 个分片（包括 3 个主分片和 3 个副本分片）都在正常运行。
  2. 3 个主分片正常。(边框加黑加粗的为主分片)
  3. 第二个节点加入到集群后， 3 个副本分片将会分配到这个节点上——每 个主分片对应一个副本分片。这意味着当集群内任何一个节点出现问题时，我们的数据都完好无损。所有新近被索引的文档都将会保存在主分片上，然后被并行的复制到对应的副本分片上。这就保证了我们既可以从主分片又可以从副本分片上获得文档。

3.1.3、三节点——水平扩容

当启动了第三个节点，我们的集群将会拥有三个节点的集群 : 为了分散负载而对分片进行重新分配 。

通过 elasticsearch-head 插件查看集群情况。

  1. 集群健康值:green( 3 of 6 )：表示所有 6 个分片（包括 3 个主分片和 3 个副本分片）都在正常运行。
  2. Node 1 和 Node 2 上各有一个分片被迁移到了新的 Node 3 节点，现在每个节点上都拥有 2 个分片， 而不是之前的 3 个。 这表示每个节点的硬件资源（CPU, RAM, I/O）将被更少的分片所共享，每个分片 的性能将会得到提升。
  3. 分片是一个功能完整的搜索引擎，它拥有使用一个节点上的所有资源的能力。 我们这个拥有 6 个分 片（3 个主分片和 3 个副本分片）的索引可以最大扩容到 6 个节点，每个节点上存在一个分片，并且每个分片拥有所在节点的全部资源。

如果想要扩容超过 6 个节点怎么办呢？
主分片的数目在索引创建时就已经确定了下来。实际上，这个数目定义了这个索引能够存储 的最大数据量。（实际大小取决于你的数据、硬件和使用场景。） 但是，读操作——搜索和返回数据——可以同时被主分片 或 副本分片所处理，所以当你拥有越多的副本分片时，也将拥有越高的吞吐量。

在运行中的集群上是可以动态调整副本分片数目的，我们可以按需伸缩集群。让我们把副本数从默认的 1 增加到 2。

#PUT http://127.0.0.1:1001/users/_settings


    "number_of_replicas" : 2

users 索引现在拥有 9 个分片： 3 个主分片和 6 个副本分片。 这意味着我们可以将集群
扩容到 9 个节点，每个节点上一个分片。相比原来 3 个节点时，集群搜索性能可以提升 3 倍。

通过 elasticsearch-head 插件查看集群情况：


如果只是在相同节点数目的集群上增加更多的副本分片并不能提高性能，因为每个分片从节点上获得的资源会变少。 你需要增加更多的硬件资源来提升吞吐量。

但是更多的副本分片数提高了数据冗余量：按照上面的节点配置，我们可以在失去 2 个节点的情况下不丢失任何数据。

3.1.4、应对故障

关闭第一个节点，集群的状态为:关闭了一个节点后的集群。

关闭的节点是一个主节点。而集群必须拥有一个主节点来保证正常工作，所以发生的第一件事情就是选举一个新的主节点： Node 2 。在我们关闭 Node 1 的同时也失去了主分片 1 和 2 ，并且在缺失主分片的时候索引也不能正常工作。 如果此时来检查集群的状况，我们看到的状态将会为 red ：不是所有主分片都在正常工作。

幸运的是，在其它节点上存在着这两个主分片的完整副本， 所以新的主节点立即将这些分片在 Node 2 和 Node 3 上对应的副本分片提升为主分片， 此时集群的状态将会为yellow。这个提升主分片的过程是瞬间发生的，如同按下一个开关一般。

为什么我们集群状态是 yellow 而不是 green 呢？

虽然我们拥有所有的三个主分片，但是同时设置了每个主分片需要对应 2 份副本分片，而此时只存在一份副本分片。 所以集群不能为 green 的状态，不过我们不必过于担心：如果我们同样关闭了 Node 2 ，我们的程序 依然 可以保持在不丢任何数据的情况下运行，因为Node 3 为每一个分片都保留着一份副本。

如果想恢复原来的样子，要确保Node-1的配置文件有如下配置：

discovery.seed_hosts: ["localhost:9302", "localhost:9303"]

集群可以将缺失的副本分片再次进行分配，那么集群的状态也将恢复成之前的状态。 如果 Node 1 依然拥有着之前的分片，它将尝试去重用它们，同时仅从主分片复制发生了修改的数据文件。和之前的集群相比，只是 Master 节点切换了。

1001 挂了，1002自动变为主节点，可以正常提供服务。1001重新连接，1002依旧是主节点

3.2、路由计算 & 分片控制

  1. 路由计算：文档数据在增加和查询时从哪一个分片进行操作的规则，公式如下：

    shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

    routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以
    number_of_primary_shards （主分片的数量）后得到余数 。这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间的余数，就是我们所寻
    求的文档所在分片的位置。

  2. 为什么在创建索引的时候就确定好主分片的数量并且永远不会改变这个数量?
    因为如果数量变化了，那么所有之前路由的值都会无效，文档也再也找不到了。

  3. 所有的文档API ( get . index . delete 、 bulk , update以及 mget ）都接受一个叫做routing 的路由参数，通过这个参数我们可以自定义文档到分片的映射。一个自定义的路由参数可以用来确保所有相关的文档——例如所有属于同一个用户的文档——都被存储到同一个分片中。

  4. 分片控制：用户可以访问任何一个节点获取数据。这个节点称之为协调节点。
    当发送请求的时候， 为了扩展负载，更好的做法是轮询集群中所有的节点

3.3、数据写、读、更新、批量操作

3.3.1、写流程

新建、索引和删除请求都是写操作， 必须在主分片上面完成之后才能被复制到相关的副本分片。

流程如下：

  1. 客户端请求集群节点（任意）-协调节点
  2. 协调节点将请求转换到指定的节点
  3. 主分片需要将数据保存
  4. 主分片需要将数据发送到副本
  5. 副本保存后，进行反馈
  6. 主分片进行反馈
  7. 客户端获取反馈

在客户端收到成功响应时，文档变更已经在主分片和所有副本分片执行完成，变更是安全的。有一些可选的请求参数允许您影响这个过程，可能以数据安全为代价提升性能。这些选项很少使用，因为 Elasticsearch 已经很快，但是为了完整起见， 请参考下文：

参数含义
consistency即一致性。在默认设置下，即使仅仅是在试图执行一个写操作之前，主分片都会要求必须要有规定数量quorum（或者换种说法，也即必须要有大多数）的分片副本处于活跃可用状态，才会去执行写操作（其中分片副本 可以是主分片或者副本分片）。这是为了避免在发生网络分区故障（network partition）的时候进行写操作，进而导致数据不一致。 规定数量即：
int((primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1 。

consistency 参数的值可以设为：
one ：只要主分片状态 ok 就允许执行写操作。
all：必须要主分片和所有副本分片的状态没问题才允许执行写操作。
quorum：默认值为quorum , 即大多数的分片副本状态没问题就允许执行写操作。

注意，规定数量的计算公式中number_of_replicas指的是在索引设置中的设定副本分片数，而不是指当前处理活动状态的副本分片数。如果你的索引设置中指定了当前索引拥有3个副本分片，那规定数量的计算结果即：int((1 primary + 3 replicas) / 2) + 1 = 3，如果此时你只启动两个节点，那么处于活跃状态的分片副本数量就达不到规定数量，也因此您将无法索引和删除任何文档。
timeout如果没有足够的副本分片会发生什么？Elasticsearch 会等待，希望更多的分片出现。默认情况下，它最多等待 1 分钟。 如果你需要，你可以使用timeout参数使它更早终止：100是100 毫秒，30s是30秒。

新索引默认有1个副本分片，这意味着为满足规定数量应该需要两个活动的分片副本。 但是，这些默认的设置会阻止我们在单一节点上做任何事情。为了避免这个问题，要求只有当number_of_replicas 大于1的时候，规定数量才会执行。

3.3.2、读流程

  1. 客户端发送请求到协调节点
  2. 协调节点计算数据所在的分片以及全部的副本位置
  3. 为了能够负载均衡，可以轮询所有节点
  4. 将请求转发给具体的节点
  5. 节点返回查询结果，将结果反馈给客户端

3.3.3、更新流程

部分更新一个文档结合了先前说明的读取和写入流程：

部分更新一个文档的步骤如下：

  1. 客户端向Node 1发送更新请求。
  2. 它将请求转发到主分片所在的Node 3 。
  3. Node 3从主分片检索文档，修改_source字段中的JSON，并且尝试重新索引主分片的文档。如果文档已经被另一个进程修改,它会重试步骤3 ,超过retry_on_conflict次后放弃。
  4. 如果 Node 3成功地更新文档，它将新版本的文档并行转发到Node 1和 Node 2上的副本分片，重新建立索引。一旦所有副本分片都返回成功，Node 3向协调节点也返回成功，协调节点向客户端返回成功。

当主分片把更改转发到副本分片时， 它不会转发更新请求。 相反，它转发完整文档的新版本。请记住，这些更改将会异步转发到副本分片，并且不能保证它们以发送它们相同的顺序到达。 如果 Elasticsearch 仅转发更改请求，则可能以错误的顺序应用更改，导致得到损坏的文档。

3.3.4、批量操作流程

mget和 bulk API的模式类似于单文档模式。区别在于协调节点知道每个文档存在于哪个分片中。它将整个多文档请求分解成每个分片的多文档请求，并且将这些请求并行转发到每个参与节点。

协调节点一旦收到来自每个节点的应答，就将每个节点的响应收集整理成单个响应，返回给客户端。

用单个 mget 请求取回多个文档所需的步骤顺序:

  1. 客户端向 Node 1 发送 mget 请求。
  2. Node 1为每个分片构建多文档获取请求，然后并行转发这些请求到托管在每个所需的主分片或者副本分片的节点上。一旦收到所有答复，Node 1 构建响应并将其返回给客户端。

可以对docs数组中每个文档设置routing参数。

bulk API， 允许在单个批量请求中执行多个创建、索引、删除和更新请求。

bulk API 按如下步骤顺序执行：

  1. 客户端向Node 1 发送 bulk请求。
  2. Node 1为每个节点创建一个批量请求，并将这些请求并行转发到每个包含主分片的节点主机。
  3. 主分片一个接一个按顺序执行每个操作。当每个操作成功时,主分片并行转发新文档（或删除）到副本分片，然后执行下一个操作。一旦所有的副本分片报告所有操作成功，该节点将向协调节点报告成功，协调节点将这些响应收集整理并返回给客户端。

3.4、倒排索引

查看资料：https://blog.csdn.net/qq_43403025/article/details/114779166

  1. 正排索引：以文档ID为key，表中记录文档中每个关键字的位置信息，查找时扫描表中每个文档的字信息直到找出所有包含查询关键字的文档。

    存储演示：
    商品1 -> [(关键词1,出现3次，位置为1,3,5), (关键词2,出现2次，位置为2,6), (关键词4,出现1次，位置为10), …]
    商品2 -> [(关键词1,出现1次，位置为1), (关键词3,出现4次，位置为2,4,7,9), …]

  2. 倒排索引：倒排表以字或词为关键字进行索引，表中关键字所对应的记录表项（倒排列表）记录了出现这个字或词的所有文档。

    存储演示：
    关键词1 -> [商品1,商品2]
    关键词2 -> [商品1,商品3]

3.5、文档搜索

3.5.1、不可变的倒排索引

早期的全文检索会为整个文档集合建立一个很大的倒排索引并将其写入到磁盘。 一旦新的索引就绪，旧的就会被其替换，这样最近的变化便可以被检索到。

倒排索引被写入磁盘后是不可改变的：它永远不会修改。

  • 不需要锁。如果你从来不更新索引，你就不需要担心多进程同时修改数据的问题。
  • 一旦索引被读入内核的文件系统缓存，便会留在哪里，由于其不变性。只要文件系统缓存中还有足够的空间，那么大部分读请求会直接请求内存，而不会命中磁盘。这提供了很大的性能提升。
  • 其它缓存(像filter缓存)，在索引的生命周期内始终有效。它们不需要在每次数据改变时被重建，因为数据不会变化。
  • 写入单个大的倒排索引允许数据被压缩，减少磁盘IO和需要被缓存到内存的索引的使用量。

当然，一个不变的索引也有不好的地方。主要事实是它是不可变的! 你不能修改它。如果你需要让一个新的文档可被搜索，你需要重建整个索引。这要么对一个索引所能包含的数据量造成了很大的限制，要么对索引可被更新的频率造成了很大的限制。

3.5.2、动态更新索引

如何在保留不变性的前提下实现倒排索引的更新？

答案是：用更多的索引。通过增加新的补充索引来反映新近的修改，而不是直接重写整个倒排索引。每一个倒排索引都会被轮流查询到,从最早的开始查询完后再对结果进行合并。

Elasticsearch基于Lucene，这个java库引入了按段搜索的概念。每一段本身都是一个倒排索引，但索引在 Lucene 中除表示所有段的集合外，还增加了提交点的概念——一个列出了所有已知段的文件。

按段搜索会以如下流程执行：

一、新文档被收集到内存索引缓存。

二、不时地, 缓存被提交。

  1. 一个新的段，一个追加的倒排索引，被写入磁盘。
  2. 一个新的包含新段名字的提交点被写入磁盘。
  3. 磁盘进行同步，所有在文件系统缓存中等待的写入都刷新到磁盘，以确保它们被写入物理文件

三、新的段被开启，让它包含的文档可见以被搜索。

四、内存缓存被清空，等待接收新的文档。

当一个查询被触发，所有已知的段按顺序被查询。词项统计会对所有段的结果进行聚合，以保证每个词和每个文档的关联都被准确计算。这种方式可以用相对较低的成本将新文档添加到索引。

段是不可改变的，所以既不能从把文档从旧的段中移除，也不能修改旧的段来进行反映文档的更新。取而代之的是，每个提交点会包含一个.del 文件，文件中会列出这些被删除文档的段信息。

当一个文档被删除时，它实际上只是在 .del 文件中被标记删除。一个被标记删除的文档仍然可以被查询匹配到，但它会在最终结果被返回前从结果集中移除。

文档更新也是类似的操作方式：当一个文档被更新时，旧版本文档被标记删除，文档的新版本被索引到一个新的段中。可能两个版本的文档都会被一个查询匹配到，但被删除的那个旧版本文档在结果集返回前就已经被移除。

3.6、文档刷新 & 文档刷写 & 文档合并

3.6.1、近实时搜索

随着按段（per-segment）搜索的发展，一个新的文档从索引到可被搜索的延迟显著降低了。新文档在几分钟之内即可被检索，但这样还是不够快。磁盘在这里成为了瓶颈。提交（Commiting）一个新的段到磁盘需要一个fsync来确保段被物理性地写入磁盘，这样在断电的时候就不会丢失数据。但是fsync操作代价很大；如果每次索引一个文档都去执行一次的话会造成很大的性能问题。

我们需要的是一个更轻量的方式来使一个文档可被搜索，这意味着fsync要从整个过程中被移除。在Elasticsearch和磁盘之间是文件系统缓存。像之前描述的一样，在内存索引缓冲区中的文档会被写入到一个新的段中。但是这里新段会被先写入到文件系统缓存—这一步代价会比较低，稍后再被刷新到磁盘—这一步代价比较高。不过只要文件已经在缓存中，就可以像其它文件一样被打开和读取了。

Lucene允许新段被写入和打开，使其包含的文档在未进行一次完整提交时便对搜索可见。这种方式比进行一次提交代价要小得多，并且在不影响性能的前提下可以被频繁地执行。

在 Elasticsearch 中，写入和打开一个新段的轻量的过程叫做refresh。默认情况下每个分片会每秒自动刷新一次。这就是为什么我们说 Elasticsearch是近实时搜索：文档的变化并不是立即对搜索可见，但会在一秒之内变为可见。

这些行为可能会对新用户造成困惑：他们索引了一个文档然后尝试搜索它，但却没有搜到。这个问题的解决办法是用refresh API执行一次手动刷新：/usersl_refresh

尽管刷新是比提交轻量很多的操作，它还是会有性能开销。当写测试的时候，手动刷新很有用，但是不要在生产环境下每次索引一个文档都去手动刷新。相反，你的应用需要意识到Elasticsearch 的近实时的性质，并接受它的不足。

并不是所有的情况都需要每秒刷新。可能你正在使用Elasticsearch索引大量的日志文件，你可能想优化索引速度而不是近实时搜索，可以通过设置refresh_interval ，降低每个索引的刷新频率


    "settings": 
    	"refresh_interval": "30s"

refresh_interval可以在既存索引上进行动态更新。在生产环境中，当你正在建立一个大的新索引时，可以先关闭自动刷新，待开始使用该索引时，再把它们调回来。

# 关闭自动刷新
PUT /users/_settings
 "refresh_interval": -1 

# 每一秒刷新
PUT /users/_settings
 "refresh_interval": "1s"

3.6.2、持久化变更

如果没有用fsync把数据从文件系统缓存刷（flush）到硬盘，我们不能保证数据在断电甚至是程序正常退出之后依然存在。为了保证Elasticsearch 的可靠性，需要确保数据变化被持久化到磁盘。在动态更新索引，我们说一次完整的提交会将段刷到磁盘，并写入一个包含所有段列表的提交点。Elasticsearch 在启动或重新打开一个索引的过程中使用这个提交点来判断哪些段隶属于当前分片。

即使通过每秒刷新(refresh）实现了近实时搜索，我们仍然需要经常进行完整提交来确保能从失败中恢复。但在两次提交之间发生变化的文档怎么办?我们也不希望丢失掉这些数据。Elasticsearch 增加了一个translog ，或者叫事务日志，在每一次对Elasticsearch进行操作时均进行了日志记录。

整个流程如下:

一、一个文档被索引之后，就会被添加到内存缓冲区，并且追加到了 translog

二、刷新（refresh）使分片每秒被刷新（refresh）一次：

  • 这些在内存缓冲区的文档被写入到一个新的段中，且没有进行fsync操作。
  • 这个段被打开，使其可被搜索。
  • 内存缓冲区被清空。

三、这个进程继续工作，更多的文档被添加到内存缓冲区和追加到事务日志。

四、每隔一段时间—例如translog变得越来越大，索引被刷新（flush）；一个新的translog被创建，并且一个全量提交被执行。

  • 所有在内存缓冲区的文档都被写入一个新的段。
  • 缓冲区被清空。
  • 一个提交点被写入硬盘。
  • 文件系统缓存通过fsync被刷新（flush） 。
  • 老的translog被删除。

translog 提供所有还没有被刷到磁盘的操作的一个持久化纪录。当Elasticsearch启动的时候，它会从磁盘中使用最后一个提交点去恢复己知的段，并且会重放translog 中所有在最后一次提交后发生的变更操作。

translog 也被用来提供实时CRUD。当你试着通过ID查询、更新、删除一个文档，它会在尝试从相应的段中检索之前，首先检查 translog任何最近的变更。这意味着它总是能够实时地获取到文档的最新版本。

执行一个提交并且截断translog 的行为在 Elasticsearch被称作一次flush。分片每30分钟被自动刷新（flush)，或者在 translog 太大的时候也会刷新。

你很少需要自己手动执行flush操作，通常情况下，自动刷新就足够了。这就是说，在重启节点或关闭索引之前执行 flush有益于你的索引。当Elasticsearch尝试恢复或重新打开一个索引，它需要重放translog中所有的操作，所以如果日志越短，恢复越快。

translog 的目的是保证操作不会丢失，在文件被fsync到磁盘前，被写入的文件在重启之后就会丢失。默认translog是每5秒被fsync刷新到硬盘，或者在每次写请求完成之后执行（e.g. index, delete, update, bulk）。这个过程在主分片和复制分片都会发生。最终，基本上，这意味着在整个请求被fsync到主分片和复制分片的translog之前，你的客户端不会得到一个200 OK响应。

在每次请求后都执行一个fsync会带来一些性能损失，尽管实践表明这种损失相对较小（特别是 bulk 导入，它在一次请求中平摊了大量文档的开销）。

但是对于一些大容量的偶尔丢失几秒数据问题也并不严重的集群，使用异步的 fsync还是比较有益的。比如，写入的数据被缓存到内存中，再每5秒执行一次 fsync 。如果你决定使用异步translog 的话，你需要保证在发生 crash 时，丢失掉 sync_interval时间段的数据也无所谓。请在决定前知晓这个特性。如果你不确定这个行为的后果，最好是使用默认的参数“index.translog.durability”: “request”来避免数据丢失。

3.6.3、段合并

由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段，这样会导致短时间内的段数量暴增。而段数目太多会带来较大的麻烦。每一个段都会消耗文件句柄、内存和 cpu运行周期。更重要的是，每个搜索请求都必须轮流检查每个段；所以段越多，搜索也就越慢。

Elasticsearch通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。

段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除。被删除的文档（或被更新文档的旧版本）不会被拷贝到新的大段中。

启动段合并不需要你做任何事。进行索引和搜索时会自动进行。

一、当索引的时候，刷新（refresh）操作会创建新的段并将段打开以供搜索使用。

二、合并进程选择一小部分大小相似的段，并且在后台将它们合并到更大的段中。这并不会中断索引和搜索。

三、一旦合并结束，老的段被删除

  • 新的段被刷新(flush)到了磁盘。
  • 写入一个包含新段且排除旧的和较小的段的新提交点。
  • 新的段被打开用来搜索。老的段被删除。

    合并大的段需要消耗大量的 I/O 和 CPU 资源，如果任其发展会影响搜索性能。 Elasticsearch在默认情况下会对合并流程进行资源限制，所以搜索仍然有足够的资源很好地执行。

3.7、文档控制

3.7.1、文档冲突

当我们使用index API更新文档，可以一次性读取原始文档，做我们的修改，然后重新索引整个文档。最近的索引请求将获胜：无论最后哪一个文档被索引，都将被唯一存储在 Elasticsearch 中。如果其他人同时更改这个文档，他们的更改将丢失。

很多时候这是没有问题的。也许我们的主数据存储是一个关系型数据库，我们只是将数据复制到Elasticsearch中并使其可被搜索。也许两个人同时更改相同的文档的几率很小。或者对于我们的业务来说偶尔丢失更改并不是很严重的问题。

但有时丢失了一个变更就是非常严重的。试想我们使用Elasticsearch 存储我们网上商城商品库存的数量，每次我们卖一个商品的时候，我们在 Elasticsearch 中将库存数量减少。有一天，管理层决定做一次促销。突然地，我们一秒要卖好几个商品。假设有两个web程序并行运行，每一个都同时处理所有商品的销售。

web_1 对stock_count所做的更改已经丢失，因为 web_2不知道它的 stock_count的拷贝已经过期。结果我们会认为有超过商品的实际数量的库存，因为卖给顾客的库存商品并不存在，我们将让他们非常失望。

变更越频繁，读数据和更新数据的间隙越长，也就越可能丢失变更。在数据库领域中，有两种方法通常被用来确保并发更新时变更不会丢失：

  • 悲观并发控制：这种方法被关系型数据库广泛使用，它假定有变更冲突可能发生，因此阻塞访问资源以防止冲突。一个典型的例子是读取一行数据之前先将其锁住，确保只有放置锁的线程能够对这行数据进行修改。
  • 乐观并发控制：Elasticsearch 中使用的这种方法假定冲突是不可能发生的，并且不会阻塞正在尝试的操作。然而，如果源数据在读写当中被修改，更新将会失败。应用程序接下来将决定该如何解决冲突。例如，可以重试更新、使用新的数据、或者将相关情况报告给用户。

3.7.2、乐观并发控制

Elasticsearch是分布式的。当文档创建、更新或删除时，新版本的文档必须复制到集群的其他节点。Elasticsearch也是异步和并发的，这意味着这些复制请求被并行发送，并且到达目的地时也许顺序是乱的。Elasticsearch需要一种方法确保文档的旧版本不会覆盖新的版本。

当我们之前讨论index , GET和DELETE请求时，我们指出每个文档都有一个_version（版本号），当文档被修改时版本号递增。Elasticsearch使用这个version号来确保变更以正确顺序得到执行。如果旧版本的文档在新版本之后到达，它可以被简单的忽略。

我们可以利用version号来确保应用中相互冲突的变更不会导致数据丢失。我们通过指定想要修改文档的 version号来达到这个目的。如果该版本不是当前版本号，我们的请求将会失败。

老的版本es使用version，但是新版本不支持了，会报下面的错误，提示我们用if_seq _no和if _primary_term

创建索引

#put http://localhost:9200/shopping/_create/1001

返回结果


    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1001",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": 
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    ,
    "_seq_no": 10,
    "_primary_term": 15

更新数据

#POST http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1001

    "doc":
        "title":"华为手机"

返回结果


    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1001",
    "_version": 2,
    "result": "updated",
    "_shards": 
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    ,
    "_seq_no": 11,
    "_primary_term": 15

旧版本使用的防止冲突更新方法：

#POST http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1001?version=1

    "doc":
        "title":"华为手机2"

返回结果：


    "error": 
        "root_cause": [
            
                "type": "action_request_validation_exception",
                "reason": "Validation Failed: 1: internal versioning can not be used for optimistic concurrency control. Please use `if_seq_no` and `if_primary_term` instead;"
            
        ],
        "type": "action_request_validation_exception",
        "reason": "Validation Failed: 1: internal versioning can not be used for optimistic concurrency control. Please use `if_seq_no` and `if_primary_term` instead;"
    ,
    "status": 400

新版本使用的防止冲突更新方法：

#POST http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1001?if_seq_no=11&if_primary_term=15

    "doc":
        "title":"华为手机2"

返回结果：


    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1001",
    "_version": 3,
    "result": "updated",
    "_shards": 
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    ,
    "_seq_no": 12,
    "_primary_term": 16

如果报错信息是

"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[1001]: version conflict, required seqNo [3], primary term [2]. current document has seqNo [3] and primary term [1]",

只需要将seqNo 和 primary term 改为 reason 的后半段即可 current document has seqNo [3] and primary term [1]

3.7.3、外部系统版本控制

一个常见的设置是使用其它数据库作为主要的数据存储，使用Elasticsearch做数据检索，这意味着主数据库的所有更改发生时都需要被复制到Elasticsearch，如果多个进程负责这一数据同步，你可能遇到类似于之前描述的并发问题。

如果你的主数据库已经有了版本号，或一个能作为版本号的字段值比如timestamp，就可以在 Elasticsearch 中通过增加 version_type=extermal到查询字符串的方式重用这些相同的版本号，版本号必须是大于零的整数，且小于9.2E+18，一个Java中 long类型的正值。

外部版本号的处理方式和我们之前讨论的内部版本号的处理方式有些不同，Elasticsearch不是检查当前_version和请求中指定的版本号是否相同，而是检查当前_version是否小于指定的版本号。如果请求成功，外部的版本号作为文档的新_version进行存储。

#POST http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1001?version=300&version_type=external

	"title":"华为手机2"

返回结果


    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1001",
    "_version": 300,
    "result": "updated",
    "_shards": 
        "total": 以上是关于Elasticsearch入门笔记的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

 笔记ElasticSearch入门


 ElasticSearch入门学习笔记


 elasticsearch入门笔记


 ElasticSearch 入门笔记1


 Elasticsearch入门笔记


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