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Elasticsearch 深入浅出，ELKStack及Solr企业级搜索引擎实战。

什么是ElasticSearch？

Elasticsearch 之（2）Elasticsearch核心概念_vincent-CSDN博客_elasticsearch核心概念

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎。它提供了具有HTTP Web界面和无架构JSON文档的分布式，多租户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的，根据Apache许可条款作为开源发布。

Lucene工作原理

Lucene 是一个 JAVA 搜索类库，它本身并不是一个完整的解决方案，需要额外的开发工作。
Document文档存储、文本搜索。
Index索引，聚合检索。
Analyzer分词器，如IKAnalyzer、word分词、Ansj、Stanford等
大数据搜索引擎解决方案原理
NoSQL的兴起（Redis、MongoDB、Memecache）

ElasticSearch的特点

（1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司

（2）Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）

（3）对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂

（4）数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不不能提供的很多功能

关系型数据库和ElasticSearch对比

属性	关系型数据库	ElasticSearch
库	DB	Index
表	Table	Index Type
约束	Constraint	ID

ElasticSearch中的集群、节点、索引、文档、类型是什么？

群集是一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。群集由唯一名称标识，默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要，因为如果节点设置为按名称加入群集，则该节点只能是群集的一部分。
节点是属于集群一部分的单个服务器。它存储数据并参与群集索引和搜索功能。
索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。 MySQL =>数据库 ElasticSearch =>索引
文档类似于关系数据库中的一行。不同之处在于索引中的每个文档可以具有不同的结构（字段），但是对于通用字段应该具有相同的数据类型。 MySQL => Databases => Tables => Columns / Rows ElasticSearch => Indices => Types =>具有属性的文档
类型是索引的逻辑类别/分区，其语义完全取决于用户。

ElasticSearch的核心概念

（1）Near Realtime（NRT）：近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级
（2）Cluster：集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）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

（3）Node：节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），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一个elasticsearch集群
（4）Document&field：文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。
product document

 {"product_id": "1","product_name": "高露洁牙膏","product_desc": "高效美白","category_id": "2","category_name": "日化用品"}

（5）Index：索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。
（6）Type：类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。

（7）shard：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个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。

（8）replica：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replica副本。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。

解释一下 Elasticsearch Node？

节点是 Elasticsearch 的实例。实际业务中，我们会说：ES 集群包含 3 个点、7 个节点。这里节点实际就是：一个独立的 Elasticsearch 进程，一般将一个节点部署到一台独立的服务器或者虚拟机、容器中。

不同节点根据角色不同，可以划分为：

主节点

帮助配置和管理在整个集群中添加和删除节点。

数据节点

存储数据并执行诸如 CRUD（创建/读取/更新/删除）操作，对数据进行搜索和聚合的操作。

1、客户端节点（或者说：协调节点）

将集群请求转发到主节点，将与数据相关的请求转发到数据节点。

2、摄取节点

用于在索引之前对文档进行预处理。

分片和副本机制

1.一个index中包含多个shard

2.每个shard都是一个最小工作单元，承载部分数据；每个shard都是一个Lucene实例，有完整的建立索引和处理请求的能力

3.增减节点时，shard会自动在nodes中负载均衡

4.primary shard 和 relica shard,每个document只会存在于某一个primary shard以及其对应的replica shard中，不可能存在于多个primary shard中

5.replica shard 是primary shard 的副本，负责容错，以及承担读请求的负载均衡

6.primary shard在创建索引的时候就固定了，relica shard的数量可以随时更改

7.primary shard 和它对应的replica shard 不能放在同一台机器上，不然起不了容错的作用

shard&replica机制梳理总结

一个 CRUD 操作只对单个文档进行处理，文档的唯一性由 _index, _type, 和 routing values （通常默认是该文档的 _id ）的组合来确定。这表示我们确切的知道集群中哪个分片含有此文档。

搜索需要一种更加复杂的执行模型因为我们不知道查询会命中哪些文档: 这些文档有可能在集群的任何分片上。一个搜索请求必须询问我们关注的索引（index or indices）的所有分片的某个副本来确定它们是否含有任何匹配的文档。

但是找到所有的匹配文档仅仅完成事情的一半。在 search 接口返回一个 page 结果之前，多分片中的结果必须组合成单个排序列表。为此，搜索被执行成一个两阶段过程，我们称之为 query then fetch

副本数量的选定原则

分布式模式

模式	代表组件	优点	缺点
主从模式	ES/HDFS/HBase	简化系统设计，Master作为权威节点，负责维护集群原信息。	Master节点存在单点故障，需要解决在被问题，并且集群规模会受限于Master节点的管理能力。
无主模式	Cassandra	分布式哈希表（DHT），支持每小时数千个节点的离开和加入。集群没有master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性。	多个节点可能操作同一条数据，数据一致性上可能比较难以保证。

为什么使用 Master

Elasticsearch的典型场景中的另一个简化是集群中没有那么多节点。通常，节点的数量远远小于单个节点能够维护的连接数，并且网格环境不必经常处理节点加入和离开。这就是为什么领导者的做法更适合Elasticsearch。

Elasticsearch是如何实现Master选举的

Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的，主要包含Ping（节点之间通过这个RPC来发现彼此）和Unicast（单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通）这两部分；
对所有可以成为master的节点（node.master: true）根据nodeId字典排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。
如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2+1）并且该节点自己也选举自己，那这个节点就是master。否则重新选举一直到满足上述条件。

master节点的职责主要包括集群、节点和索引的管理，不负责文档级别的管理；data节点可以关闭http功能。

Elasticsearch是如何避免脑裂现象的

当集群中master候选的个数不小于3个（node.master:true）。可以通过discovery.zen.minimum_master_nodes这个参数的设置来避免脑裂，设置为(N/2)+1。

这里node.master : true 是说明你是有资格成为master，并不是指你就是master。是皇子，不是皇帝。假如有10个皇子，这里应该设置为（10/2）+1=6，这6个皇子合谋做决策，选出新的皇帝。另外的4个皇子，即使他们全聚一起也才四个人，不足合谋的最低人数限制，他们不能选出新皇帝。

假如discovery.zen.minimum_master_nodes 设置的个数为5，有恰好有10个master备选节点，会出现什么情况呢？5个皇子组成一波，选一个皇帝出来，另外5个皇子也够了人数限制，他们也能选出一个皇帝来。此时一个天下两个皇帝，在es中就是脑裂。

假如集群master候选节点为2的时候，这种情况是不合理的，最好把另外一个node.master改成false。如果我们不改节点设置，还是套上面的(N/2)+1公式，此时discovery.zen.minimum_master_nodes应该设置为2。这就出现一个问题，两个master备选节点，只要有一个挂，就选不出master了。

我还是用皇子的例子来说明。假如先皇在位的时候规定，必须他的两个皇子都在的时候，才能从中2选1 继承皇位。万一有个皇子出意外挂掉了，就剩下一个皇子，天下不就没有新皇帝了么。

客户端在和集群连接时，如何选择特定的节点执行请求的？

TransportClient利用transport模块远程连接一个elasticsearch集群。它并不加入到集群中，只是简单的获得一个或者多个初始化的transport地址，并以轮询的方式与这些地址进行通信。

想了解该处，可以参考各个编程语言提供的es 库

Elasticsearch 文档索引过程描述

协调节点默认使用文档ID参与计算（也支持通过routing），以便为路由提供合适的分片。

shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)

当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后，会将请求写入到Memory Buffer，然后定时（默认是每隔1秒）写入到Filesystem Cache，这个从Momery Buffer到Filesystem Cache的过程就叫做refresh；
当然在某些情况下，存在Momery Buffer和Filesystem Cache的数据可能会丢失，ES是通过translog的机制来保证数据的可靠性的。其实现机制是接收到请求后，同时也会写入到translog中，当Filesystem cache中的数据写入到磁盘中时，才会清除掉，这个过程叫做flush。
在flush过程中，内存中的缓冲将被清除，内容被写入一个新段，段的fsync将创建一个新的提交点，并将内容刷新到磁盘，旧的translog将被删除并开始一个新的translog。
flush触发的时机是定时触发（默认30分钟）或者translog变得太大（默认为512M）时。

关于Lucene的segement（也就是上文中所说的段）的补充：

Lucene索引是由多个段组成，段本身是一个功能齐全的倒排索引。
段是不可变的，允许Lucene将新的文档增量地添加到索引中，而不用从头重建索引。
对于每一个搜索请求而言，索引中的所有段都会被搜索，并且每个段会消耗CPU的时钟周、文件句柄和内存。这意味着段的数量越多，搜索性能会越低。
为了解决这个问题，Elasticsearch会合并小段到一个较大的段，提交新的合并段到磁盘，并删除那些旧的小段

Elasticsearch 文档更新和删除过程描述

删除和更新也都是写操作，但是Elasticsearch中的文档是不可变的，因此不能被删除或者改动以展示其变更；
磁盘上的每个段都有一个相应的.del文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。
在新的文档被创建时，Elasticsearch会为该文档指定一个版本号，当执行更新时，旧版本的文档在.del文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。

Elasticsearch搜索的过程描述

搜索被执行成一个两阶段过程，我们称之为 Query Then Fetch
在初始查询阶段时，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分片）。每个分片在本地执行搜索并构建一个匹配文档的大小为 from + size 的优先队列。PS：在搜索的时候是会查询Filesystem Cache的，但是有部分数据还在Memory Buffer，所以搜索是近实时的。
每个分片返回各自优先队列中所有文档的 ID 和排序值给协调节点，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。
接下来就是取回阶段，协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片提交多个 GET 请求。每个分片加载并丰富文档，如果有需要的话，接着返回文档给协调节点。一旦所有的文档都被取回了，协调节点返回结果给客户端。

补充：Query Then Fetch的搜索类型在文档相关性打分的时候参考的是本分片的数据，这样在文档数量较少的时候可能不够准确，DFS Query Then Fetch增加了一个预查询的处理，询问Term和Document frequency，这个评分更准确，但是性能会变差。

Elasticsearch对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？

　　Elasticsearch 提供的首个近似聚合是cardinality 度量。它提供一个字段的基数，即该字段的distinct或者unique值的数目。它是基于HLL算法的。HLL 会先对我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到基数。其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确＝更多内存）；小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置参数，来设置去重需要的固定内存使用量。无论数千还是数十亿的唯一值，内存使用量只与你配置的精确度相关 .

在并发情况下，Elasticsearch如果保证读写一致？

可以通过版本号使用乐观并发控制，以确保新版本不会被旧版本覆盖，由应用层来处理具体的冲突；
另外对于写操作，一致性级别支持quorum/one/all，默认为quorum，即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。
对于读操作，可以设置replication为sync(默认)，这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回；如果设置replication为async时，也可以通过设置搜索请求参数_preference为primary来查询主分片，确保文档是最新版本。

Elasticsearch 各种类型的分析器

Standard Analyzer：标准分析器是默认分词器，如果未指定，则使用该分词器。它基于 Unicode 文本分割算法，适用于大多数语言。

Whitespace Analyzer：基于空格字符切词。

Stop Analyzer:在 simple Analyzer 的基础上，移除停用词。

Keyword Analyzer:不切词，将输入的整个串一起返回

Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法？

64 GB 内存的机器是非常理想的，但是32 GB 和16 GB 机器也是很常见的。少于8 GB 会适得其反。
如果你要在更快的 CPUs 和更多的核心之间选择，选择更多的核心更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
如果你负担得起 SSD，它将远远超出任何旋转介质。基于 SSD 的节点，查询和索引性能都有提升。如果你负担得起，SSD 是一个好的选择。
即使数据中心们近在咫尺，也要避免集群跨越多个数据中心。绝对要避免集群跨越大的地理距离。
请确保运行你应用程序的 JVM 和服务器的 JVM 是完全一样的。在 Elasticsearch 的几个地方，使用 Java 的本地序列化。
通过设置gateway.recover_after_nodes、gateway.expected_nodes、gateway.recover_after_time可以在集群重启的时候避免过多的分片交换，这可能会让数据恢复从数个小时缩短为几秒钟。
Elasticsearch 默认被配置为使用单播发现，以防止节点无意中加入集群。只有在同一台机器上运行的节点才会自动组成集群。最好使用单播代替组播。
不要随意修改垃圾回收器（CMS）和各个线程池的大小。
把你的内存的（少于）一半给 Lucene（但不要超过 32 GB！），通过ES_HEAP_SIZE 环境变量设置。
内存交换到磁盘对服务器性能来说是致命的。如果内存交换到磁盘上，一个 100 微秒的操作可能变成 10 毫秒。再想想那么多 10 微秒的操作时延累加起来。不难看出 swapping 对于性能是多么可怕。
Lucene 使用了大量的文件。同时，Elasticsearch 在节点和 HTTP 客户端之间进行通信也使用了大量的套接字。所有这一切都需要足够的文件描述符。你应该增加你的文件描述符，设置一个很大的值，如 64,000。

补充：索引阶段性能提升方法

使用批量请求并调整其大小：每次批量数据 5–15 MB 大是个不错的起始点。
段和段合并：Elasticsearch 默认值是 20 MB/s，对机械磁盘应该是个不错的设置。如果你用的是 SSD，可以考虑提高到 100–200 MB/s。如果你在做批量导入，完全不在意搜索，你可以彻底关掉合并限流。另外还可以增加 index.translog.flush_threshold_size 设置，从默认的 512 MB 到更大一些的值，比如 1 GB，这可以在一次清空触发的时候在事务日志里积累出更大的段。
如果你的搜索结果不需要近实时的准确度，考虑把每个索引的index.refresh_interval 改到30s。
如果你在做大批量导入，考虑通过设置index.number_of_replicas: 0 关闭副本。

Elasticsearch索引数据多了怎么办，如何调优，部署

1.在设计的时候可以基于模板+时间滚动方式创建索引，每天递增数据，避免单个索引很大的情况出现。

2.在存储的时候，冷热数据分开存储,比如最近3天的数据作为热数据，其他的作为冷数据，冷数据的话，由于不会再写入新数据了，可以考虑定期force_merge（强制合并）和shrink（压缩）的方式进行处理，节约空间和检索效率

3.由于es支持动态扩展，所有可以多加几台机器来缓解集群压力。

Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法

1、关闭缓存 swap;

2、堆内存设置为：Min（节.点内存/2, 32GB）;

3、设置最大文件句柄数；

对于GC方面，在使用Elasticsearch时要注意什么？

SEE：https://elasticsearch.cn/article/32
倒排词典的索引需要常驻内存，无法GC，需要监控data node上segment memory增长趋势。
各类缓存，field cache, filter cache, indexing cache, bulk queue等等，要设置合理的大小，并且要应该根据最坏的情况来看heap是否够用，也就是各类缓存全部占满的时候，还有heap空间可以分配给其他任务吗？避免采用clear cache等“自欺欺人”的方式来释放内存。
避免返回大量结果集的搜索与聚合。确实需要大量拉取数据的场景，可以采用scan & scroll api来实现。
cluster stats驻留内存并无法水平扩展，超大规模集群可以考虑分拆成多个集群通过tribe node连接。
想知道heap够不够，必须结合实际应用场景，并对集群的heap使用情况做持续的监控。

ElasticSearch分页方式：

在ElasticSearch中实现分页查询的方式有两种，分别为深度分页(from-size)和快照分页(scroll)

Elasticsearch 之（5）kibana多种搜索方式_vincent-CSDN博客_kibana search

X-Pack for Elasticsearch 的功能和重要性吗？

X-Pack 是与 Elasticsearch 一起安装的扩展程序。

X-Pack 的各种功能包括安全性（基于角色的访问，特权/权限，角色和用户安全性），监视，报告，警报等。