ES读写数据的工作原理

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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ES读写数据的工作原理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么?底层的lucence介绍一下呗?倒排索引了解吗?

一、es写数据过程

1、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)

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。

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二、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。

1、客户端发送请求到任意一个node,成为coordinate node

2、coordinate node 对doc id进行哈希路由,将请求转发到对应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。

3、接收请求的node返回document给coordinate node。

4、coordinate node返回document给客户端。

三、es搜索数据过程

es最强大的是做全文检索

1、客户端发送请求到一个coordinate node。

2、协调节点将搜索请求转发到所有的shard对应的primary shard 或 replica shard ,都可以。

3、query phase:每个shard将自己的搜索结果(其实就是一些doc id)返回给协调节点,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。

4、fetch phase:接着由协调节点根据doc id去各个节点上拉取实际的document数据,最终返回给客户端。

写请求是写入primary shard,然后同步给所有的replica shard

读请求可以从primary shard 或者 replica shard 读取,采用的是随机轮询算法。

四、写数据底层原理

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1、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,每秒钟会写入一个新的segment file,这个segment file中就存储最近1秒内 buffer中写入的数据。

2、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。

3、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1s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。

4、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。

随着这个过程的推进,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。

5、commit操作发生的第一步,就是将buffer中现有的数据refresh到os  cache中去,清空buffer。然后将一个commit  point写入磁盘文件,里面标识者这个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。

6、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中数据fsync强刷到磁盘上去。

 

7、translog日志文件的作用是什么?

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,一旦此时机器宕机了,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。

8、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5s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。

9、es第一是准实时的,数据写入1秒后就可以搜索到: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。

10、总结::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,将数据写入到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达到一定程度,或者默认每隔30min,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。

 

五、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,然后重新写入一条数据。

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。

 

六、底层lucence

简单来说,lucence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果。

 

以上是关于ES读写数据的工作原理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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