深入浅出Elasticsearch：架构设计、核心概念与高效应用实践

一、 ES概述

Elasticsearch是面向文档的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。

二、ES架构模块

这幅图从下往上看：

• 最底层网关是ES用来存储索引的文件系统，支持多种类型。

• 网关的上层是一个分布式的lucene框架。

• Lucene之上是ES的模块，包括：索引模块、搜索模块、映射解析模块等。

• ES模块之上是节点发现模块、脚本解析模块和第三方插件。
  不同机器上的ES节点要组成集群需要进行消息通信，集群内部需要选举master节点，这些工作都是由节点发现模块完成。支持多种发现机制，如 Zen 、EC2、gce、Azure。
  脚本分析模块用来支持在查询语句中插入javascript、python等脚本语言，脚本分析模块负责解析这些脚本，使用脚本语句性能稍低。ES也支持多种第三方插件。

• 再上层是ES的传输模块和JMX。传输模块支持多种传输协议，如 Thrift、memecached、http，默认使用http。JMX是java的管理框架，用来管理ES应用。

• 最上层是ES提供给用户的接口，可以通过RESTful接口和ES集群进行交互。

三、Elasticsearch核心概念

为了便于理解 ElasticSearch 的概念，下面是 与 MySQL 的概念对比图：

* index 类似于 MySQL 中的数据库 Database；
* Type 类似于 MySQL 中的表 Table。
注意：在 7.x 版本中被完全删除
* Document 类似于 MySQL 中的数据行 Row，每个文档由多个字段 Filed 组成，这个Filed 就类似于 MySQL 的 Column；
* Mapping 是对索引库中的索引字段及其数据类型进行定义，类似于关系型数据库中的表结构 Schema；
* ElasticSearch 使用自己的领域语言 Query DSL 来进行增删改查，而 MySQL 使用 SQL 语言进行上诉操作。

1、索引 index

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的)，并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。

2、类型 type

在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。

3、字段Field

相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识

4、映射 mapping

mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理ES里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

5、文档 document

一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON(Javascript Object Notation)格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。
在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之中，文档必须被索引/赋予一个索引的type。

6、集群 cluster

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。

7、节点 node

一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。
一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。
在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

8、分片和复制 shards&replicas

一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。
当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。【每个分片都是一个独立的Apache Lucene索引】
分片很重要，主要有两方面的原因：
允许你水平分割/扩展你的内容容量。

• 允许你在分片(位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。

• 至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。

在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。
复制之所以重要，有两个主要原因：在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要(original/primary)分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行。总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次(意思是没有复制)或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。
默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片(1个完全拷贝)，这样的话每个索引总共就有10个分片。

从上面架构图可以看出，ES 架构非常简洁。内置自动发现实现 Zen discovery，当一个节点启动后，通过联系集群成员列表即可加入集群。（注意主分片与其对应的副本分片不在同一个节点，r如图主分片P0,P1,P2,P0的副本R0在NODE1和NODE2上，P1的副本R1在NODE2和NODE3，P2的副本R2在NODE2和NODE3）
由其中一个节点担任主节点，用于集群元数据管理，维护分片在节点间的分配关系。当新节点加入集群后，Master 节点会自动迁移部分分片至新节点，均衡集群负载。

 分布式集群难免有节点故障。主节点会定期探测集群其他节点存活状态，当节点故障后，会将节点移出集群，并自动在其他节点上恢复故障节点上的分片。
主分片故障时会提升其中一个副本分片为主分片。其他节点也会探活主节点，当主节点故障后，会触发内置的类 Raft 协议选主，并通过设置最少候选主节点数，避免集群脑裂。


除了集群管理，索引数据读写也是我们关心的重要部分。ES 采用 peer-to-peer 架构，每个节点保存全量分片路由信息，也就是每个节点均可以接收用户读写。
如发送写入请求至节点 1，写入请求默认通过文档 ID 的 Hash 值确定写入到哪个主分片，这里假设写入到分片 0。
写完主分片 P0，并行转发写入请求至副本分片 R0 所在节点，当副本分片所在节点确认写入成功后返回客户端报告写入成功，保障数据安全性。并且写入前，会确保 quorum 数量的副本数，避免网络分区导致写入数据不一致

查询采用分布式搜索，如请求发给节点3后，请求会转发至索引的主分片或副本分片所在节点。
当然如果写入、查询均带有路由字段信息。请求只会发送给部分分片，避免全量分片扫描。这些节点完成查询后将结果返回给请求节点，由请求节点汇聚各个节点的结果返回给客户端。