从原理到应用，Elasticsearch详解

简介

Elasticsearch（简称ES）是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。ES不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。

ES的底层依赖Lucene，Lucene可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库。但是Lucene仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，你需要使用Java并将Lucene直接集成到应用程序中。更糟糕的是，您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理，因为Lucene非常复杂——《ElasticSearch官方权威指南》。

鉴于Lucene如此强大却难以上手的特点，诞生了ES。ES也是使用Java编写的，它的内部使用Lucene做索引与搜索，它的目的是隐藏Lucene的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的RESTful API。

总体来说，ES具有如下特点：

一个分布式的实时文档存储引擎，每个字段都可以被索引与搜索
一个分布式实时分析搜索引擎，支持各种查询和聚合操作
能胜任上百个服务节点的扩展，并可以支持PB级别的结构化或者非结构化数据
架构

节点类型

ES的架构很简单，集群的HA不需要依赖任务外部组件（例如Zookeeper、HDFS等），master节点的主备依赖于内部自建的选举算法，通过副本分片的方式实现了数据的备份的同时，也提高了并发查询的能力。

ES集群的服务器分为以下四种角色：

1.列表项目master节点，负责保存和更新集群的一些元数据信息，之后同步到所有节点，所以每个节点都需要保存全量的元数据信息：

集群的配置信息
集群的节点信息
模板template设置
索引以及对应的设置、mapping、分词器和别名
索引关联到的分片以及分配到的节点
2.datanode：负责数据存储和查询

3.coordinator：

路由索引请求
聚合搜索结果集
分发批量索引请求
4.ingestor：

类似于logstash，对输入数据进行处理和转换
如何配置节点类型

一个节点的缺省配置是：主节点+数据节点两属性为一身。对于3-5个节点的小集群来讲，通常让所有节点存储数据和具有获得主节点的资格。

专用协调节点（也称为client节点或路由节点）从数据节点中消除了聚合/查询的请求解析和最终阶段，随着集群写入以及查询负载的增大，可以通过协调节点减轻数据节点的压力，可以让数据节点更多专注于数据的写入以及查询。

master选举

选举策略

如果集群中存在master，认可该master，加入集群
如果集群中不存在master，从具有master资格的节点中选id最小的节点作为master
选举时机

集群启动：后台启动线程去ping集群中的节点，按照上述策略从具有master资格的节点中选举出master

现有的master离开集群：后台一直有一个线程定时ping master节点，超过一定次数没有ping成功之后，重新进行master的选举

选举流程

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避免脑裂

脑裂问题是采用master-slave模式的分布式集群普遍需要关注的问题，脑裂一旦出现，会导致集群的状态出现不一致，导致数据错误甚至丢失。

ES避免脑裂的策略：过半原则，可以在ES的集群配置中添加一下配置，避免脑裂的发生

#一个节点多久ping一次，默认1s
discovery.zen.fd.ping_interval: 1s
##等待ping返回时间，默认30s
discovery.zen.fd.ping_timeout: 10s
##ping超时重试次数，默认3次
discovery.zen.fd.ping_retries: 3
##选举时需要的节点连接数，N为具有master资格的节点数量
discovery.zen.minimum_master_nodes=N/2+1
注意问题

配置文件中加入上述避免脑裂的配置，对于网络波动比较大的集群来说，增加ping的时间和ping的次数，一定程度上可以增加集群的稳定性
动态的字段field可能导致元数据暴涨，新增字段mapping映射需要更新mater节点上维护的字段映射信息，master修改了映射信息之后再同步到集群中所有的节点，这个过程中数据的写入是阻塞的。所以建议关闭自动mapping，没有预先定义的字段mapping会写入失败
通过定时任务在集群写入的低峰期，将索引以及mapping映射提前创建好
负载均衡

ES集群是分布式的，数据分布到集群的不同机器上，对于ES中的一个索引来说，ES通过分片的方式实现数据的分布式和负载均衡。创建索引的时候，需要指定分片的数量，分片会均匀的分布到集群的机器中。分片的数量是需要创建索引的时候就需要设置的，而且设置之后不能更改，虽然ES提供了相应的api来缩减和扩增分片，但是代价是很高的，需要重建整个索引。

考虑到并发响应以及后续扩展节点的能力，分片的数量不能太少，假如你只有一个分片，随着索引数据量的增大，后续进行了节点的扩充，但是由于一个分片只能分布在一台机器上，所以集群扩容对于该索引来说没有意义了。

但是分片数量也不能太多，每个分片都相当于一个独立的lucene引擎，太多的分片意味着集群中需要管理的元数据信息增多，master节点有可能成为瓶颈；同时集群中的小文件会增多，内存以及文件句柄的占用量会增大，查询速度也会变慢。

数据副本

ES通过副本分片的方式，保证集群数据的高可用，同时增加集群并发处理查询请求的能力，相应的，在数据写入阶段会增大集群的写入压力。

数据写入的过程中，首先被路由到主分片，写入成功之后，将数据发送到副本分片，为了保证数据不丢失，最好保证至少一个副本分片写入成功以后才返回客户端成功。

相关设置

keyword字段默认开启

ES6.0（lucene7.0）之前

DocValues采用的数据结构是bitset，bitset对于稀疏数据的支持不好：

对于稀疏的字段来说，绝大部分的空间都被0填充，浪费空间
由于字段的值之间插入了0，可能本来连续的值被0间隔开来了，不利于数据的压缩
空间被一堆0占用了，缓存中缓存的有效数据减少，查询效率也会降低
查询逻辑很简单，类似于数组通过下标进行索引，因为每个value都是固定长度，所以读取文档id为N的value直接从N*固定长度位置开始读取固定长度即可。

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ES6.0（lucene7.0）

docid的存储的通过分片加快映射到value的查询速度
value存储的时候不再给空的值分配空间
因为value存储的时候，空值不再分配空间，所以查询的时候不能通过上述通过文档id直接映射到在bitset中的偏移量来获取对应的value，需要通过获取docid的位置来找到对应的value的位置。

所以对于DocValues的查找，关键在于DocIDSet中ID的查找，如果按照简单的链表的查找逻辑，那么DocID的查找速度将会很慢。lucene7借用了RoaringBitmap的分片的思想来加快DocIDSet的查找速度：

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分片容量为2的16次方，最多可以存储65536个docid
分片包含的信息：分片ID；存储的docid的个数（值不为空的DocIDSet）；DocIDSet明细，或者标记分片类型（ALL或者NONE）
根据分片的容量，将分片分为四种不同的类型，不同类型的查找逻辑不通：ALL：该分片内没有不存在值的DocID；NONE：该分片内所有的DocID都不存在值；SPARSE：该分片内存在值的DocID的个数不超过4096，DocIDSet以short数组的形式存储，查找的时候，遍历数组，找到对应的ID的位置；DENSE：该分片内存在值的DocID的个数超过4096，DocIDSet以bitset的形式存储，ID的偏移量也就是在该分片中的位置
最终DocIDSet的查找逻辑为：

计算DocID/65536，得到所在的分片N
计算前面N-1个分片的DocID的总数
找到DocID在分片N内部的位置，从而找到所在位置之前的DocID个数M
找到N+M位置的value即为该DocID对应的value
数据查询

查询过程（query then fetch）

协调节点将请求发送给对应分片
分片查询，返回from+size数量的文档对应的id以及每个id的得分
汇总所有节点的结果，按照得分获取指定区间的文档id
根据查询需求，像对应分片发送多个get请求，获取文档的信息
返回给客户端
get查询更快

默认根据id对文档进行路由，所以指定id的查询可以定位到文档所在的分片，只对某个分片进行查询即可。当然非get查询，只要写入和查询的时候指定routing，同样可以达到该效果。

主分片与副本分片

ES的分片有主备之分，但是对于查询来说，主备分片的地位完全相同，平等的接收查询请求。这里涉及到一个请求的负载均衡策略，6.0之前采用的是轮询的策略，但是这种策略存在不足，轮询方案只能保证查询数据量在主备分片是均衡的，但是不能保证查询压力在主备分片上是均衡的，可能出现慢查询都路由到了主分片上，导致主分片所在的机器压力过大，影响了整个集群对外提供服务的能力。

新版本中优化了该策略，采用了基于负载的请求路由，基于队列的耗费时间自动调节队列长度，负载高的节点的队列长度将减少，让其他节点分摊更多的压力，搜索和索引都将基于这种机制。

get查询的实时性

ES数据写入之后，要经过一个refresh操作之后，才能够创建索引，进行查询。但是get查询很特殊，数据实时可查。

ES5.0之前translog可以提供实时的CRUD，get查询会首先检查translog中有没有最新的修改，然后再尝试去segment中对id进行查找。5.0之后，为了减少translog设计的负责性以便于再其他更重要的方面对translog进行优化，所以取消了translog的实时查询功能。

get查询的实时性，通过每次get查询的时候，如果发现该id还在内存中没有创建索引，那么首先会触发refresh操作，来让id可查。

查询方式

两种查询上下文：

query：例如全文检索，返回的是文档匹配搜索条件的相关性，常用api：match
filter：例如时间区间的限定，回答的是是否，要么是，要么不是，不存在相似程度的概念，常用api：term、range
过滤（filter）的目标是减少那些需要进行评分查询（scoring queries）的文档数量。

分析器(analyzer)

当索引一个文档时，它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。当进行分词字段的搜索的时候，同样需要将查询字符串通过相同的分析过程，以保证搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。当查询一个不分词字段时，不会分析查询字符串，而是搜索指定的精确值。

可以通过下面的命令查看分词结果：

GET /_analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Text to analyze"
}
相关性

默认情况下，返回结果是按相关性倒序排列的。每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段score来表示。score的评分越高，相关性越高。

ES的相似度算法被定义为检索词频率/反向文档频率(TF/IDF)，包括以下内容：

检索词频率：检索词在该字段出现的频率，出现频率越高，相关性也越高。字段中出现过5次要比只出现过1次的相关性高。
反向文档频率：每个检索词在索引中出现的频率，频率越高，相关性越低。检索词出现在多数文档中会比出现在少数文档中的权重更低。
字段长度准则：字段的长度是多少，长度越长，相关性越低。
检索词出现在一个短的title要比同样的词出现在一个长的content字段权重更大。
查询的时候可以通过添加?explain参数，查看上述各个算法的评分结果。

ES在Ad Tracking的应用

日志查询工具

TalkingData 移动广告监测产品Ad Tracking（简称ADT）的系统会接收媒体发过来的点击数据以及SDK发过来的激活和各种效果点数据，这些数据的处理过程正确与否至关重要。例如，设备的一条激活数据为啥没有归因到点击，这类问题的排查在Ad Tracking中很常见，通过将数据流中的各个处理环节的重要日志统一发送到ES，可以很方便的进行查询，技术支持的同事可以通过拼写简单的查询条件排查客户的问题。

索引按天创建：定时关闭历史索引，释放集群资源
别名查询：数据量增大之后，可以通过拆分索引减轻写入压力，拆分之后的索引采用相同的别名，查询服务不需要修改代码
索引重要的设置：
{
"settings": {
"index": {
"refresh_interval": "120s",
"number_of_shards": "12",
"translog": {
"flush_threshold_size": "2048mb"
},
"merge": {
"scheduler": {
"max_thread_count": "1"
}
},
"unassigned": {
"node_left": {
"delayed_timeout": "180m"
}
}
}
}
}
索引mapping的设置
{
"properties": {
"action_content": {
"type": "string",
"analyzer": "standard"
},
"time": {
"type": "long"
},
"trackid": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
sql插件，通过拼sql的方式，比起拼json更简单
点击数据存储（kv存储场景）

Ad Tracking收集的点击数据是与广告投放直接相关的数据，应用安装之后，SDK会上报激活事件，系统会去查找这个激活事件是否来自于之前用户点击的某个广告，如果是，那么该激活就是一个推广量，也就是投放的广告带来的激活。激活后续的效果点数据也都会去查找点击，从点击中获取广告投放的一些信息，所以点击查询在Ad Tracking的业务中至关重要。

业务的前期，点击数据是存储在Mysql中的，随着后续点击量的暴增，由于Mysql不能横向扩展，所以需要更换为新的存储。由于ES拥有横向扩展和强悍的搜索能力，并且之前日志查询工具中也一直使用ES，所以决定使用ES来进行点击的存储。

重要的设置

"refresh_interval": "1s"
"translog.flush_threshold_size": "2048mb"
"merge.scheduler.max_thread_count": 1
"unassigned.node_left.delayed_timeout": "180m"
结合业务进行系统优化

结合业务定期关闭索引释放资源：Ad Tracking的点击数据具有有效期的概念，超过有效期的点击，激活不会去归因。点击有效期最长一个月，所以理论上每天创建的索引在一个月之后才能关闭。但是用户配置的点击有效期大部分都是一天，这大部分点击在集群中保存30天是没有意义的，而且会占用大部分的系统资源。所以根据点击的这个业务特点，将每天创建的索引拆分成两个，一个是有效期是一天的点击，一个是超过一天的点击，有效期一天的点击的索引在一天之后就可以关闭，从而保证集群中打开的索引的数据量维持在一个较少的水平。

结合业务将热点数据单独索引：激活和效果点数据都需要去ES中查询点击，但是两者对于点击的查询场景是有差异的，因为效果点事件（例如登录、注册等）归因的时候不是去直接查找点击，而是查找激活进而找到点击，效果点要找的点击一定是之前激活归因到的，所以激活归因到的这部分点击也就是热点数据。激活归因到点击之后，将这部分点击单独存储到单独的索引中，由于这部分点击量少很多，所以效果点查询的时候很快。

索引拆分：Ad Tracking的点击数据按天进行存储，但是随着点击量的增大，单天的索引大小持续增大，尤其是晚上的时候，merge需要合并的segment数量以及大小都很大，造成了很高的IO压力，导致集群的写入受限。后续采用了拆分索引的方案，每天的索引按照上午9点和下午5点两个时间点将索引拆分成三个，由于索引之间的segment合并是相互独立的，只会在一个索引内部进行segment的合并，所以在每个小索引内部，segment合并的压力就会减少。

其他调优

分片的数量

经验值：

每个节点的分片数量保持在低于每1GB堆内存对应集群的分片在20-25之间。
分片大小为50GB通常被界定为适用于各种用例的限制。
JVM设置

堆内存设置：不要超过32G，在Java中，对象实例都分配在堆上，并通过一个指针进行引用。对于64位操作系统而言，默认使用64位指针，指针本身对于空间的占用很大，Java使用一个叫作内存指针压缩（compressed
oops）的技术来解决这个问题，简单理解，使用32位指针也可以对对象进行引用，但是一旦堆内存超过32G，这个压缩技术不再生效，实际上失去了更多的内存。
预留一半内存空间给lucene用，lucene会使用大量的堆外内存空间。
如果你有一台128G的机器，一半内存也是64G，超过了32G，可以通过一台机器上启动多个ES实例来保证ES的堆内存小于32G。
ES的配置文件中加入bootstrap.mlockall: true，关闭内存交换。
通过_cat api获取任务执行情况

GET http://localhost:9201/_cat/thread_pool?v&h=host,search.active,search.rejected,search.completed
完成(completed)
进行中(active)
被拒绝(rejected)：需要特别注意，说明已经出现查询请求被拒绝的情况，可能是线程池大小配置的太小，也可能是集群性能瓶颈，需要扩容。
小技巧

重建索引或者批量想ES写历史数据的时候，写之前先关闭副本，写入完成之后，再开启副本。
ES默认用文档id进行路由，所以通过文档id进行查询会更快，因为能直接定位到文档所在的分片，否则需要查询所有的分片。
使用ES自己生成的文档id写入更快，因为ES不需要验证一次自定义的文档id是否存在。
参考资料

https://www.elastic.co/guide/...

https://github.com/Neway6655/...

https://www.elastic.co/blog/f...

https://blog.csdn.net/zteny/a...

https://www.elastic.co/blog/m...

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