ES写入数据/查询数据的工作原理

我不是女神ヾ 2021-09-25 08:16 446阅读 0赞

# [ES写入数据/查询数据的工作原理][ES] #

**一、ES写入数据**

（选择**协调节点**—>根据文件进行路由转发给对应的**节点**—>节点的**主分片处理请求**—>数据同步到**副本分片**—>返回响应）

*  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）。
 *  `coordinating node` 对 document 进行**路由**，将请求转发给对应的 node（有 primary shard）。
 *  实际的 node 上的 `primary shard` 处理请求，然后将数据同步到 `replica node`。
 *  `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搜索数据过程**

es 最强大的是做全文检索，就是比如你有三条数据

java真好玩儿啊
    java好难学啊
    j2ee特别牛

你根据 `java` 关键词来搜索，将包含 `java`的 `document` 给搜索出来。es 就会给你返回：java真好玩儿啊，java好难学啊。

**（协调节点 —> 分片对应的主分片或者副本分片—>返回文件id给协调节点—>根据文件id去个节点拉取实际数据）**

*  客户端发送请求到一个 `coordinate node`。
 *  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。
 *  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。
 *  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。

**三、ES读取数据**

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。

**（协调节点—对应节点—轮询查询主分片和副本-返回协调节点-返回客户端）**

*  客户端发送请求到**任意**一个 node，成为 `coordinate node`。
 *  `coordinate node` **对 `doc id` 进行哈希路由**，将请求转发到对应的 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。
 *  接收请求的 node 返回 document 给 `coordinate node`。
 *  `coordinate node` 返回 document 给客户端。

**四、ES写数据底层原理**

**![4797936e9b5e9e9bce210c9376176f22.png][]**

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`，每秒钟会产生一个**新的磁盘文件** `segment file`，这个 `segment file` 中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。

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。

【**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 1 秒之后才能被看到。**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。

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**。

commit 操作发生第一步，就是将 buffer 中现有数据 `refresh` 到 `os cache` 中去，清空 buffer。然后，将一个 `commit point` 写入磁盘文件，里面标识着这个 `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。

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 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。

translog 日志文件的作用是什么？你执行 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，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。

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 5 秒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。

实际上你在这里，如果面试官没有问你 es 丢数据的问题，你可以在这里给面试官炫一把，你说，其实 es 第一是准实时的，数据写入 1 秒后可以搜索到；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**。

> 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，然后新写入一条数据。

buffer 每次 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 lucene ###

简单来说，lucene 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构。

### 七、倒排索引 ###

在搜索引擎中，每个文档都有一个对应的文档 ID，文档内容被表示为一系列关键词的集合。例如，文档 1 经过分词，提取了 20 个关键词，每个关键词都会记录它在文档中出现的次数和出现位置。

那么，**倒排索引就是关键词到文档 ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现了关键词。**

**原文：**[https://www.cnblogs.com/qmillet/p/12565372.html][ES]

[ES]: https://www.cnblogs.com/qmillet/p/12565372.html
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