Elasticsearch数据写入、检索流程及底层原理全方位解析

✍🏻序言✍🏻

在当今数据驱动的时代，能够快速、准确地存储和检索信息是企业成功的关键。Elasticsearch，作为一个分布式的、RESTful风格的搜索和分析引擎，以其强大的索引、搜索和聚合功能，成为众多企业和开发者的首选。其背后的读写流程，融合了高效的数据结构与先进的分布式系统原理，确保数据既能被可靠地存储，又能被迅速检索。

1️⃣✍🏻es的架构简介

首先，从架构的角度来看，Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，它能够存储、搜索和分析大量数据。为了实现这些功能，Elasticsearch采用了分片和副本的机制，使得数据可以分布在多个节点上，并且具有容错性和可扩展性。简要介绍Elasticsearch的架构：

1. 分布式架构

• 节点与集群：Elasticsearch由多个节点（Node）组成，这些节点可以组成一个集群（Cluster）。每个节点都可以处理读写请求，并且数据在集群中的节点之间进行分布和复制，以实现高可用性和扩展性。

• 分片与副本：为了支持大规模数据，Elasticsearch将索引划分为多个分片（Shard），每个分片可以独立存储和处理数据。此外，每个分片可以有多个副本（Replica），用于提供数据冗余、故障恢复和读取负载均衡。

2. 索引与搜索

• 倒排索引：Elasticsearch使用Lucene作为其底层的搜索库。Lucene构建倒排索引（Inverted Index）来加速搜索过程。倒排索引将文档中的单词映射到包含这些单词的文档列表，从而实现快速查找和检索。

• 查询执行：当客户端发送搜索请求时，请求首先到达一个协调节点。协调节点解析查询语句，确定需要访问的分片，并将请求转发给相应的数据节点。数据节点在本地执行查询，并将结果返回给协调节点。协调节点聚合来自各个数据节点的结果，并进行排序、分页等处理，最终将结果返回给客户端。

3. 数据写入与持久化

• 写入流程：当文档被写入Elasticsearch时，它们首先被放置在内存中的一个缓冲区中，并同时记录到事务日志（Translog）中以确保数据的持久性。随着时间的推移或达到一定的条件，缓冲区中的数据会被刷新（Refresh）到Lucene的索引中，形成新的段（Segment）。这些段是不可变的，一旦被写入就不能被修改。最终，通过flush操作将内存中的数据以及Translog中的更改持久化到磁盘上。

• 段合并：为了优化存储和搜索性能，Lucene会定期进行段合并（Segment Merging）操作。合并过程中会将多个小的段合并成更大的段，并删除重复和已删除的文档以释放存储空间。

4. 缓存与性能优化

• 查询缓存：Elasticsearch会对某些查询结果进行缓存以加速重复查询的响应速度。此外，还有分片请求缓存等机制用于减少不必要的计算和I/O操作。

• 优化策略：为了提高性能，Elasticsearch还提供了多种优化策略，如使用合适的分析器（Analyzer）和查询语句、合理配置索引设置、利用聚合和过滤操作等。这些优化可以减少查询的复杂性和计算开销，提高查询速度和响应时间。

所以，Elasticsearch的架构结合了分布式处理、索引与搜索技术、数据写入与持久化机制以及缓存与性能优化策略等多个方面来实现高效、可靠的数据存储和检索功能。

2️⃣✍🏻es的数据写入流程与原理

在写入数据时，Elasticsearch遵循以下原理和步骤：

1. 客户端请求与协调节点

• 客户端向Elasticsearch集群发送一个写入请求，这个请求可以发送到集群中的任何一个节点。
• 接收到请求的节点会充当协调节点的角色。协调节点负责处理客户端的请求，并将请求路由到正确的数据节点。

2. 路由与主分片处理

• 协调节点会根据文档的_id和索引的设置（如分片数量）来确定文档应该写入到哪个主分片。这是通过一个哈希函数和模运算来实现的，确保同一个_id的文档总是路由到同一个主分片。
• 确定目标主分片后，协调节点将请求转发给该主分片所在的数据节点。
• 数据节点上的主分片接收到请求后，会先将文档写入到内存中的Lucene索引结构里。这个过程包括将文档转换成倒排索引的形式，以便后续的搜索和分析。

3. 数据同步与副本分片

• 一旦文档被写入到主分片，主分片会开始将数据同步到其对应的副本分片上。这是为了保证数据的冗余和可用性。
• 副本分片是主分片的完整拷贝，它们可以处理搜索请求并提供数据恢复的能力。当主分片不可用时，副本分片可以被提升为新的主分片。
• 数据同步是异步进行的，这意味着写入请求在主分片处理完毕后就可以返回给客户端，而不需要等待所有副本分片都完成同步。

4. 写入确认与响应

• 当主分片和足够数量的副本分片（根据配置可能是全部或大多数）都成功写入了文档后，协调节点会收到这些分片的确认信息。
• 一旦收到足够的确认信息，协调节点就会向客户端发送一个成功的响应，表示文档已经被成功写入。

5. 底层写入机制

在Elasticsearch中，底层写入机制是确保数据可靠、持久化并可以被高效搜索的关键部分：

5.1. 缓冲区（Buffer）和事务日志（Translog）

• 当文档被写入Elasticsearch时，它们首先被放置在内存中的一个缓冲区中。这个缓冲区是临时的，用于快速接收并处理写入请求。
• 同时，为了确保数据的持久性和可靠性，每一个写入操作也会被记录到事务日志（Translog）中。Translog是一个追加写入的日志文件，它记录了所有对索引的更改。这种机制类似于数据库中的写前日志（WAL）或重做日志（redo log），用于在系统崩溃后恢复数据。

5.2. 刷新（Refresh）操作

• 随着时间的推移，缓冲区中的数据会积累到一定量，此时需要将这些数据刷新（refresh）到Lucene的索引中。刷新操作会创建一个新的Lucene段（segment），并将缓冲区中的数据写入这个段中。
• Lucene段是不可变的，一旦被写入就不能被修改，这保证了数据的一致性和搜索的高效性。新的段会被添加到索引中，使得新写入的数据可以被搜索到。
• 刷新操作是周期性的，可以通过配置来控制刷新的频率。频繁的刷新会提高数据的实时性，但也会增加I/O负担和CPU使用率；而较少的刷新则会减少I/O操作，但可能会降低数据的实时性。

5.3. Flush操作

• 与刷新不同，flush操作会将内存中的数据以及Translog中的更改持久化到磁盘上。这意味着数据被真正写入到了物理存储中，而不仅仅是保存在操作系统的文件系统缓存中。
• Flush操作会调用操作系统的fsync函数来确保数据被写入磁盘，并且会清空相关的缓存和文件（如Translog）。这样做可以释放内存空间，并为后续的写入操作做好准备。
• Flush操作的频率通常比刷新操作要低得多，因为它涉及到磁盘I/O操作，相对较慢。但是，在Elasticsearch中，flush操作是自动管理的，会根据索引的大小、写入速率和磁盘I/O能力等因素来动态调整。

通过这个底层写入机制，Elasticsearch能够在保证数据可靠性的同时提供高效的搜索和分析功能。缓冲区、事务日志、刷新和flush操作共同协作，确保数据被正确、快速地写入到索引中，并可以被用户查询到。

基于以上这些原理和步骤，Elasticsearch能够实现高效、可靠和可扩展的数据写入功能。

3️⃣✍🏻es读取数据流程

下面来解释Elasticsearch读取数据的流程，包括其中的关键步骤和涉及的组件。

1. 客户端发送请求

• 当用户想要从Elasticsearch中检索数据时，他们会通过Elasticsearch的客户端API发送一个搜索请求。这个请求包含了查询的详细信息，如要搜索的索引、查询类型（如匹配查询、范围查询等）、过滤条件等。

2. 请求到达协调节点

• 请求首先到达Elasticsearch集群中的一个节点，这个节点被称为协调节点（Coordinating Node）。协调节点负责接收客户端的请求，处理请求的路由逻辑，并与数据节点（Data Node）进行通信以获取实际的数据。

3. 解析查询并确定目标分片

• 协调节点接收到请求后，会解析查询语句，并根据索引的映射（Mapping）和设置（Settings）信息来确定需要查询哪些分片（Shard）。Elasticsearch中的每个索引都被分割成多个分片，并且这些分片可以分布在集群的多个节点上以提高可扩展性和性能。

4. 将请求转发给数据节点

• 协调节点根据分片的位置信息将查询请求转发给包含目标分片的数据节点。每个数据节点上都存储着一部分索引的数据，并负责处理与这些数据相关的查询请求。

5. 在数据节点上执行查询

• 数据节点接收到查询请求后，会使用Lucene库来执行实际的搜索操作。Lucene是一个高性能、全功能的文本搜索引擎库，它提供了强大的索引和搜索功能。数据节点会根据查询条件在Lucene索引中检索匹配的文档，并生成一个结果集。

6.聚合和排序结果

• 数据节点将查询结果返回给协调节点。如果查询涉及多个分片，协调节点需要聚合来自不同分片的结果，并根据需要对结果进行排序、分页等处理。这个过程可能需要消耗一定的计算资源，特别是当结果集很大时。

7.返回结果给客户端

• 一旦结果准备好，协调节点会将它们封装成一个统一的响应格式，并返回给客户端。响应中包含了查询的结果、匹配的文档数量、聚合数据（如果有的话）等信息。客户端可以解析这个响应来获取所需的数据。

缓存和优化策略

• 查询缓存：Elasticsearch会对某些查询结果进行缓存，以便快速响应相同的查询请求。这可以减少对Lucene索引的重复访问，提高查询性能。然而，由于缓存空间有限，只有部分查询结果会被缓存。

• 分片请求缓存：数据节点上的分片请求缓存可以存储查询请求的结果。当相同的查询再次到达时，可以直接从缓存中获取结果，而无需再次访问Lucene索引。这有助于减少对磁盘I/O的依赖，提高查询速度。

• 优化查询语句：为了提高查询性能，用户应该编写高效的查询语句。避免使用高开销的查询操作（如通配符查询、正则表达式查询等），合理使用过滤器和聚合操作，以及优化索引结构都可以帮助提高查询速度。

基于这些详细的步骤和优化策略，Elasticsearch能够高效地处理读取数据的请求，并提供快速、准确的结果给用户。

4️⃣✍🏻总结

Elasticsearch的读写流程是一个精心设计的、分布式的处理过程。在写入数据时，它通过缓冲区、事务日志、刷新和flush操作等机制，确保了数据的可靠性与持久性。
同时，借助Lucene的强大索引能力，将文档快速转换成可被搜索的形式。在读取数据时，Elasticsearch利用协调节点将请求路由到正确的数据节点，利用Lucene进行高效检索，并聚合、排序结果，最终返回给客户端。这一流程结合了缓存、优化查询语句和分布式处理等技术，确保了查询的高性能与低延迟。通过这些设计，Elasticsearch为企业和开发者提供了强大而灵活的数据存储与检索解决方案。