ElasticSearch图解

1． 图解es内部机制

1.1． 图解es分布式基础

1.1.1es对复杂分布式机制的透明隐藏特性

• 分布式机制：分布式数据存储及共享。
• 分片机制：数据存储到哪个分片，副本数据写入。
• 集群发现机制：cluster discovery。新启动es实例，自动加入集群。
• shard负载均衡：大量数据写入及查询，es会将数据平均分配。
• shard副本：新增副本数，分片重分配。

1.1.2Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容

垂直扩容：使用更加强大的服务器替代老服务器。但单机存储及运算能力有上线。且成本直线上升。如10t服务器1万。单个10T服务器可能20万。

水平扩容：采购更多服务器，加入集群。大数据。

1.1.3增减或减少节点时的数据rebalance

新增或减少es实例时，es集群会将数据重新分配。

1.1.4master节点

功能：

• 创建删除节点
• 创建删除索引

1.1.5节点对等的分布式架构

• 节点对等，每个节点都能接收所有的请求
• 自动请求路由
• 响应收集

1.2． 图解分片shard、副本replica机制

1.2.1shard&replica机制

（1）每个index包含一个或多个shard

（2）每个shard都是一个最小工作单元，承载部分数据，lucene实例，完整的建立索引和处理请求的能力

（3）增减节点时，shard会自动在nodes中负载均衡

（4）primary shard和replica shard，每个document肯定只存在于某一个primary shard以及其对应的replica shard中，不可能存在于多个primary shard

（5）replica shard是primary shard的副本，负责容错，以及承担读请求负载

（6）primary shard的数量在创建索引的时候就固定了，replica shard的数量可以随时修改

（7）primary shard的默认数量是1，replica默认是1，默认共有2个shard，1个primary shard，1个replica shard

注意：es7以前primary shard的默认数量是5，replica默认是1，默认有10个shard，5个primary shard，5个replica shard

（8）primary shard不能和自己的replica shard放在同一个节点上（否则节点宕机，primary shard和副本都丢失，起不到容错的作用），但是可以和其他primary shard的replica shard放在同一个节点上

1.3图解单node环境下创建index是什么样子的

（1）单node环境下，创建一个index，有3个primary shard，3个replica shard
（2）集群status是yellow
（3）这个时候，只会将3个primary shard分配到仅有的一个node上去，另外3个replica shard是无法分配的
（4）集群可以正常工作，但是一旦出现节点宕机，数据全部丢失，而且集群不可用，无法承接任何请求

PUT /test_index1
{
   "settings" : {
      "number_of_shards" : 3,
      "number_of_replicas" : 1
   }
}

1.4图解2个node环境下replica shard是如何分配的

（1）replica shard分配：3个primary shard，3个replica shard，1 node
（2）primary ---> replica同步
（3）读请求：primary/replica


1.5图解横向扩容

• 分片自动负载均衡，分片向空闲机器转移。
• 每个节点存储更少分片，系统资源给与每个分片的资源更多，整体集群性能提高。
• 扩容极限：节点数大于整体分片数，则必有空闲机器。
• 超出扩容极限时，可以增加副本数，如设置副本数为2，总共3*3=9个分片。9台机器同时运行，存储和搜索性能更强。容错性更好。
• 容错性：只要一个索引的所有主分片在，集群就就可以运行。

1.6 图解es容错机制 master选举，replica容错，数据恢复

以3分片，2副本数，3节点为例介绍。

• master node宕机，自动master选举，集群为red
• replica容错：新master将replica提升为primary shard，yellow
• 重启宕机node，master copy replica到该node，使用原有的shard并同步宕机后的修改，green


2． 图解文档存储机制

2.1． 数据路由

2.1.1文档存储如何路由到相应分片

一个文档，最终会落在主分片的一个分片上，到底应该在哪一个分片？这就是数据路由。

2.1.2路由算法

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

哈希值对主分片数取模。

举例：

对一个文档经行crud时，都会带一个路由值 routing number。默认为文档_id（可能是手动指定，也可能是自动生成）。

存储1号文档，经过哈希计算，哈希值为2,此索引有3个主分片，那么计算2%3=2，就算出此文档在P2分片上。

决定一个document在哪个shard上，最重要的一个值就是routing值，默认是_id，也可以手动指定，相同的routing值，每次过来，从hash函数中，产出的hash值一定是相同的

无论hash值是几，无论是什么数字，对number_of_primary_shards求余数，结果一定是在0~number_of_primary_shards-1之间这个范围内的。0,1,2。

2.1.3手动指定 routing number

PUT /test_index/_doc/15?routing=num
{
  "num": 0,
  "tags": []
}

场景：在程序中，架构师可以手动指定已有数据的一个属性为路由值，好处是可以定制一类文档数据存储到一个分片中。缺点是设计不好，会造成数据倾斜。

所以，不同文档尽量放到不同的索引中。剩下的事情交给es集群自己处理。

2.1.4主分片数量不可变

涉2及到以往数据的查询搜索，所以一旦建立索引，主分片数不可变。

2.2． 图解文档的增删改内部机制

增删改可以看做update,都是对数据的改动。一个改动请求发送到es集群，经历以下四个步骤：

（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。

2.3．图解文档的查询内部机制

1、客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node

2、coordinate node对document进行路由，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

3、接收请求的node返回document给coordinate node

4、coordinate node返回document给客户端

5、特殊情况：document如果还在建立索引过程中，可能只有primary shard有，任何一个replica shard都没有，此时可能会导致无法读取到document，但是document完成索引建立之后，primary shard和replica shard就都有了。

2.4．bulk api奇特的json格式

POST /_bulk
{"action": {"meta"}}

{"data"}

{"action": {"meta"}}

{"data"}


[
    {
        "action":{
            "method":"create"
        },
        "data":{
            "id":1,
            "field1":"java",
            "field1":"spring",
        }
    },
      {
        "action":{
            "method":"create"
        },
        "data":{
            "id":2,
            "field1":"java",
            "field1":"spring",
        }
    }       
]

1、bulk中的每 node的shard去执行

2、如果采用比较良好的json数组格式

允许任意的换行，整个可读性非常棒，读起来很爽，es拿到那种标准格式的json串以后，要按照下述流程去进行处理

（1）将json数组解析为JSONArray对象，这个时候，整个数据，就会在内存中出现一份一模一样的拷贝，一份数据是json文本，一份数据是JSONArray对象

（2）解析json数组里的每个json，对每个请求中的document进行路由

（3）为路由到同一个shard上的多个请求，创建一个请求数组。100请求中有10个是到P1.

（4）将这个请求数组序列化

（5）将序列化后的请求数组发送到对应的节点上去

3、耗费更多内存，更多的jvm gc开销

我们之前提到过bulk size最佳大小的那个问题，一般建议说在几千条那样，然后大小在10MB左右，所以说，可怕的事情来了。假设说现在100个bulk请求发送到了一个节点上去，然后每个请求是10MB，100个请求，就是1000MB = 1GB，然后每个请求的json都copy一份为jsonarray对象，此时内存中的占用就会翻倍，就会占用2GB的内存，甚至还不止。因为弄成jsonarray之后，还可能会多搞一些其他的数据结构，2GB+的内存占用。

占用更多的内存可能就会积压其他请求的内存使用量，比如说最重要的搜索请求，分析请求，等等，此时就可能会导致其他请求的性能急速下降。

另外的话，占用内存更多，就会导致java虚拟机的垃圾回收次数更多，跟频繁，每次要回收的垃圾对象更多，耗费的时间更多，导致es的java虚拟机停止工作线程的时间更多。

4、现在的奇特格式

POST /_bulk
{ "delete": { "_index": "test_index",  "_id": "5" }} 

{ "create": { "_index": "test_index",  "_id": "14" }}

{ "test_field": "test14" }

{ "update": { "_index": "test_index",  "_id": "2"} }

{ "doc" : {"test_field" : "bulk test"} }

（1）不用将其转换为json对象，不会出现内存中的相同数据的拷贝，直接按照换行符切割json

（2）对每两个一组的json，读取meta，进行document路由

（3）直接将对应的json发送到node上去

5、最大的优势在于，不需要将json数组解析为一个JSONArray对象，形成一份大数据的拷贝，浪费内存空间，尽可能地保证性能。