上厅房，下厨房，ElasticSearch有的忙

强烈建议先读一下本公众号 《也浅谈下分布式存储要点》 ，对ES会有更好的认识。ES融合了倒排索引、行存、列存的诸多特点，已经不再是一个简单的全文搜索引擎。

ES是从厨房里走出来的，原型是 Shay Banon 给妻子做的食谱搜索引擎，一开始便充满了爱的味道。

儿女情长什么的，最影响 程序员 发挥了！

最终， ElasticSearch 斩断情愫，成为一个基于 Lucene 的分布式存储。安装后访问其页面，会显示： ”You Know, for Search“ ，这句平凡的语句无意中透露的自信，深于一切怀疑和平淡。

几点说明

基础概念

ES是典型的分布式系统。包含一到多个内存型节点。有分片，也有副本，可靠性高，自适应能力强。ES采用多机并行能力来进行扩展，是建立在一系列层级数据结构上的。 这些抽象作为一个全局的路由表，存在于每个运行的实例上 ，给了ES强大的功能和扩展能力。

索引类型

倒排索引

很多同学有一个误解，以为ES是一个全文搜索引擎，那么就只有倒排索引这一种索引类型，那是错的。数据在写入es时，会产生多份数据用于不同查询方式，使用的索引结构也不相同。

ES默认是对所有字段进行索引的（也就是倒排索引），如果不需要，可以在mapping中将 index 属性设置为 no ；如果字段需要精确查找，则设置为 not_analyzed 。

为了增加倒排索引的Term查找速度，ES还专门做了 Term index ，它的本质是一棵Trie（前缀）树(使用FST技术压缩)。

_all 是一个特殊的字段，可以根据某个关键词，搜索整个文档内容（而不是某个字段)，这个默认是关闭的。

列式存储

按照以上的倒排索引结构，查找包含某个term的文档是非常迅捷的。如果要对这个字段进行 排序 的话，倒排索引就捉襟见肘了，需要使用其他的存储结构进行索引。

ES使用冗余的方式进行解决这个问题，它存储了另一份数据，也就是 Doc Values 。可以说 Doc Values 是一个列式存储结构，适合排序、聚合操作等。放在内存中的 fielddata 功能和它类似，但没有内存容量的限制，大数据量优先使用。

到此为止，ES已经默认按照不同的结构存储了 两份 数据了。但如果你不需要，还是可以禁用的。同样是在mapping玩具中，给字段赋予属性 "doc_values":false 即可。

假如你用的是ELKB系列，倒排索引根本就没用到。

行 式存储

而作为 行存 的 _source 字段，以json方式存储了原始文档。一般是不需要关闭的。但如果你的文档字段比较多，根据搜索后查出列表，再根据列表的数据到其他存储获取，那么就可以将 _source 关掉。类似的，设置 "_source"{"enabled":false} 即可。

如果只想要几个字段被存储，可以使用include。

"_source":{
    "includes":["field1","field2"]
}
复制代码

ES有太多的这种细化的自定义，不再详叙。

写入过程

找到分片

某个分片具体在哪个节点上，由ES自行决定。每个节点都缓存了这些路由信息，所以，你的请求发送到任何一个ES节点上，都可以执行。

ES选择的分片路由算法是Hash，这决定了它的分片数一旦确定，不可更改。因为一旦变了，路由的数据就完全不正确了。

如果Request中指定了路由条件，则直接使用Request中的Routing，否则使用Mapping中配置的，如果Mapping中无配置，则使用默认的_id字段值。

，使用ES自带的生成器能较好的平均数据，使用自定义的id可能会产生数据倾斜。

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
复制代码

剩下的，就是单机索引的事了。

单机Shard的写入过程

ES的写入性能可以很高（尤其是批量写入），取决于你的配置。一个文档要写入索引，直到读可见，要经过一系列的缓冲和合并。我们拿ES官方博客的一张图来说明。

ES的底层存储是Lucene，包含一系列的反向索引。这样的一批索引的信息就是上面提到的段（segment）。但记录不会直接写入段，而是先写入一个缓冲区。

当缓冲区满了，或者在缓冲区呆的够久，达到了刷新时间（划重点），会一次性将缓冲区的内容写进段中。这也是为什么 refresh_interval 属性的配置会严重的影响性能。如果你不要很高的实时性，不妨将其配置的大一点。

缓冲区默认使用堆空间的10%，最小值为48mb（针对于分片的）。如果你的索引多且写入重，这部分内存的占用是可观的，可以适当加大。

问题是Segment是不可变的，删除、更新操作，并不能在原来的段上进行。ES对待所有的操作都是相似的，并不区别对待，删除和更新，有着和写入一样的mege过程。这会生成大量的段，每个段会占用一个文件句柄，会浪费大量资源。ES有专门的进程负责段的自动合并，我们不需要手动干涉。

段的合并会浪费大量的I/O和CPU资源，有 tiered （默认)、 log_byte_size 、 log_doc 三种合并策略，每种策略都有各自的配置参数。可惜的是，索引一旦确定，策略就不能更改了。调整这些参数，大多情况下效果显著。

常用的配置参数是执行归并的线程数，max_bytes_per_sec已经不再使用了。

index.merge.scheduler.max_thread_count
复制代码

如果你的I/O过重，可以适量减少此值的大小。

即然是先写到缓冲区，就有丢的可能，比如突然断电。为了解决此问题，ES在写Buffer的同时，也将数据写入一个叫做translog的文件。这个文件是顺序写，所以速度比较快。translog是故障恢复时，回放故障发生前夕数据的唯一途径。这些数据，没有机会能够写入到Lucene中。

将translog的写入周期改成async的，而不是基于请求的，会显著减少I/O占用。

操作系统在将磁盘写入文件时，也会有相应的buffer cache，这与其他DB如 MySQL 、PG的工作方式是一样的，使用fsync保证文件能够刷到磁盘上，不多描述。

节点类型

ES按照不同的用途和场景，划分了不同的节点类型。

Master Node有资格被选择为主节点，然后控制整个集群

Data Node该节点能够保存数据和执行操作

Tribe Node部落节点，可以连接多个集群，对外提供统一的入口

Ingest Node定义一个pipeline来处理数据，可以替代logstash中的某些功能

客户端节点不保存数据也不协调集群，仅响应用户请求，将其发送到其他节点

End

ES通过冗余多份数据达到不同的用途，开箱即用。开箱即用的意思也就是认识成本低，学习成本大，先把你吸引进门再说。

ES不是一匹好驯服的野马。通常，它并不像官方和其他PPT宣传的那样无所不能，你可能经常在OOM和分片移动中度日。

希望在使用ES之前，能够了解它的一些底层设计结构。这样，在遇到一些瓶颈的限制以后，能够了解到它为什么有这样或者那样的反应；另外在做一些解决方案的时候，能够多给自己一点底气。

不过话说回来，上得了厅房，下得了厨房的女人，大家还是都喜欢～