为什么要学习架构?
Elasticsearch的一些架构设计,对我们做性能调优、故障处理,具有非常重要的影响。下面将从Elasticsearch的准实时索引的实现、自动发现、rounting和replica的读写过程,shard的allocate控制
使文本可以被搜索?
在传统的数据库中,一个字段存一个值,但是这对于全文搜索是不足的。想要让文本中的而每个单词都可以被搜索,这意味着数据库需要多个值。
支持一个字段多个值的最佳数据结构是倒排索引。倒排索引包含了出现在所有文档中唯一的值或或词的有序列表,以及每个词所属的文档列表。
<iframe id="iframe_0.3615271924114711" style="border: medium; border-image: none; width: 638px; height: 190px;" src="data:text/html;charset=utf8,%3Cstyle%3Ebody%7Bmargin:0;padding:0%7D%3C/style%3E%3Cimg%20id=%22img%22%20src=%22http://www.th7.cn/d/file/p/2015/12/30/218a13de1bbcae055a6d574d2f6b2de1.jpg?_=6096072%22%20style=%22border:none;max-width:1850px%22%3E%3Cscript%3Ewindow.onload%20=%20function%20()%20%7Bvar%20img%20=%20document.getElementById('img');%20window.parent.postMessage(%7BiframeId:'iframe_0.3615271924114711',width:img.width,height:img.height%7D,%20'http://www.cnblogs.com');%7D%3C/script%3E" frameborder="0" scrolling="no"></iframe>
倒排索引存储了比包含一个term的文档列表多地多的信息,它可能包含每一个term的文档数量,一个term出现在制定文档中的频次,每个文档中term的顺序,每个文档的长度,所有文档的平均长度等等。这些统计信息让Elasticsearch知道哪些term更重要,哪些文档更重要,也就是相关性。
在全文搜索的早些时候,会为整个文档集合建立一个大索引,并且写入磁盘。只有新索引准备好了它就会替代旧肚饿索引,最近的修改可以被检索。
不可变性
写入磁盘的倒排索引是不可变的,它有如下好处:
- 不需要锁。如果从来不需要跟新一个索引,就不必担心多个程序见同时尝试修改。
- 一旦索引被读入文件系统的缓存,它就一直在那儿,因为不会改变。只要文件系统缓存有足够的空间,大部分的读会直接访问内存而不是磁盘。这有助于性能的提升。
- 在索引的声明周期内,所有的其他缓存都可用。他们不需要再每次数据变化了都重建,因此数据不会变。
- 写入单个大的倒排索引,可以压缩数据,较少的磁盘IO和需要缓存索引的大小。
当然,不可变的索引有它的缺点,首先是它不可变。如果想要搜索一个新文档,必须重建整个索引。这不仅限制了一个索引所能装下的数据,还有一个索引可以被更新的频次。
准实时索引的实现?
本文主要介绍Elasticsearch的准实时索引的实现,至于基于Lucene的倒排索引将不在这里介绍,有兴趣的读者可以去Lucene的相关文章,或者阅读《Lucene in Action》等书籍。下面将介绍Elasticsearch索引流程中发生的具体操作,重点在于其中的segment、buffer和translog三部分对性能方面的影响。
1、动态更新的Lucnee索引
要做到实时跟新条件下数据的可用和可靠,就需要在倒排索引的基础上,再做一系列更高级的处理。总结一下Lucene的处理办法:新收到的数据写入新的索引文件里。Lucene把每次生成的倒排索引,叫做一个段(segment)。然后另外使用一个commit文件,记录索引内的所有segment。而生成segment的数据来源,则是内存中的buffer,也就是说,动态跟新过后过程如下:1)当前磁盘上有三个segement可用,同时有一个commit文件记录当前的segment2)新收到的数据进入内存buffer,索引状态如下所示。3)buffer刷到磁盘,生成一个新的segment,commit文件同步跟新。这样可以完成跟新,也产生了几个问题:1、每次一有数据就刷新到磁盘,会增大对磁盘的操作2、刷新到磁盘的时间占据很大一部分时间3、如果刷新的过程中刷新失败应该怎么控制呢?<iframe id="iframe_0.9985394181617475" style="border: medium; border-image: none; width: 503px; height: 380px;" src="data:text/html;charset=utf8,%3Cstyle%3Ebody%7Bmargin:0;padding:0%7D%3C/style%3E%3Cimg%20id=%22img%22%20src=%22http://www.th7.cn/d/file/p/2015/12/30/15c3acfd45d0dbcb84a26e6c5512b1aa.jpg?_=6096072%22%20style=%22border:none;max-width:1850px%22%3E%3Cscript%3Ewindow.onload%20=%20function%20()%20%7Bvar%20img%20=%20document.getElementById('img');%20window.parent.postMessage(%7BiframeId:'iframe_0.9985394181617475',width:img.width,height:img.height%7D,%20'http://www.cnblogs.com');%7D%3C/script%3E" frameborder="0" scrolling="no"></iframe><iframe id="iframe_0.7457630472138725" style="border: medium; border-image: none; width: 748px; height: 492px;" src="data:text/html;charset=utf8,%3Cstyle%3Ebody%7Bmargin:0;padding:0%7D%3C/style%3E%3Cimg%20id=%22img%22%20src=%22http://www.th7.cn/d/file/p/2015/12/30/176ad9e6c5968cff438c251bedaa4bed.jpg?_=6096072%22%20style=%22border:none;max-width:1850px%22%3E%3Cscript%3Ewindow.onload%20=%20function%20()%20%7Bvar%20img%20=%20document.getElementById('img');%20window.parent.postMessage(%7BiframeId:'iframe_0.7457630472138725',width:img.width,height:img.height%7D,%20'http://www.cnblogs.com');%7D%3C/script%3E" frameborder="0" scrolling="no"></iframe>
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2、删除和更新
segment是不可变的,所以文档即不能从旧的段中删除,旧的段也不能更新以反映文档最新的文本。相反,每一个提交点包括一个.del文件,包含了段上已经被删除的文档当一个文档被删除,它是实际上只是在.del文件中被标记删除,亦然可以匹配查询,但最终返回之前会被从结果中删除。文档的跟新操作是类似的:当一个文档被更新,旧版本的文档被标记为删除,新版本的文档在新的段中索引。也许该文档的不同版本都会匹配一个查询,但是老版本会从结果中删除。
3、利用磁盘缓存实现的准实时检索
既然涉及到磁盘,那么一个不可避免的问题就来了:磁盘太慢了!对我们要求的实时性很高的服务来说,这种处理还不够。所以,在刚刚第3步的处理中,还有一个中间状态:1)内存buffer生成一个新的segment,刷到文件系统缓存中,Lucene即可检索到这个新的segment,索引状态如图所示。2)文件系统缓存真正同步到磁盘上,commit文件跟新。刷到文件系统缓存中这个步骤,Elasticsearch默认1s的时间间隔,这也就是说相当于是实时搜索的,Elasticsearch也提供了单独的/_reflush接口,用户如果对1s间隔还是不太满意,可以主动调用接口来保证搜索可见。
POST /_refresh <1>POST /blogs/_refresh <2>
- <1> refresh所有索引
- <2> 只refresh 索引
blogs
一般来说我们会通过/_settings接口或者定制template的方式,加大refresh_interval参数:
PUT /my_logs/_settings{ "refresh_interval": -1 } <1>PUT /my_logs/_settings{ "refresh_interval": "1s" } <2>
- <1> 禁用所有自动refresh
- <2> 每秒自动refresh
4、translog提供的磁盘同步控制
既然refresh只是写到文件系统缓存中,那么最后一步写到实际磁盘又是由什么来控制的呢?如果这期间发生主机错误、硬盘故障等异常情况,数据会不会丢失?这里,其实Elasticsearch提供了另一个机制来控制。Elasticsearch也把数据写入到内存buffer的同时,其实还另外记录了一个treanslog的日志。也就是说,在内存数据进入到buffer这一步骤时,其实还另外记录了一个translog记录。
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