参考文档：

http://learnes.net/distributed_crud/bulk_requests.html

一、分布式集群

1.1 空集群

单台机器，其中没有数据，也没有索引。

集群中一个节点会被选举为master节点用于管理所有node。

和MySQL这样的集群架构不同，master在ES中只负责集群范畴的变更，如创建或者删除索引，添加节点或者删除节点，而文档的级别的操作在任何节点都可以进行，因此master不会成为性能瓶颈。

作为用户，我们可以访问包括 master 节点在内的集群中的任一节点。每个节点都知道各个文档的位置，并能够将我们的请求直接转发到拥有我们想要的数据的节点。无论我们访问的是哪个节点，它都会控制从拥有数据的节点收集响应的过程，并返回给客户端最终的结果。这一切都是由 Elasticsearch 透明管理的。

1.2 容错转移

 前面介绍过了shard的概念，分为primary shard，replicate shard...

现在我们创建一个索引

PUT /blogs{   "settings" : {      "number_of_shards" : 3,      "number_of_replicas" : 1   }}

现在，我们的集群看起来就像下图所示了有索引的单节点集群，这三个主分片都被分配在 Node 1。

现在我们创建一个新的节点，cluserter.name和第一个相同

当第二个节点加入后，就产生了三个 从分片(replica shards) ，它们分别于三个主分片一一对应。也就意味着即使有一个节点发生了损坏，我们可以保证数据的完整性。

所有被索引的新文档都会先被存储在主分片中，之后才会被平行复制到关联的从分片上。这样可以确保我们的文档在主节点和从节点上都能被检索。

1.3 横向扩展

随着应用需求的增长，我们该如何扩展？如果我们启动第三个节点，集群内会自动重组，这时便成为了三节点集群(cluster-three-nodes)

分片已经被重新分配以平衡负载： 

在 Node 1 和 Node 2 中分别会有一个分片被移动到 Node 3 上，这样一来，每个节点上就都只有两个分片了。这意味着每个节点的硬件资源（CPU、RAM、I/O）被更少的分片共享，所以每个分片就会有更好的性能表现。

分片本身就是一个非常成熟的搜索引擎，它可以使用单个节点的所有资源。我们一共有6个分片（3个主分片和3个从分片），因此最多可以扩展到6个节点，每个节点上有一个分片，这样每个分片都可以使用到所在节点100%的资源了。

1.4 故障恢复

前文我们已经提到过 Elasticsearch 可以应对节点故障。让我们来尝试一下。如果我们把第一个节点杀掉，我们的集群就会如下图所示：

(1) 被杀掉的节点是主节点。而为了集群的正常工作必须需要一个主节点，所以首先进行的进程就是从各节点中选择了一个新的主节点：Node 2。

(2) 主分片 1 和 2 在我们杀掉 Node 1 后就丢失了，我们的索引在丢失主节点的时候是不能正常工作的。如果我们在这个时候检查集群健康状态，将会显示 red：存在不可用的主节点！

幸运的是，丢失的两个主分片的完整拷贝在存在于其他的节点上，所以新的主节点所完成的第一件事情就是将这些在 Node 2 和 Node 3 上的从分片提升为主分片，然后集群的健康状态就变回至 yellow。这个提升的进程是瞬间完成了，就好像按了一下开关。

那么为什么集群健康状态依然是是 yellow 而不是 green 呢？是因为现在我们有3个主分片，但是我们之前设定了1个主分片有2个从分片，但是现在却只有1份从分片，所以状态无法变为 green，不过我们可以不用太担心这里：当我们再次杀掉 Node 2 的时候，我们的程序依旧可以在没有丢失任何数据的情况下运行，因为Node 3 中依旧拥有每个分片的备份。

(3) 如果我们重启 Node 1，集群就能够重新分配丢失的从分片，这样结果就会与三节点两从集群一致。如果Node 1 依旧还有旧节点的内容，系统会尝试重新利用他们，并只会复制在故障期间的变更数据。

到目前为止，我们已经清晰地了解了 Elasticsearch 的横向扩展以及数据安全的相关内容。接下来，我们将要继续讨论分片的生命周期等更多细节。

二、分布式文档存储

2.1 路由

当你对一个文档建立索引时，它仅存储在一个primary shard上。在拥有多个主分片时候ES是怎么知道一个文档应该属于哪个主shard？当你创建一个新的文档时，ES是怎么知道应该把它存储至shard1还是shard2？ 这个过程不能随机无规律的，因为以后我们还要将它取出来，它的路由算法非常简单：

shard = hash(routing) % numberofprimary_shards

routing的值可以是文档的id，也可以是用户自己设置的一个值。hash将会根据routing算出一个数值然后%primaryshards的数量。这也是为什么primary_shards在index创建时就不能修改的原因。

2.2 文档的增删该查

假如我们有以下集群。

我们可以向这个集群的任何一台NODE发送请求，每一个NODE都有能力处理请求。每一个NODE都知道每一个文档所在的位置所以可以直接将请求路由过去。下面的例子，我们将所有的请求都发送到NODE1。

注：最好的实践方式是轮询所有的NODE来发送请求，以达到请求负载均衡。

1. 写操作

创建、索引、删除文档都是写操作，这些操作必须在primary shard完全成功后才能拷贝至其对应的replicas上。见Figure9。

说明：

1.客户端向Node1发送写操作的请求。
2.Node1使用文档的_id进行路由决定shard发现是P0(第0号主分片：Primary 0)，于是将请求路由至NODE3。
3.Node3在P0上执行了请求。如果请求成功，则将请求并行的路由至NODE1 NODE2的R0上。当所有的replicas报告成功后，NODE3向请求的node(NODE1)发送成功报告，NODE1再报告至Client。
4.当客户端收到执行成功后，操作已经在Primary shard和所有的replica shards上执行成功了。

当然，有一些请求参数可以修改这个逻辑。见原文。

2. 读操作

读操作步骤：

1.假设客户端发送请求到NODE1，也就是MASTER，不是MASTER也无所谓。
2.NODE1使用文档的_id决定文档属于shard 0.shard 0的所有拷贝存在于所有3个节点上。这次，它将请求路由至NODE2。
3.NODE2将文档返回给NODE1，NODE1将文档返回给客户端。 对于读请求，请求节点(NODE1)将在每次请求到来时都选择一个不同的replica。shard来达到负载均衡。使用轮询策略轮询所有的replica shards。

3. 更新操作

更新操作，结合了以上的两个操作：读、写。见Figure11

步骤：

1.客户端发送更新操作请求至NODE1
2.NODE1将请求路由至NODE3，Primary shard所在的位置
3.NODE3从P0读取文档，改变source字段的JSON内容，然后试图重新对修改后的数据在P0做索引。如果此时这个文档已经被其他的进程修改了，那么它将重新执行3步骤，这个过程如果超过了retryon_conflict设置的次数，就放弃。
4.如果NODE3成功更新了文档，它将并行的将新版本的文档同步到NODE1和NODE2的replica shards重新建立索引。一旦所有的replica
shards报告成功，NODE3向被请求的节点(NODE1)返回成功，然后NODE1向客户端返回成功。

三、索引原理

3.1 per-segment机制

es写到磁盘的倒序索引是不变的，即如果已经建立了倒序索引并且持久化之后就不能更新。

如果索引有更新操作呢？用空间换时间... 通过新的segment来记录更新数据。

ES的这种机制称为动态更新索引。 Lucene引入了per-segment搜索的机制。一个segment(片段)是一个完整倒序索引的片段，即子集，用一系列的segments来分割整个倒序索引，每个segment都包含一些提交点。

新的文档建立时，都是基于内存操作，写入buffer，最后再被写入到磁盘的segment中。每个1s进行同步，这也是es称自己修改操作有1s延迟的原因。

1.操作首先都在内存中进行，再使用定时的同步策略
2.每隔一段时间，buffer将会被提交： 一个新的segment(一个额外的新的倒序索引)将被写到磁盘 一个新的提交点(commit point)被写入磁盘，将包含新的segment的名称。 磁盘fsync，所有在内核文件系统中的数据等待被写入到磁盘，来保障它们被物理写入。
3.新的segment被打开，使它包含的文档可以被索引。
4.内存中的buffer将被清理，准备接收新的文档。

当一个新的请求来时，会遍历所有的segments。词条分析程序会聚合所有的segments来保障每个文档和词条相关性的准确。通过这种方式，新的文档轻量的可以被添加到对应的索引中。

segments是不变的，所以文档不能从旧的segments中删除，也不能在旧的segments中更新来映射一个新的文档版本，逻辑删除即可。取之的是，每一个提交点都会包含一个.del文件，列举了哪一个segmen的哪一个文档已经被删除了。 当一个文档被”删除”了，它仅仅是在.del文件里被标记了一下。被”删除”的文档依旧可以被索引到，但是它将会在最终结果返回时被移除掉。

文档的更新同理：当文档更新时，旧版本的文档将会被标记为删除，新版本的文档在新的segment中建立索引。也许新旧版本的文档都会本检索到，但是旧版本的文档会在最终结果返回时被移除。

手动就行refresh并不推荐，可以使用api显示refresh：POST /blogs/_refresh

 

虽然刷新比提交更轻量，但是它依然有消耗。人工刷新在测试写的时有用，但不要在生产环境中每写一次就执行刷新，这会影响性能。相反，你的应用需要意识到ES近实时搜索的本质，并且容忍它。
不是所有的用户都需要每秒刷新一次。也许你使用ES索引百万日志文件，你更想要优化索引的速度，而不是进实时搜索。
你可以通过修改配置项refresh_interval减少刷新的频率：

PUT /my_logs{    "settings": {        "refresh_interval": "30s"    }}

refresh_interval可以在存在的索引上动态更新。你在创建刷新，大索引的时候可以关闭自动在要使用索引的时候再打开它。形如：

PUT /my_logs/_settings{ "refresh_interval": -1 }PUT /my_logs/_settings{ "refresh_interval": "1s" }

 

3.2 持久化机制

在上述的per-segment搜索的机制下，新的文档会在分钟级内被索引，但是还不够快。 瓶颈在磁盘。将新的segment提交到磁盘需要fsync来保障物理写入。但是fsync是很耗时的。它不能在每次文档更新时就被调用，否则性能会很低。 现在需要一种轻便的方式能使新的文档可以被索引，这就意味着不能使用fsync来保障。 在ES和物理磁盘之间是内核的文件系统缓存。之前的描述中,Figure19,Figure20，在内存中索引的文档会被写入到一个新的segment。但是现在我们将segment首先写入到内核的文件系统缓存，这个过程很轻量，然后再flush到磁盘，这个过程很耗时。但是一旦一个segment文件在内核的缓存中，它可以被打开被读取。

但是不使用fsync将数据flush到磁盘，我们不能保障在断电后或者进程死掉后数据不丢失。

ES是可靠的，它可以保障数据被持久化到磁盘，方法是使用事务日志。

一个完全的提交会将segments写入到磁盘，并且写一个提交点，列出所有已知的segments。当ES启动或者重新打开一个index时，它会利用这个提交点来决定哪些segments属于当前的shard。 如果在提交点时，文档被修改会怎么样？不希望丢失这些修改：

1.当一个文档被索引时，它会被添加到in-memory buffer，并且添加到Translog日志中，见Figure21.

2.refresh操作会让shard处于Figure22的状态：每秒中，shard都会被refreshed：

• 在in-memory buffer中的文档会被写入到一个新的segment，但没有fsync。
• in-memory buffer被清空

3.这个过程将会持续进行：新的文档将被添加到in-memory buffer和translog日志中，见Figure23

4.一段时间后，当translog变得非常大时，索引将会被flush，新的translog将会建立，一个完全的提交进行完毕。见Figure24

• 在in-memory中的所有文档将被写入到新的segment
• 内核文件系统会被fsync到磁盘。
• 旧的translog日志被删除

即通过事务日志和文件系统缓存来实现持久化机制，称为flush操作

在ES中，进行一次提交并删除事务日志的操作叫做 flush。分片每30分钟，或事务日志过大会进行一次flush操作。flush API可用来进行一次手动flush，形如：flush索引blogs ：POST /blogs/_flush
如果要flush所有索引，等待操作结束再返回：POST /_flush?wait_for_ongoing

当然很少需要手动flush，通常自动的就够了。当你要重启或关闭一个索引，flush该索引是很有用的。当ES尝试恢复或者重新打开一个索引时，它必须重放所有事务日志中的操作，所以日志越小，恢复速度越快.

3.3 合并段机制

通过每秒自动刷新创建新的段，用不了多久段的数量就爆炸了。有太多的段是一个问题，每个段消费文件句柄，内存，cpu资源。更重要的是，每次搜索请求都需要依次检查每个段，段越多，查询越慢。
ES通过后台合并段解决这个问题。小段被合并成大段，再合并成更大的段。然后删除旧的文档。这个过程你不必做什么。当你在索引和搜索时ES会自动处理。索引过程中，refresh会创建新的段，并打开它。
合并过程会在后台选择一些小的段合并成大的段，这个过程不会中断索引和搜索。
合并后的操作大致如下：
1：新的段flush到了硬盘
2：新的提交点写入新的段，排除旧的段
3：新的段打开供搜索
4：旧的段被删除
合并大的段会消耗很多IO和CPU，如果不检查会影响到搜素性能。默认情况下，ES会限制合并过程，这样搜索就可以有足够的资源进行。

四、总结

以上ES的所有操作对用户都是透明的

1. ES天然支持扩容，容灾，但是注意primary shards在创建索引后不可变，如果生产环境中，可以考虑使用索引重建的方案: 后面会详述使用索引别名实现热的索引重建

2. ES使用per-segments对倒排索引进行分段，注意是倒排索引不可变，当新的文档需要索引时，通过新的segments操作来避免并发，典型的空间换时间策略

3. 操作首先都是基于内存，即缓冲，同时使用定时同步来让内存的变化同步到segments中，默认的refresh时间是1S

3. ES中segments的持久化操作通过文件系统缓存+事务日志来实现，默认的flush时间是半个小时

ElasticSearch 基础(3)-原理