elasticSearch

概念 

分析数据

   加入倒排索引之前，es在其主体上进行的操作：

     字符过滤 转变为字符  /   文本切分单｜多个分词   /  分词过滤转变分词   /   分词索引存储到索引

节点：node es实例

 cluster.name 相同 集群，承担数据 负载压力

• 主节点：集群范围内all变更
• 数据节点：存储数据和对应倒排索引，默认都是，node.data设置
• 协调节点：node.master和node.data=false则为协调节点，响应请求，均衡负载

分片：水平分表 一个分片lucene实例

写入：

 分段存：索引文件被分成段，不变性 本身是倒排索引，写入不可改

文件系统缓存

 段写入到磁盘生成提交点，记录all提交后段信息的文件，只读 

    段在内存，只写的权限，不能被检索

 新增：新增段就ok

 删除：新增.del文件，列出被删段信息，可被查到 最终结果被返回前从结果集中移除

 更新：删除+新增，旧的文件标记del文件，新版索引到新段

冲刷：refresh

新数据先写入内存

文件系统缓存:1s 内存达到一定量 触发刷新refresh 新段 存储到 文件缓存系统

磁盘:提交点 刷盘 

冲刷 flush

内存分段提交到磁盘

translog 事务日志，记录每次es的操作 

flush 事务被清空，段全量提交到磁盘

    内存缓存满了/flush超过一定时间/事务日志达到阈值

段合并merge

提升搜索性能 均衡I/O CPU计算能力

 分段总量保持可控范围内，每个搜索请求轮流检查每个段  段多检索慢 

真正的删除文档

数据查询

文档经过analyzer处理(分词/去停用词/单复数/时态) term 文档编号 词频   

索引优化: 给term排序 二分查找 logN

  term index：A开头的有哪些term 分别在哪页 

     含term的前缀，通过term index快速定位到term dictionary的某个offset  磁盘顺序查找 

from size： 普通的分页查询

scroll：快照，每次只能获取一页的内容，然后会返回一个scroll_id

search_after：依赖上一次查询的结果 高效 可扩展 大规模分野 实时  

整理：Elasticsearch 三种分页方式_es search after原理-CSDN博客

filter执行原理

query之前执行，过滤掉多的数据

倒排索引中查找搜索串， 文档id bitset  过滤   追踪query，近256个query中超过次数 缓存bitset，小的segemtn不需要缓存，提升性能

   bitset由es自动更新

倒排索引

每个字段都有自己的倒排索引

联合索引：

skip list

跳表 同时遍历多个term的posting list 互相skip

   跳表：多层有序链表组成 最低层level1含all元素，含指针

    多数据量使用跳表 效果显著

     少的使用bitset 压缩 按位与 得到最后的交集

使用bitset数据结构，多个term求出bitset，对bitset做AN操作

FST压缩  

内存 存 more数据，内存FST压缩term index （内存里）

•   空间占用小，对词典中单词前缀和后缀重复利用 压缩了存储空间
• 查询块，O(len(str))

Roaring Bitmap

posting list存储文档id，id很大的时候压缩，排序和大数变小数

打分机制

得分：搜索词条的频率以及它有多常见(一个文档中)

TF-IDF，多个文档中越多越不相关，and  you，and 出现的次数多不重要 

master选举

ZenDiscovery模块复制，ping rpc发现彼此 unicast

多个node当选master，脑裂 破坏数据一致性，导致集群不可控 

分布式 投票，master被多节点认可，保证只有一个

discovery.zen.minimum_master_nodes=sum(node)/2+1 多半

• 可称为master的节点 据nodeId字典排序，每次选举节点将all节点排序 选第一个认为master
• 先根据clusterStateVersion比较，大 优先级高 相同 进入compareNodes，内部按节点的id比较

脑裂：

• 网络问题，节点访问不到master 开始选举 
• 节点负载高 es响应延迟 任务挂了 重新选
• 内存回收，占用内存太大 大规模回收 
• ping_timeout响应时间超3s，可改
• 选举触发 discovery.zen.minimum_master_nodes:1最小集群主节点数量，

 master候选等待多数节点join后才能成为master，保证master得到认可

   raft算法，选举周期term 每周期只能投一票 再投就是下一周期，如最后两个节点都认为自己是master，两个term都收集到了多数派的选票，多数节点的term是较大的那个

   

集群

去中心化

shards 

  索引分片，es可把完整索引分成多个分片，可以把一个大的索引拆分多个分布到

replicas：索引副本，可设置多个索引副本

masterNode该节点不和应用创建连接，保存集群状态

   修改节点状态信息以及处理元数据：索引增 删 分片路由 索引相关的mapping/setting 

recovery：数据恢复/数据重新分布，节点加入/退出 据机器负载对索引分片重新分配

ingest：大数据处理环节的ETL  抽取 转换 加载

   数据前置处理转换的节点，pipeline管道 过滤转换

   数据转换和丰富，20个内置处理器 grok date  gsub 

   批量请求或索引操作前，ingest拦截请求 处理文档

logstash：大量输入/出插件，支持不同架构；在本地缓存数据，集成大量不同消息队列

ingest：批量bulk 索引index请求将数据推送es，长时间无法联系es丢数据；28种类处理器操作 单一事件上下文运行

高可用

• 自动处理节点的加入和离开
• 自动同步改变的集群状态
• 当集群发生故障时自动切换主副shard

每个索引分成多个分片shards进行存储，分片会分布式部署在多个不同的节点

副本分片：容错/ 请求的负载均衡

状态同步：

1. 主节点改变集群状态，publish给其他节点
2. 其他节点回复确认，不改变本地集群状态
3. 在discovery.zen.commit_timeout30s时间内未收到discovery.zen.minimum_master_nodes个节点确认信息，改变的状态=rejected
4. 收到了，提交commit该状态的改变，其他节点发送该改变
5. 其他节点收到，应用到本地的集群状态，主节点发送成功信息

节点加入离开

     discovery.zen.ping.unicast.hosts配置的节点获取集群状态，找到master节点，发送一个join request(discovery.zen.join_timeout)，主节点接收到request后，同步集群状态到新节点

     非主节点出现3次ping不通的情况（ping_interval 默认为1s；ping_timeout =30s），主节点会认为该节点已宕机，将该节点踢出集群

     当主节点发生故障，集群中的其他节点将会ping当前的master eligible节点，并从中选出一个新的主节点

      通过配置discovery.zen.minimum_master_nodes防止集群出现split brain：检查集群中master eligible的个数来判断是否选举出一个主节点。其个数最好设置为(number_master eligible/2)+1，防止当主节点出问题时，脑裂问题

节点可以通过设置node.master为false来阻止自己变为一个主节点

  从active master eligible node被选举为master节点， 没有 从masterCandidates选出id最小的节点

分片副本同步

每个 shard 都有自己的Allocation ID区分

集群级元信息中记录了最新shard 的Allocation ID集合 in-sync allocation IDs

    主副shard没有同步，那么副本的shard会将被从in-sync allocation IDs踢出

 shard为 节点的平方数

 一个shard 30-50G，SSD固态硬盘100G

   *T数据 一个分片50G 主分片20个  400个

架构：

 海外社交，用户比较多

  shard数不能太多 master单独做client节点

elasticsearch高可用 原理 (图解+秒懂+史上最全)-CSDN博客​​​​​​

 Elasticsearch Curator 数据迁移 

CCR cross-cluster replication

  索引复制其他es集群，数据中心高可用HA 灾难回复DR CDN样体系

  一个集群被多个集群订阅，复制到多个集群

  follower拉取pull leader的数据，follower不能写入

平衡算法 扩容 减容 导入数据

Elasticsearch 主从同步之跨集群复制-CSDN博客

这个网速 写了很多没保存

其他

调优

• 较小索引分片提高查询性能/增加副本冗余负载均衡
• 硬件，优化JVM 
• 别名进行索引管理
• 每天定时对索引force_merge操作，释放空间
• 冷热分离，热数据SSD 提交效率，冷数据定期shrink 缩减存储
• 合理设置分词器，合适索引结构 合理字段映射 分析器 索引设置
• mapping的时候结合字段属性，是否需要检索/存储
• 写入前关闭刷新副本=0，bulk写，自动生成id，写后恢复副本数 刷新间隔
• 禁止%like%，禁批量terms，合理路由机制，量大先基于时间敲定索引在检索
• 使用filter过滤器代替普通查询，结果限制必要字段

部署时关闭缓存swap/

使用：

20个节点，香港 印度 中东 欧洲 美国 巴西

  20+索引 不同业务 35G左右 索引大小200G

20个分片 40个副本 

https://www.cnblogs.com/liang1101/p/7284205.html

https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/78290484

https://www.jianshu.com/p/716408af7ebb

https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/93376355

https://segmentfault.com/a/1190000021614149

https://www.jianshu.com/p/716408af7ebb

https://discuss.elastic.co/t/dec-22nd-2018-cn-elasticsearch-ccr/161626

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/indices-split-index.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/indices-split-index.html

ES7基础篇-10-SpringBoot集成ES操作-CSDN博客

https://www.cnblogs.com/acestart/p/14884380.html

https://www.cnblogs.com/lxcmyf/p/14276974.html

Elasticsearch原理剖析 - 知乎

elasticsearch高可用 原理 (图解+秒懂+史上最全)-CSDN博客

https://so.csdn.net/so/search?q=elasticsearch&t=blog&u=ma15732625261&urw= 之前17年18年写的水文 别看这么多 其实挺简单

ES集群如何做到高可用-腾讯云开发者社区-腾讯云