elasticsearch原理或面试题

曾经终败给现在 2023-06-23 09:52 107阅读 0赞

一、es写数据过程  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjg0NzYyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

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。

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  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjg0NzYyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
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。  
七、Elasticsearch搜索过程详解  
[https://segmentfault.com/a/1190000019577908][https_segmentfault.com_a_1190000019577908]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjg0NzYyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191218125202909.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjg0NzYyNg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjg0NzYyNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191218125134800.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjg0NzYyNg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[https_segmentfault.com_a_1190000019577908]: https://segmentfault.com/a/1190000019577908