1、elasticseach和nginx相结合，增加写入性能的同时还可以提供负载均衡。（自备梯子）
http://t.cn/AiBIEfga
2、避免OOM的利器：ElasticSeach 7.x 实际内存断路器
https://www.elastic.co/cn/blog ... eaker
3、了解es 7.x使用的最新jdk12特性，避免运维踩坑
http://t.cn/ExjQUV7


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1.使用Docker尝试部署Elasticsearch。
http://t.cn/AiByJuok
2.(自备梯子)Docker部署Elasticsearch。
http://t.cn/AiByxZxu
3.(自备梯子)什么时候需要区块链？
http://t.cn/EX7OY1A

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Elasticsearch 是当前主流的搜索引擎，其具有扩展性好，查询速度快，查询结果近实时等优点，本文将对Elasticsearch的写操作进行分析。

1. lucene的写操作及其问题

Elasticsearch底层使用Lucene来实现doc的读写操作，Lucene通过
<br /> public long addDocument(...);<br /> public long deleteDocuments(...);<br /> public long updateDocument(...);<br />
三个方法来实现文档的写入，更新和删除操作。但是存在如下问题

1. 没有并发设计
   
   lucene只是一个搜索引擎库，并没有涉及到分布式相关的设计，因此要想使用Lucene来处理海量数据，并利用分布式的能力，就必须在其之上进行分布式的相关设计。
   
2. 非实时
   
   将文件写入lucence后并不能立即被检索，需要等待lucene生成一个完整的segment才能被检索
   
3. 数据存储不可靠
   
   写入lucene的数据不会立即被持久化到磁盘，如果服务器宕机，那存储在内存中的数据将会丢失
   
4. 不支持部分更新
   
   lucene中提供的updateDocuments仅支持对文档的全量更新，对部分更新不支持
   
   

   2. Elasticsearch的写入方案
   

   针对Lucene的问题，ES做了如下设计
   

   2.1 分布式设计：
   

   为了支持对海量数据的存储和查询，Elasticsearch引入分片的概念，一个索引被分成多个分片，每个分片可以有一个主分片和多个副本分片，每个分片副本都是一个具有完整功能的lucene实例。分片可以分配在不同的服务器上，同一个分片的不同副本不能分配在相同的服务器上。
   
   在进行写操作时，ES会根据传入的_routing参数（或mapping中设置的_routing, 如果参数和设置中都没有则默认使用_id), 按照公式shard_num = hash(\routing) % num_primary_shards,计算出文档要分配到的分片，在从集群元数据中找出对应主分片的位置，将请求路由到该分片进行文档写操作。
   
   

   2.2 近实时性-refresh操作
   

   当一个文档写入Lucene后是不能被立即查询到的，Elasticsearch提供了一个refresh操作，会定时地调用lucene的reopen(新版本为openIfChanged)为内存中新写入的数据生成一个新的segment，此时被处理的文档均可以被检索到。refresh操作的时间间隔由refresh_interval参数控制，默认为1s, 当然还可以在写入请求中带上refresh表示写入后立即refresh，另外还可以调用refresh API显式refresh。
   

   2.3 数据存储可靠性
   

5. 引入translog
   
   当一个文档写入Lucence后是存储在内存中的，即使执行了refresh操作仍然是在文件系统缓存中，如果此时服务器宕机，那么这部分数据将会丢失。为此ES增加了translog， 当进行文档写操作时会先将文档写入Lucene，然后写入一份到translog，写入translog是落盘的(如果对可靠性要求不是很高，也可以设置异步落盘，可以提高性能，由配置index.translog.durability和index.translog.sync_interval控制)，这样就可以防止服务器宕机后数据的丢失。由于translog是追加写入，因此性能比较好。与传统的分布式系统不同，这里是先写入Lucene再写入translog，原因是写入Lucene可能会失败，为了减少写入失败回滚的复杂度，因此先写入Lucene.
   
   
6. flush操作
   
   另外每30分钟或当translog达到一定大小(由index.translog.flush_threshold_size控制，默认512mb), ES会触发一次flush操作，此时ES会先执行refresh操作将buffer中的数据生成segment，然后调用lucene的commit方法将所有内存中的segment fsync到磁盘。此时lucene中的数据就完成了持久化，会清空translog中的数据(6.x版本为了实现sequenceIDs,不删除translog)
   
   
7. merge操作
   
   由于refresh默认间隔为1s中，因此会产生大量的小segment，为此ES会运行一个任务检测当前磁盘中的segment，对符合条件的segment进行合并操作，减少lucene中的segment个数，提高查询速度，降低负载。不仅如此，merge过程也是文档删除和更新操作后，旧的doc真正被删除的时候。用户还可以手动调用_forcemerge API来主动触发merge，以减少集群的segment个数和清理已删除或更新的文档。
   
8. 多副本机制
   
   另外ES有多副本机制，一个分片的主副分片不能分片在同一个节点上，进一步保证数据的可靠性。
   

   2.4 部分更新
   

   lucene支持对文档的整体更新，ES为了支持局部更新，在Lucene的Store索引中存储了一个_source字段，该字段的key值是文档ID， 内容是文档的原文。当进行更新操作时先从_source中获取原文，与更新部分合并后，再调用lucene API进行全量更新， 对于写入了ES但是还没有refresh的文档，可以从translog中获取。另外为了防止读取文档过程后执行更新前有其他线程修改了文档，ES增加了版本机制，当执行更新操作时发现当前文档的版本与预期不符，则会重新获取文档再更新。
   
   

   3. ES的写入流程
   

   ES的任意节点都可以作为协调节点(coordinating node)接受请求，当协调节点接受到请求后进行一系列处理，然后通过_routing字段找到对应的primary shard，并将请求转发给primary shard, primary shard完成写入后，将写入并发发送给各replica， raplica执行写入操作后返回给primary shard， primary shard再将请求返回给协调节点。大致流程如下图：
   
   

   3.1 coordinating节点
   

   ES中接收并转发请求的节点称为coordinating节点，ES中所有节点都可以接受并转发请求。当一个节点接受到写请求或更新请求后，会执行如下操作：
   

9. ingest pipeline
   
   查看该请求是否符合某个ingest pipeline的pattern, 如果符合则执行pipeline中的逻辑，一般是对文档进行各种预处理，如格式调整，增加字段等。如果当前节点没有ingest角色，则需要将请求转发给有ingest角色的节点执行。
   
10. 自动创建索引
    
    判断索引是否存在，如果开启了自动创建则自动创建，否则报错
    
11. 设置routing
    
    获取请求URL或mapping中的_routing，如果没有则使用_id, 如果没有指定_id则ES会自动生成一个全局唯一ID。该_routing字段用于决定文档分配在索引的哪个shard上。
    
12. 构建BulkShardRequest
    
    由于Bulk Request中包含多种(Index/Update/Delete)请求，这些请求分别需要到不同的shard上执行，因此协调节点，会将请求按照shard分开，同一个shard上的请求聚合到一起，构建BulkShardRequest
    
13. 将请求发送给primary shard
    
    因为当前执行的是写操作，因此只能在primary上完成，所以需要把请求路由到primary shard所在节点
    
14. 等待primary shard返回
    
    

    3.2 primary shard
    

    Primary请求的入口是PrimaryOperationTransportHandler的MessageReceived, 当接收到请求时，执行的逻辑如下
    

15. 判断操作类型
    
    遍历bulk请求中的各子请求，根据不同的操作类型跳转到不同的处理逻辑
    
16. 将update操作转换为Index和Delete操作
    
    获取文档的当前内容，与update内容合并生成新文档，然后将update请求转换成index请求，此处文档设置一个version v1
    
17. Parse Doc
    
    解析文档的各字段，并添加如_uid等ES相关的一些系统字段
    
18. 更新mapping
    
    对于新增字段会根据dynamic mapping或dynamic template生成对应的mapping，如果mapping中有dynamic mapping相关设置则按设置处理，如忽略或抛出异常
    
19. 获取sequence Id和Version
    
    从SequcenceNumberService获取一个sequenceID和Version。SequcenID用于初始化LocalCheckPoint， verion是根据当前Versoin+1用于防止并发写导致数据不一致。
    
20. 写入lucene
    
    这一步开始会对文档uid加锁，然后判断uid对应的version v2和之前update转换时的versoin v1是否一致，不一致则返回第二步重新执行。
    如果version一致，如果同id的doc已经存在，则调用lucene的updateDocument接口，如果是新文档则调用lucene的addDoucument.
    这里有个问题，如何保证Delete-Then-Add的原子性，ES是通过在Delete之前会加上已refresh锁，禁止被refresh，只有等待Add完成后释放了Refresh Lock, 这样就保证了这个操作的原子性。
    
21. 写入translog
    
    写入Lucene的Segment后，会以key value的形式写Translog， Key是Id, Value是Doc的内容。当查询的时候，如果请求的是GetDocById则可以直接根据_id从translog中获取。满足nosql场景的实时性。
    
22. 重构bulk request
    
    因为primary shard已经将update操作转换为index操作或delete操作，因此要对之前的bulkrequest进行调整，只包含index或delete操作，不需要再进行update的处理操作。
    
23. flush translog
    
    默认情况下，translog要在此处落盘完成，如果对可靠性要求不高，可以设置translog异步，那么translog的fsync将会异步执行，但是落盘前的数据有丢失风险。
    
24. 发送请求给replicas
    
    将构造好的bulkrequest并发发送给各replicas，等待replica返回，这里需要等待所有的replicas返回，响应请求给协调节点。如果某个shard执行失败，则primary会给master发请求remove该shard。这里会同时把sequenceID， primaryTerm, GlobalCheckPoint等传递给replica。
    
25. 等待replica响应
    
    当所有的replica返回请求时，更细primary shard的LocalCheckPoint。
    
    

    3.3 replica shard
    

    Replica 请求的入口是在ReplicaOperationTransportHandler的messageReceived，当replica shard接收到请求时执行如下流程：
    

26. 判断操作类型
    
    replica收到的写如请求只会有add和delete，因update在primary shard上已经转换为add或delete了。根据不同的操作类型执行对应的操作
    
27. Parse Doc
    
28. 更新mapping
    
29. 获取sequenceId和Version
    直接使用primary shard发送过来的请求中的内容即可
    
30. 写如lucene
    
31. write Translog
    
32. Flush translog
    
    

    4 总结与分析
    

    Elasticsearch建立在Lucene基础之上，底层采用lucene来实现文件的读写操作，实现了文档的存储和高效查询。然后lucene作为一个搜索库在应对海量数据的存储上仍有一些不足之处。
    
    Elasticsearch通过引入分片概念，成功地将lucene部署到分布式系统中，增强了系统的可靠性和扩展性。
    
    Elasticsearch通过定期refresh lucene in-momory-buffer中的数据，使得ES具有了近实时的写入和查询能力。
    
    Elasticsearch通过引入translog，多副本，以及定期执行flush，merge等操作保证了数据可靠性和较高的存储性能。
    
    Elasticsearch通过存储_source字段结合verison字段实现了文档的局部更新，使得ES的使用方式更加灵活多样。
    
    Elasticsearch基于lucene，又不简单地只是lucene，它完美地将lucene与分布式系统结合，既利用了lucene的检索能力，又具有了分布式系统的众多优点。
    
    

    本文参考
    

    • [Elasticsearch内核解析 - 写入篇](https://zhuanlan.zhihu.com/p/34669354)
      
    • [Elasticsearch官方文档](https://www.elastic.co/guide/e ... x.html)
      
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