ElasticSearch基本原理_elasticsearch原理

ElasticSearch 基本原理

1. 搜索原理

1. ElasticSearch简介

• ElasticSearch就是独立的网络上的一个或一组进程节点
• 它能对外提供搜索服务（使用http或transport协议），自从ElasticSearch 7.0开始，主要支持http协议
• ElaticSearch对内其实就是一个数据库

2. 分词

搜索是以词为单位做最基本单位的搜索单元，依赖分词器构建分词，用分词器倒排索引。

3. 倒排索引

• 正向索引

  对文档中的所有分词进行遍历，获取与 keyword 中分词相同的词，命中一次，这种索引方法需要对每一个文档都进行遍历，性能上不是很好。
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• 倒排索引

  对文档的分词结果进行遍历，如果 keyword 命中该分词，那么通过该分词便可以找到所有含有这个分词的文档，性能相对较高。
  
  倒排索引包含两个部分：
  	- 单词词典（Term Dictionary），记录所有文档的单词，记录单词倒排列表的关联关系。单词词典一般比较大，可以通过B+树或者哈希拉链法实现，以满足高性能的插入与查询
  	- 倒排列表（Posting List），记录了单词对应的文档结合，由倒排索引组成。倒排索引项包含：文档ID，词频TF（该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分），位置（Position，单词在文档中分词的位置。用于语句搜索（phrase query）），偏移（Offset，记录单词的开始结束位置，实现高亮显示）
  	
  Elasticsearch的倒排索引：Elasticsearch的JSON文档中的每个字段，都有自己的倒排索引。但是可以对某些字段不做索引，优点是可以节省存储空间，缺点是该字段将无法被搜索。
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4. TF/IDF打分

TF：词频，这个 document 文档包含了多少个这个词，包含越多表名越相关
DF：文档频率，包含该词的文档总数目
IDF：DF 取反
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2. 名词定义

在ElasticSearch中的索引=数据库，类型=表，文档=行数据，在ElasticSearch 7.0逐步的废弃了类型这样一个定义，也就是说索引和类型统称为索引，也就是说在ElasticSearch 7.0中只有索引和文档的定义，其中索引相当于索引和类型。

与关系型数据库的名词之间的类比：

3. 分布式原理

Elasticsearch的分布式架构的好处：
	- 存储的水平扩容
	- 提高系统的可用性，部分节点停止服务，整个集群的服务不受影响
Elasticsearch的分布式架构：
	- 不同的集群通过不同的名字来区分，默认名字为“elasticsearch”
	- 通过配置文件修改，或者在命令行中-E cluster.name=Yankee进行设定
	- 一个集群可以有一个或者多个节点

节点：
	- 节点是一个Elasticsearch实例，本质上就是一个JAVA进程，一台机器上可以运行多个Elasticsearch进程，但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个Elasticsearch实例
	- 每一个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动时候-E node.name=node1指定
	- 每一个节点在启动之后，会分配一个UID，保存在data目录下
	
Master-eligible Nodes和Master Node：
	- 每个节点启动后，默认就是一个Master eligible节点，可以设置node.master:false禁止
	- Master-eligible节点可以参加选主流程，称为Master节点
	- 当第一个节点启动时，它会将自己选举成Master节点
	- 每个节点上都保存了集群的状态，只有Master节点才能修改集群的状态信息
		- 集群状态（Cluster State），维护了一个集群中，必要的信息（所有的节点信息，所有的索引和其相关的Mapping和Settings信息，分片的路由信息）
		- 任意节点都能修改信息会导致数据的不一致性

Data Node和Coordinating Node：
	- Data Node：可以保存数据的节点，叫做Data Node。负责保存分片数据。在数据扩展上起到了至关重要的作用
	- Coordinating Node：负责接受Client的请求，将请求分发到合适的节点，最终把结果汇总在一起；每个节点默认都起到了Coordinating Node的职责
	
其他的节点类型：
	- Hot & Warm Node：不同硬件配置的Data Node，用来实现Hot & Warm架构，减低集群部署的成本。其中Hot存放新数据，硬件配置比较高；Warm存放旧数据，硬件配置比较低
	- Machine Learning Node：负责跑机器学习的Job，用来做异常检测
	- Tribe Node：（5.3开始使用Cross Cluster Search）Tribe Node连接到不同的Elasticsearch集群，并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理
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1. 分片

ElasticSearch 中默认的主分片（num_of_shards）数量为 5，默认的副本（num_of_replicas）个数为 1
主分片数量一旦设置就不会再改变，但是副本个数可以进行改变

在单集群节点中，如果主分片数量为 1，副本也为 1，那么此时单节点集群的 health 为 yellow，因为单节点必然会存在副本和主分片在同一个节点，会导致该索引的 health 为 yellow。此时可以修改集群的副本个数为 0，则索引和集群的状态会变回到 green 状态。

主分片（Primary Shard），用以解决数据水平扩展的问题。通过主分片，可以将数据分布到集群内的所有节点之上：
	- 一个分片是一个运行的Lucene的实例
	- 主分片数在索引创建时指定，后续不允许修改，除非Reindex
副本（Replica Shard），用以解决数据高可用的问题。分片是主分片的拷贝：
	- 副本分片数，可以动态调整
	- 增加副本数，还可以在一定程序上提高服务的可用性（读取的吞吐）
	
分片的设定：
	- 分片数设置过小：导致后续无法增加节点实现水平扩展；单个分片的数据量太大，导致数据重新分配耗时
	- 分片数设置过大，7.0开始，默认主分片设置成1，解决了over-sharding的问题：影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性；单个节点上过多的分片，会导致资源浪费，同时也会影响性能
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2. 主从

# 单节点集群
单节点集群中，如果创建了一个索引，默认会拥有副本，此时由于副本和主分片在一个节点，则单节点集群的 health 为 yellow。创建索引时，根据未来的扩展性，将主分片个数设置为合适的个数，但也不能太多，因为数量太多，如果数据量没有达到对应的瓶颈，在进行数据聚合时，就需要遍历所有的主分片，才能得到结果。

# 双节点集群
当新增一个集群节点的，此时节点集群会将副本全部存放到新增的节点上，此时如果索引的副本个数为 1 时，那么此时集群的状态会变成 green。

# 三节点集群
当继续新增一个集群节点时，此时节点集群会使用负载均衡，将某个索引的主分片会迁移到新增的节点上，会将部分的副本也迁移到新增的节点上

# 三台节点构成 es 集群
# 副本个数为 2 时
此时 es 集群会将副本个数分别存放于另外两个节点之上，这两个节点中并没有改索引的主分片，此时主从分离，读写也分离。es 集群其实是一个对称的结构，es 集群的 master 用来管理所有负载的一个核心节点，也就是说如果要进行写操作，如果要写的索引的主分片就在 master 上，那么就可以直接进行写请求；如果写的索引在另一个节点上，那么 master 会将这个写请求进行转发，转发到要写的主分片所在的节点，由该节点进行写请求。

# 当关掉此时的 master 节点时
此时 es 集群会进行选举，选举一个新的 master 节点，会比较剩余的节点中的 metadata 是最新的，就会通过 paxos 方式从具备竞争主节点能力的机器中竞选主节点。此时被关掉的 master 上存在的主分片会均匀的分布到剩余的集群节点上，此时由于副本个数为 2，所以集群的状态又会变成 yellow，但是集群对外响应服务的能力还是有的。

# 三台节点构成 es 集群，并且状态为 green
# PUT 请求
当有操作请求集群进行新建索引操作时，无论请求的是 es 集群的那个节点，都会将该请求转发到 master 节点，因为只有 master 节点知道所有的 metadata 存储的位置，此时 master 会对进行写请求的操作进行识别，如果写请求的 documenId 识别是在 master 节点上，那么由 master 节点进行写操作，如果在 node3 上，就会将该写请求进行转发，转发到 node3，由 node3 完成写请求。写操作完成之后，node3 会异步的将数据改动同步回其对应的副本。
# GET 请求
进行读请求时，master 会进行一次路由计算，计算出该读请求属于 R0 副本的操作，假设 master 节点上也存在 R0 副本，假设上一次的操作是在 master 节点上进行，那么 es 集群会根据负载均衡，将该读请求转发到另一个存在 R0 副本的节点上。如果读请求第一次命中在别的节点上，但是由于是读请求，可以由每个节点进行路由操作。
# 总结
也就是说，master 节点只路由读请求，所有的写请求可以由其命中的节点进行处理，此时整个 es 集群就做到了负载均衡和读写分离。
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3. 配置节点类型

开发环境中一个节点可以承担多种角色
生产环境中，应该设置单一的角色的节点（dedicated node）
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