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  • Elasticsearch学习笔记(六)核心概念和分片shard机制

    一、核心概念

        1、近实时(Near Realtime NRT)

        (1)从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概1秒);

               (2)基于es执行搜索和分析可以达到秒级

        2、集群(Cluster)

    一个集群下有多个节点。集群名称,默认是elasticsearch

        3、节点(Node)

    集群中的一个节点,节点也有一个名称(默认是随机分配的),节点名称很重要(在执行运维管理操作的时        候),默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群,如果直接启动一堆节点,那么它们会自动组成一个elasticsearch集群,当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群

            节点通过配置集群名称加入指定的集群

        4、索引(Index)

    包含一堆有相似结构的文档数据,比如可以有一个客户索引,商品分类索引,订单索引,索引有一个名称。一个index包含很多document,一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index,商品索引,里面可能就存放了所有的商品数据,所有的商品document。

        5、类型(Type)

           类型,每个索引里都可以有一个或多个type,type是index中的一个逻辑数据分类,一个type下的document,都有相同的field,比如博客系统,有一个索引,可以定义用户数据type,博客数据type,评论数据type。

            商品index,里面存放了所有的商品数据,商品document

            但是商品分很多种类,每个种类的document的field可能不太一样,比如说电器商品,可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field;生鲜商品,还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field

            type,日化商品type,电器商品type,生鲜商品type

    日化商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name

    电器商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,service_period

    生鲜商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,eat_period

    每一个type里面,都会包含一堆document

    {

      "product_id": "2",

      "product_name": "长虹电视机",

      "product_desc": "4k高清",

      "category_id": "3",

      "category_name": "电器",

      "service_period": "1年"

    }

    {

      "product_id": "3",

      "product_name": "基围虾",

      "product_desc": "纯天然,冰岛产",

      "category_id": "4",

      "category_name": "生鲜",

      "eat_period": "7天"

    }

        6、文档和字段(Document 和 field)

    文档,es中的最小数据单元,一个document可以是一条客户数据,一条商品分类数据,一条订单数据,通常用JSON数据结构表示,每个index下的type中,都可以去存储多个document。一个document里面有多个field,每个field就是一个数据字段。

    product document

    {

      "product_id": "1",

      "product_name": "高露洁牙膏",

      "product_desc": "高效美白",

      "category_id": "2",

      "category_name": "日化用品"

    }

        7、shard

    单台机器无法存储大量数据,es可以将一个索引中的数据切分为多个shard(一个index包含多个shard ),分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展,存储更多数据,让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行,提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。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

            shard分为:

                                (1)primary shard:主分片

                                (2)replica shard :备份分片,是primary shard的副本,负责容错,以及承担读请求负载

    任何一个服务器随时可能故障或宕机,此时shard可能就会丢失,因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务,保证数据不丢失,多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。增减节点时,shard会自动在nodes中负载均衡。

                    primary shard(建立索引时一次设置,不能修改,默认5个),

                    replica shard(随时修改数量,默认1个),默认每个索引10个shard,5个primary shard,5个replica shard,最小的高可用配置,是2台服务器。

                    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(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 )

    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

                    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

    设置索引的primary shard 和replica shard 的数量

    PUT /test_index

    {

       "settings" : {

          "number_of_shards" : 3,

          "number_of_replicas" : 1

       }

    }

    Image

    二、shard 机制

        1、shard的负载均衡

        2、master的选举

        3、replica容错

                primary shard宕机后,新master将某个replica shard提升为primary shard。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。原有的primary shard降级为replica shard

           4、读写请求

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