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这期内容当中小编将会给大家带来有关如何进行Elasticsearch数据写入的分析,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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一、Elasticsearch & Lucene 是什么?
分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索
分布式的实时分析搜索引擎
可以扩展到上百台服务器,处理 PB 级结构化或非结构化数据
二、Elasticsearch & Lucene 的关系
因此,入门 ES 的同学,稍微了解下 Lucene 即可。如果往高级走,还是需要学习 Lucene 底层的原理。因为倒排索引、打分机制、全文检索原理、分词原理等等,这些都是不会过时的技术。
三、新文档写入流程
3.1 数据模型
如图
一个 ES Index (索引,比如商品搜索索引、订单搜索索引)集群下,有多个 Node (节点)组成。每个节点就是 ES 的实例。
每个节点上会有多个 shard (分片), P1 P2 是主分片 R1 R2 是副本分片
每个分片上对应着就是一个 Lucene Index(底层索引文件)
Lucene Index 是一个统称。由多个 Segment (段文件,就是倒排索引)组成。每个段文件存储着就是 Doc 文档。
3.2 Lucene Index
lucene 中,单个倒排索引文件称为 segment。其中有一个文件,记录了所有 segments 的信息,称为 commit point:
文档 create 新写入时,会生成新的 segment。同样会记录到 commit point 里面
文档查询,会查询所有的 segments
当一个段存在文档被删除,会维护该信息在 .liv 文件里面
3.3 新文档写入流程
数据持久化步骤如下:write -> refresh -> flush -> merge
3.3.1 write 过程
一个新文档过来,会存储在 in-memory buffer 内存缓存区中,顺便会记录 Translog。
in-memory buffer 中的文档写入到新的 segment 中,但 segment 是存储在文件系统的缓存中。此时文档可以被搜索到
最后清空 in-memory buffer。注意: Translog 没有被清空,为了将 segment 数据写到磁盘
文档经过 refresh 后, segment 暂时写到文件系统缓存,这样避免了性能 IO 操作,又可以使文档搜索到。refresh 默认 1 秒执行一次,性能损耗太大。一般建议稍微延长这个 refresh 时间间隔,比如 5 s。因此,ES 其实就是准实时,达不到真正的实时。
3.3.3 flush 过程
上个过程中 segment 在文件系统缓存中,会有意外故障文档丢失。那么,为了保证文档不会丢失,需要将文档写入磁盘。那么文档从文件缓存写入磁盘的过程就是 flush。写入磁盘后,清空 translog。
保证文件缓存中的文档不丢失
系统重启时,从 translog 中恢复
新的 segment 收录到 commit point 中
具体可以看官方文档:https://www.elastic.co/guide/...
3.3.4 merge 过程
上面几个步骤,可见 segment 会越来越多,那么搜索会越来越慢?怎么处理呢?
就是各个小段文件,合并成一个大段文件。段合并过程
段合并结束,旧的小段文件会被删除
.liv 文件维护的删除文档,会通过这个过程进行清除
四、小结
如这个图,ES 写入原理不难,记住关键点即可。
write:文档数据到内存缓存,并存到 translog
refresh:内存缓存中的文档数据,到文件缓存中的 segment 。此时可以被搜到
flush 是缓存中的 segment 文档数据写入到磁盘
上述就是小编为大家分享的如何进行Elasticsearch数据写入的分析了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。