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摘要

先自上而下,后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理,试图回答以下问题:

  • 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 foo-bar
  • 为什么增加更多的文件会压缩索引(Index)?
  • 为什么ElasticSearch占用很多内存?

版本

elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0

内容

图解ElasticSearch

云上的集群

集群里的盒子

云里面的每个白色正方形的盒子代表一个节点——Node。

节点之间

在一个或者多个节点直接,多个绿色小方块组合在一起形成一个ElasticSearch的索引。

索引里的小方块

在一个索引下,分布在多个节点里的绿色小方块称为分片——Shard。

Shard=Lucene Index

一个ElasticSearch的Shard本质上是一个Lucene Index。

Lucene是一个Full Text 搜索库(也有很多其他形式的搜索库),ElasticSearch是建立在Lucene之上的。接下来的故事要说的大部分内容实际上是ElasticSearch如何基于Lucene工作的。

图解Lucene

Mini索引——segment

在Lucene里面有很多小的segment,我们可以把它们看成Lucene内部的mini-index。

Segment内部

有着许多数据结构

  • Inverted Index
  • Stored Fields
  • Document Values
  • Cache

最最重要的Inverted Index

Inverted Index主要包括两部分:

  1. 一个有序的数据字典Dictionary(包括单词Term和它出现的频率)。
  2. 与单词Term对应的Postings(即存在这个单词的文件)。

当我们搜索的时候,首先将搜索的内容分解,然后在字典里找到对应Term,从而查找到与搜索相关的文件内容。

查询“the fury”

自动补全(AutoCompletion-Prefix)

如果想要查找以字母“c”开头的字母,可以简单的通过二分查找(Binary Search)在Inverted Index表中找到例如“choice”、“coming”这样的词(Term)。

昂贵的查找

如果想要查找所有包含“our”字母的单词,那么系统会扫描整个Inverted Index,这是非常昂贵的。

在此种情况下,如果想要做优化,那么我们面对的问题是如何生成合适的Term。

问题的转化

对于以上诸如此类的问题,我们可能会有几种可行的解决方案:

  • * suffix -> xiffus *

    如果我们想以后缀作为搜索条件,可以为Term做反向处理。

  • (60.6384, 6.5017) -> u4u8gyykk

    对于GEO位置信息,可以将它转换为GEO Hash。

  • 123 -> {1-hundreds, 12-tens, 123}

    对于简单的数字,可以为它生成多重形式的Term。

解决拼写错误

一个Python库 为单词生成了一个包含错误拼写信息的树形状态机,解决拼写错误的问题。

Stored Field字段查找

当我们想要查找包含某个特定标题内容的文件时,Inverted Index就不能很好的解决这个问题,所以Lucene提供了另外一种数据结构Stored Fields来解决这个问题。本质上,Stored Fields是一个简单的键值对key-value。默认情况下,ElasticSearch会存储整个文件的JSON source。

Document Values为了排序,聚合

即使这样,我们发现以上结构仍然无法解决诸如:排序、聚合、facet,因为我们可能会要读取大量不需要的信息。

所以,另一种数据结构解决了此种问题:Document Values。这种结构本质上就是一个列式的存储,它高度优化了具有相同类型的数据的存储结构。

为了提高效率,ElasticSearch可以将索引下某一个Document Value全部读取到内存中进行操作,这大大提升访问速度,但是也同时会消耗掉大量的内存空间。

总之,这些数据结构Inverted Index、Stored Fields、Document Values及其缓存,都在segment内部。

搜索发生时

搜索时,Lucene会搜索所有的segment然后将每个segment的搜索结果返回,最后合并呈现给客户。

Lucene的一些特性使得这个过程非常重要:

  • Segments是不可变的(immutable)

    • Delete? 当删除发生时,Lucene做的只是将其标志位置为删除,但是文件还是会在它原来的地方,不会发生改变
    • Update? 所以对于更新来说,本质上它做的工作是:先删除,然后重新索引(Re-index)
  • 随处可见的压缩

    Lucene非常擅长压缩数据,基本上所有教科书上的压缩方式,都能在Lucene中找到。

  • 缓存所有的所有

    Lucene也会将所有的信息做缓存,这大大提高了它的查询效率。

缓存的故事

当ElasticSearch索引一个文件的时候,会为文件建立相应的缓存,并且会定期(每秒)刷新这些数据,然后这些文件就可以被搜索到。

随着时间的增加,我们会有很多segments,

所以ElasticSearch会将这些segment合并,在这个过程中,segment会最终被删除掉

这就是为什么增加文件可能会使索引所占空间变小,它会引起merge,从而可能会有更多的压缩。

举个栗子

有两个segment将会merge

这两个segment最终会被删除,然后合并成一个新的segment

这时这个新的segment在缓存中处于cold状态,但是大多数segment仍然保持不变,处于warm状态。

以上场景经常在Lucene Index内部发生的。

在Shard中搜索

ElasticSearch从Shard中搜索的过程与Lucene Segment中搜索的过程类似。

与在Lucene Segment中搜索不同的是,Shard可能是分布在不同Node上的,所以在搜索与返回结果时,所有的信息都会通过网络传输。

需要注意的是:

1次搜索查找2个shard = 2次分别搜索shard

对于日志文件的处理

当我们想搜索特定日期产生的日志时,通过根据时间戳对日志文件进行分块与索引,会极大提高搜索效率。

当我们想要删除旧的数据时也非常方便,只需删除老的索引即可。

在上种情况下,每个index有两个shards

如何Scale

shard不会进行更进一步的拆分,但是shard可能会被转移到不同节点上

所以,如果当集群节点压力增长到一定的程度,我们可能会考虑增加新的节点,这就会要求我们对所有数据进行重新索引,这是我们不太希望看到的,所以我们需要在规划的时候就考虑清楚,如何去平衡足够多的节点与不足节点之间的关系。

节点分配与Shard优化

  • 为更重要的数据索引节点,分配性能更好的机器
  • 确保每个shard都有副本信息replica

路由Routing

每个节点,每个都存留一份路由表,所以当请求到任何一个节点时,ElasticSearch都有能力将请求转发到期望节点的shard进一步处理。

一个真实的请求

Query

Query有一个类型filtered,以及一个multi_match的查询

Aggregation

根据作者进行聚合,得到top10的hits的top10作者的信息

请求分发

这个请求可能被分发到集群里的任意一个节点

上帝节点

这时这个节点就成为当前请求的协调者(Coordinator),它决定:

  • 根据索引信息,判断请求会被路由到哪个核心节点
  • 以及哪个副本是可用的
  • 等等

路由

在真实搜索之前

ElasticSearch 会将Query转换成Lucene Query

然后在所有的segment中执行计算

对于Filter条件本身也会有缓存

但queries不会被缓存,所以如果相同的Query重复执行,应用程序自己需要做缓存

所以,

  • filters可以在任何时候使用
  • query只有在需要score的时候才使用

返回

搜索结束之后,结果会沿着下行的路径向上逐层返回。

文章目录
  1. 1. 摘要
  2. 2. 版本
  3. 3. 内容
    1. 3.1. 图解ElasticSearch
      1. 3.1.1. 云上的集群
      2. 3.1.2. 集群里的盒子
      3. 3.1.3. 节点之间
      4. 3.1.4. 索引里的小方块
      5. 3.1.5. Shard=Lucene Index
    2. 3.2. 图解Lucene
      1. 3.2.1. Mini索引——segment
      2. 3.2.2. Segment内部
      3. 3.2.3. 最最重要的Inverted Index
        1. 3.2.3.1. 查询“the fury”
        2. 3.2.3.2. 自动补全(AutoCompletion-Prefix)
        3. 3.2.3.3. 昂贵的查找
        4. 3.2.3.4. 问题的转化
        5. 3.2.3.5. 解决拼写错误
      4. 3.2.4. Stored Field字段查找
      5. 3.2.5. Document Values为了排序,聚合
    3. 3.3. 搜索发生时
    4. 3.4. 缓存的故事
      1. 3.4.1. 举个栗子
    5. 3.5. 在Shard中搜索
      1. 3.5.1. 对于日志文件的处理
    6. 3.6. 如何Scale
      1. 3.6.1. 节点分配与Shard优化
      2. 3.6.2. 路由Routing
    7. 3.7. 一个真实的请求
      1. 3.7.1. Query
      2. 3.7.2. Aggregation
      3. 3.7.3. 请求分发
      4. 3.7.4. 上帝节点
      5. 3.7.5. 路由
      6. 3.7.6. 在真实搜索之前
      7. 3.7.7. 返回