Elasticsearch 简介

什么是 Elasticsearch

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎。

Elasticsearch 基于搜索库 Lucene 开发。Elasticsearch 隐藏了 Lucene 的复杂性，提供了简单易用的 Restful API 以及多种编程语言的 API 接口（例如：Java、C#、PHP、Python 等）。

Elasticsearch 可以视为一个文档存储，它将复杂数据结构序列化为 JSON 存储。

Elasticsearch 是近实时（Near Realtime，缩写 NRT）的全文搜索。近实时是指：

• 从写入数据到数据可以被搜索，存在较小的延迟（大概是 1s）。
• 基于 ES 执行搜索和分析可以达到秒级。

为什么使用 Elasticsearch

Elasticsearch 是基于 Lucene 的，那么为什么不是直接使用 Lucene 呢？

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，需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。 Lucene 非常复杂，了解其工作原理并不容易。

Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单，通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。

然而，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确的形容：

• 一个分布式的实时文档数据库，每个字段可以被索引与搜索。
• 一个分布式实时分析搜索引擎。
• 支持扩展为上百个服务节点的集群，并支持 PB 级别的半结构化数据。

Elasticsearch 功能和应用场景

Elasticsearch 的主要功能：

• 海量数据的分布式存储及集群管理 - 支持高并发、高可用、易扩展；
• 近实时搜索 - 性能卓越。对结构化、全文、地理位置等类型数据的处理；
• 海量数据的近实时分析（聚合功能）

除了搜索，结合 Kibana、Logstash、Beats 开源产品，Elastic Stack（简称 ELK）还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括：日志分析、指标监控、信息安全等。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，通过使用机器学习，自动识别异常状况。

参考：What is Elasticsearch?

Elasticsearch 历史

• 1.0（2014 年）
• 5.0（2016 年）
  • Lucene 6.x
  • 默认打分机制从 TD-IDF 改为 BM 25
  • 增加 Keyword 类型
• 6.0（2017 年）
  • Lucene 7.x
  • 跨集群复制
  • 索引生命周期管理
  • SQL 的支持
• 7.0（2019 年）
  • Lucene 8.0
  • 移除 Type
  • ECK （用于支持 K8S）
  • 集群协调
  • High Level Rest Client
  • Script Score 查询
• 8.0（2022 年）
  • Lucene 9.0
  • 向量搜索
  • 支持 OpenTelemetry

Elasticsearch 概念

index -> type -> mapping -> document -> field

Elasticsearch 核心概念如下：

• Cluster（集群） - 集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群都是通过一个配置来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。
• Node（节点） - Node 是集群中的一个节点，节点也有一个名称，默认是随机分配的。默认节点会去加入一个名称为 Elasticsearch 的集群。如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个 Elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成 Elasticsearch 集群。
• Index（索引） - 在 ES 中，可以将索引视为文档（document）的集合。
  • ES 会为所有字段建立索引，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。
  • 所以，ES 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。
• Type（类型） - 每个索引里可以有一个或者多个类型（type）。类型（type） 是 Index 的一个逻辑分类。
  • 不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的 一个区别。性质完全不同的数据（比如products和logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。
  • 注意：ES 7.x 版已彻底移除 Type。
• Document（文档） - Index 里面单条的记录称为 Document。文档是一组字段。每个文档都有一个唯一的 ID。下面是一个文档示例：
• Field（字段） - 包含数据的键值对。默认情况下，Elasticsearch 对每个字段中的所有数据建立索引，并且每个索引字段都具有专用的优化数据结构。
• Metadata Field（元数据字段） - 存储有关文档的信息的系统字段。元数据字段都以 _ 开头。常见元数据字段：
  • _index - 文档所属的索引
  • _id - 文档的 ID
  • _source - 表示文档原文的 JSON
• Shard（分片） - 当单台机器不足以存储大量数据时，Elasticsearch 可以将一个索引中的数据切分为多个 分片（shard） 。 分片（shard） 分布在多台服务器上存储。有了 shard 就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个 shard 都是一个 lucene index。
• Replica（副本） - 任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时 shard 可能就会丢失，因此可以为每个 shard 创建多个 副本（replica）。replica 可以在 shard 故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个 replica 还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认 5 个），replica shard（随时修改数量，默认 1 个），默认每个索引 10 个 shard，5 个 primary shard，5 个 replica shard，最小的高可用配置，是 2 台服务器。

ES 核心概念 vs. DB 核心概念：

ES	DB
索引（index）	数据库（database）
类型（type，6.0 废弃，7.0 移除）	数据表（table）
文档（docuemnt）	行（row）
字符（field）	列（column）
映射（mapping）	表结构（schema）

Elastic Stack 生态

Elastic Stack 生态主要组成：Beats + Logstash + ElasticSearch + Kibana

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Beats

Beats 是一个面向轻量型采集器的平台，这些采集器可以从边缘机器向 Logstash、ElasticSearch 发送数据，它是由 Go 语言进行开发的，运行效率方面比较快。从下图中可以看出，不同 Beats 的套件是针对不同的数据源。

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Logstash

Logstash 是动态数据收集管道，拥有可扩展的插件生态系统，支持从不同来源采集数据，转换数据，并将数据发送到不同的存储库中。其能够与 ElasticSearch 产生强大的协同作用，后被 Elastic 公司在 2013 年收购。

它具有如下特性：

1）实时解析和转换数据；

2）可扩展，具有 200 多个插件；

3）可靠性、安全性。Logstash 会通过持久化队列来保证至少将运行中的事件送达一次，同时将数据进行传输加密；

4）监控；

ElasticSearch

ElasticSearch 对数据进行搜索、分析和存储，其是基于 JSON 的分布式搜索和分析引擎，专门为实现水平可扩展性、高可靠性和管理便捷性而设计的。

它的实现原理主要分为以下几个步骤：

1）首先用户将数据提交到 ElasticSearch 数据库中；

2）再通过分词控制器将对应的语句分词；

3）将分词结果及其权重一并存入，以备用户在搜索数据时，根据权重将结果排名和打分，将返回结果呈现给用户；

Kibana

Kibana 实现数据可视化，其作用就是在 ElasticSearch 中进行民航。Kibana 能够以图表的形式呈现数据，并且具有可扩展的用户界面，可以全方位的配置和管理 ElasticSearch。

Kibana 最早的时候是基于 Logstash 创建的工具，后被 Elastic 公司在 2013 年收购。

1）Kibana 可以提供各种可视化的图表；

2）可以通过机器学习的技术，对异常情况进行检测，用于提前发现可疑问题；

ELK 演化

我们看下 ELK 技术栈的演化，通常体现在日志收集系统中。

一个典型的日志系统包括：

1. 收集：能够采集多种来源的日志数据
2. 传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
3. 存储：存储日志数据
4. 分析：支持 UI 分析
5. 警告：能够提供错误报告，监控机制

（1）beats+elasticsearch+kibana

Beats 采集数据后，存储在 ES 中，有 Kibana 可视化的展示。

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（2）beats+logstath+elasticsearch+kibana

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该框架是在上面的框架的基础上引入了 logstash，引入 logstash 带来的好处如下：

• Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻背压。
• 从其他数据源（例如数据库，S3 或消息传递队列）中提取。
• 将数据发送到多个目的地，例如 S3，HDFS 或写入文件。
• 使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道。

beats 结合 logstash 带来的优势：

• 水平可扩展性，高可用性和可变负载处理：beats 和 logstash 可以实现节点之间的负载均衡，多个 logstash 可以实现 logstash 的高可用
• 消息持久性与至少一次交付保证：使用 beats 或 Winlogbeat 进行日志收集时，可以保证至少一次交付。从 Filebeat 或 Winlogbeat 到 Logstash 以及从 Logstash 到 Elasticsearch 的两种通信协议都是同步的，并且支持确认。Logstash 持久队列提供跨节点故障的保护。对于 Logstash 中的磁盘级弹性，确保磁盘冗余非常重要。
• 具有身份验证和有线加密的端到端安全传输：从 Beats 到 Logstash 以及从 Logstash 到 Elasticsearch 的传输都可以使用加密方式传递 。与 Elasticsearch 进行通讯时，有很多安全选项，包括基本身份验证，TLS，PKI，LDAP，AD 和其他自定义领域

增加更多的数据源 比如：TCP，UDP 和 HTTP 协议是将数据输入 Logstash 的常用方法

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（3）beats+MQ+logstash+elasticsearch+kibana

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在如上的基础上我们可以在 beats 和 logstash 中间添加一些组件 redis、kafka、RabbitMQ 等，添加中间件将会有如下好处：

（1）降低对日志所在机器的影响，这些机器上一般都部署着反向代理或应用服务，本身负载就很重了，所以尽可能的在这些机器上少做事；

（2）如果有很多台机器需要做日志收集，那么让每台机器都向 Elasticsearch 持续写入数据，必然会对 Elasticsearch 造成压力，因此需要对数据进行缓冲，同时，这样的缓冲也可以一定程度的保护数据不丢失；

（3）将日志数据的格式化与处理放到 Indexer 中统一做，可以在一处修改代码、部署，避免需要到多台机器上去修改配置；

Elastic Stack 最佳实践

我们再看下官方开发成员分享的最佳实践。

（1）日志收集系统

（PS：就是我们上面阐述的）

基本的日志系统

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增加数据源，和使用 MQ

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（2）Metric 收集和 APM 性能监控

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（3）多数据中心方案

通过冗余实现数据高可用

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两个数据采集中心（比如采集两个工厂的数据），采集数据后的汇聚

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数据分散，跨集群的搜索

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Elasticsearch 快速入门

参考：Quick starts

Elasticsearch 设置

参考：Set up Elasticsearch

Elasticsearch 基本原理

ES 写数据过程

• 客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 coordinating node（协调节点）。
• coordinating node 对 document 进行路由，将请求转发给对应的 node（有 primary shard）。
• 实际的 node 上的 primary shard 处理请求，然后将数据同步到 replica node。
• coordinating node 如果发现 primary node 和所有 replica node 都搞定之后，就返回响应结果给客户端。

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ES 读数据过程

可以通过 doc id 来查询，会根据 doc id 进行 hash，判断出来当时把 doc id 分配到了哪个 shard 上面去，从那个 shard 去查询。

• 客户端发送请求到任意一个 node，成为 coordinate node。
• coordinate node 对 doc id 进行哈希路由，将请求转发到对应的 node，此时会使用 round-robin 轮询算法，在 primary shard 以及其所有 replica 中随机选择一个，让读请求负载均衡。
• 接收请求的 node 返回 document 给 coordinate node。
• coordinate node 返回 document 给客户端。

es 搜索数据过程

es 最强大的是做全文检索，就是比如你有三条数据：

java 真好玩儿啊
java 好难学啊
j2ee 特别牛

你根据 java 关键词来搜索，将包含 java 的 document 给搜索出来。es 就会给你返回：java 真好玩儿啊，java 好难学啊。

• 客户端发送请求到一个 coordinate node 。
• 协调节点将搜索请求转发到所有的 shard 对应的 primary shard 或 replica shard ，都可以。
• query phase：每个 shard 将自己的搜索结果（其实就是一些 doc id ）返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果。
• fetch phase：接着由协调节点根据 doc id 去各个节点上拉取实际的 document 数据，最终返回给客户端。

写请求是写入 primary shard，然后同步给所有的 replica shard；读请求可以从 primary shard 或 replica shard 读取，采用的是随机轮询算法。

写数据底层原理

es-write-detail

先写入内存 buffer，在 buffer 里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入 translog 日志文件。

如果 buffer 快满了，或者到一定时间，就会将内存 buffer 数据 refresh 到一个新的 segment file 中，但是此时数据不是直接进入 segment file 磁盘文件，而是先进入 os cache 。这个过程就是 refresh。

每隔 1 秒钟，es 将 buffer 中的数据写入一个新的 segment file，每秒钟会产生一个新的磁盘文件 segment file，这个 segment file 中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。

但是如果 buffer 里面此时没有数据，那当然不会执行 refresh 操作，如果 buffer 里面有数据，默认 1 秒钟执行一次 refresh 操作，刷入一个新的 segment file 中。

操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做 os cache，即操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入 os cache，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。只要 buffer 中的数据被 refresh 操作刷入 os cache中，这个数据就可以被搜索到了。

为什么叫 es 是准实时的？ NRT，全称 near real-time。默认是每隔 1 秒 refresh 一次的，所以 es 是准实时的，因为写入的数据 1 秒之后才能被看到。可以通过 es 的 restful api 或者 java api，手动执行一次 refresh 操作，就是手动将 buffer 中的数据刷入 os cache中，让数据立马就可以被搜索到。只要数据被输入 os cache 中，buffer 就会被清空了，因为不需要保留 buffer 了，数据在 translog 里面已经持久化到磁盘去一份了。

重复上面的步骤，新的数据不断进入 buffer 和 translog，不断将 buffer 数据写入一个又一个新的 segment file 中去，每次 refresh 完 buffer 清空，translog 保留。随着这个过程推进，translog 会变得越来越大。当 translog 达到一定长度的时候，就会触发 commit 操作。

commit 操作发生第一步，就是将 buffer 中现有数据 refresh 到 os cache 中去，清空 buffer。然后，将一个 commit point 写入磁盘文件，里面标识着这个 commit point 对应的所有 segment file，同时强行将 os cache 中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中去。最后清空 现有 translog 日志文件，重启一个 translog，此时 commit 操作完成。

这个 commit 操作叫做 flush。默认 30 分钟自动执行一次 flush，但如果 translog 过大，也会触发 flush。flush 操作就对应着 commit 的全过程，我们可以通过 es api，手动执行 flush 操作，手动将 os cache 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。

translog 日志文件的作用是什么？你执行 commit 操作之前，数据要么是停留在 buffer 中，要么是停留在 os cache 中，无论是 buffer 还是 os cache 都是内存，一旦这台机器死了，内存中的数据就全丢了。所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件 translog 中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es 会自动读取 translog 日志文件中的数据，恢复到内存 buffer 和 os cache 中去。

translog 其实也是先写入 os cache 的，默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中去，所以默认情况下，可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 buffer 或者 translog 文件的 os cache 中，如果此时机器挂了，会丢失 5 秒钟的数据。但是这样性能比较好，最多丢 5 秒的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 fsync 到磁盘，但是性能会差很多。

实际上你在这里，如果面试官没有问你 es 丢数据的问题，你可以在这里给面试官炫一把，你说，其实 es 第一是准实时的，数据写入 1 秒后可以搜索到；可能会丢失数据的。有 5 秒的数据，停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中，而不在磁盘上，此时如果宕机，会导致 5 秒的数据丢失。

总结一下，数据先写入内存 buffer，然后每隔 1s，将数据 refresh 到 os cache，到了 os cache 数据就能被搜索到（所以我们才说 es 从写入到能被搜索到，中间有 1s 的延迟）。每隔 5s，将数据写入 translog 文件（这样如果机器宕机，内存数据全没，最多会有 5s 的数据丢失），translog 大到一定程度，或者默认每隔 30mins，会触发 commit 操作，将缓冲区的数据都 flush 到 segment file 磁盘文件中。

数据写入 segment file 之后，同时就建立好了倒排索引。

删除/更新数据底层原理

如果是删除操作，commit 的时候会生成一个 .del 文件，里面将某个 doc 标识为 deleted 状态，那么搜索的时候根据 .del 文件就知道这个 doc 是否被删除了。

如果是更新操作，就是将原来的 doc 标识为 deleted 状态，然后新写入一条数据。

buffer 每 refresh 一次，就会产生一个 segment file，所以默认情况下是 1 秒钟一个 segment file，这样下来 segment file 会越来越多，此时会定期执行 merge。每次 merge 的时候，会将多个 segment file 合并成一个，同时这里会将标识为 deleted 的 doc 给物理删除掉，然后将新的 segment file 写入磁盘，这里会写一个 commit point，标识所有新的 segment file，然后打开 segment file 供搜索使用，同时删除旧的 segment file。

底层 lucene

简单来说，lucene 就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引的算法代码。我们用 Java 开发的时候，引入 lucene jar，然后基于 lucene 的 api 去开发就可以了。

通过 lucene，我们可以将已有的数据建立索引，lucene 会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。

倒排索引

在搜索引擎中，每个文档都有一个对应的文档 ID，文档内容被表示为一系列关键词的集合。例如，文档 1 经过分词，提取了 20 个关键词，每个关键词都会记录它在文档中出现的次数和出现位置。

那么，倒排索引就是关键词到文档 ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现了关键词。

举个栗子。

有以下文档：

DocId	Doc
1	谷歌地图之父跳槽 Facebook
2	谷歌地图之父加盟 Facebook
3	谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟 Facebook
4	谷歌地图之父跳槽 Facebook 与 Wave 项目取消有关
5	谷歌地图之父拉斯加盟社交网站 Facebook

对文档进行分词之后，得到以下倒排索引。

WordId	Word	DocIds
1	谷歌	1,2,3,4,5
2	地图	1,2,3,4,5
3	之父	1,2,4,5
4	跳槽	1,4
5	Facebook	1,2,3,4,5
6	加盟	2,3,5
7	创始人	3
8	拉斯	3,5
9	离开	3
10	与	4
..	..	..

另外，实用的倒排索引还可以记录更多的信息，比如文档频率信息，表示在文档集合中有多少个文档包含某个单词。

那么，有了倒排索引，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询。比如用户输入查询 Facebook，搜索系统查找倒排索引，从中读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果。

要注意倒排索引的两个重要细节：

• 倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档；
• 倒排索引中的词项根据字典顺序升序排列

上面只是一个简单的栗子，并没有严格按照字典顺序升序排列。

参考资料

• 官方
  • Elasticsearch 官网
  • Elasticsearch Github
  • Elasticsearch 官方文档
• 文章
  • Install Elasticsearch with RPM
  • https://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/Elasticsearch.html
  • es-introduction
  • es-write-query-search