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Elasticsearch 底层技术原理

• 一、简介

• 1. 概述
• 2. 应用场景

• 二、架构

• 1. 节点和集群
• 2. 索引和分片

• 三、查询操作原理

• 1. 查询DSL语法分类

• 1.1. 查询查询
• 1.2. 聚合查询

• 2. Lucene 原理基础

• 四、性能优化实践

• 1. 集群设置与调优

• 1.1 分片
• 1.2 副本
• 1.3 内存

• 2. 索引和查询性能优化

• 2.1 索引
• 2.2 查询

• 3. 内存及磁盘使用技巧

• 3.1 JVM内存分配

• 4. 正确使用搜索建议和聚合功能

• 4.1 搜索建议
• 4.2 聚合

• 五、扩展与集成

• 1. 插件开发以及集成

• 步骤1：编写插件代码
• 步骤2：打包插件
• 步骤3：安装插件

• 2. 生态系统

• 六、大数据技术集成

• 1. Hadoop集成

• 1.1 Hadoop技术介绍
• 1.2 Hadoop集成方案
• 1.3 Hadoop集成的优点

• 2. Spark集成

• 2.1 Spark技术介绍
• 2.2 Spark集成方案
• 2.3 Spark集成的优点

• 3. Logstash集成

• 3.1 Logstash技术介绍
• 3.2 Logstash集成方案
• 3.3 Logstash集成的优点

一、简介

1. 概述

Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，支持分布式、多租户和全文搜索功能。它使用了RESTful API接口可以简化对Elasticsearch的集成和扩展。

2. 应用场景

Elasticsearch广泛应用于全文搜索、日志存储和分析、安全事件检测、业务指标分析等领域。

二、架构

1. 节点和集群

Elasticsearch是一个分布式系统由多个节点组成。节点可以分为两种类型：主节点和数据节点

主节点负责协调整个集群中的操作，例如创建或删除索引、添加或删除节点等等。每个集群只能有一个主节点，当主节点故障时，其他节点将会选举出新的主节点。

数据节点存储数据，并参与搜索操作。在集群中可以同时存在多个数据节点，每个数据节点都包含了所有数据的一部分副本。

节点之间通过使用基于TCP的传输层通信，使用JSON格式进行交互。

2. 索引和分片

Elasticsearch使用索引来组织和存储数据。一个索引可以看作是一个关系型数据库中的一个表，而每个文档则相当于一行数据。

为了支撑大规模数据存储，Elasticsearch将索引分成多个分片(shard)，每个分片都是一个独立的Lucene索引。当一个索引被创建时，可以指定分片的数量，在索引中的每个文档将会被分配到一个确定的分片中。分片的数量一旦确定，就不能再更改。

分片带来了好处，使得每个分片只需要存储索引的一小部分数据，从而使它们更容易被存储在单个节点之上。此外，分片还使得Elasticsearch可以水平扩展，可以将不同的分片分配给不同的节点。

下面是Java代码展示如何创建一个索引，设置分片数量为5，副本数量为1：

public void createIndex(RestHighLevelClient client, String indexName) throws IOException {
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(indexName);

    // 设置分片数量为5，副本数量为1
    request.settings(Settings.builder()
            .put("index.number_of_shards", 5)
            .put("index.number_of_replicas", 1)
    );

    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

三、查询操作原理

1. 查询DSL语法分类

在Elasticsearch中使用Query DSL（查询领域特定语言）进行查询操作。查询DSL分为两大类：查询查询和聚合查询。

1.1. 查询查询

查询查询用于从索引中获取单个或多个文档。以下是常用的查询类型：

• match 查询：查找包含指定项的文档。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = new MatchQueryBuilder("title", "Elasticsearch");
searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

• term 查询：查找与指定术语完全匹配的文档。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

TermQueryBuilder termQueryBuilder = new TermQueryBuilder("title.keyword", "Elasticsearch");
searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

• bool 查询：将多个查询组合在一起，并通过逻辑运算符来确定与查询的真值。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

MatchQueryBuilder matchQueryBuilder1 = new MatchQueryBuilder("title", "Elasticsearch");
MatchQueryBuilder matchQueryBuilder2 = new MatchQueryBuilder("content", "Java");

BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder1);
boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder2);

searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

1.2. 聚合查询

聚合查询用于从索引中获取汇总信息。以下是常见的聚合类型：

• avg 聚合：计算指定字段的平均值。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

AvgAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.avg("average_price").field("price");

searchSourceBuilder.aggregation(aggregationBuilder);
searchSourceBuilder.size(0); // return only aggregations and no hits

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

• max 聚合：计算指定字段的最大值。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

MaxAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.max("max_price").field("price");

searchSourceBuilder.aggregation(aggregationBuilder);
searchSourceBuilder.size(0); // return only aggregations and no hits

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

2. Lucene 原理基础

Elasticsearch是基于Lucene库开发的。因此了解Lucene的一些基础原理可以更好地理解Elasticsearch的查询操作。Lucene是一个文档检索库，用于快速地搜索大量文档。以下是Lucene的一些关键概念：

• Document：文档是Lucene中的最小检索单位。每个文档都由多个字段组成。
• Field：字段表示文档的内容。每个字段都有一个名字和值。
• Analyzer：分析器用于将文本转换为词条，这些词条将存储在倒排索引中。
• Inverted Index：倒排索引是一个包含单个词汇条目的文档列表的数据结构。它使得快速查找文档成为可能。
• TF-IDF：TF-IDF（词频 - 逆文档频率）是一种常见的检索评估方法，用于计算文档中单词的重要性。

四、性能优化实践

1. 集群设置与调优

1.1 分片

• 合理设置分片数量

• 分片数过多会降低索引和搜索的性能
• 建议每个节点最少设置两个分片

• 分片平衡

• Elasticsearch自动将副本分配到其他节点上
• 考虑使用Shard Allocation Awareness优化跨机架部署，避免机架单点故障带来的影响

1.2 副本

• 合理设置副本数量

• 副本数过多会增加集群负载，导致查询变慢
• 建议副本数不超过节点数-1

• 副本位置

• 数据中心可用性高：副本置于其他服务器（或数据中心）
• 数据中心可用性低：副本置于相同服务器（或数据中心）

1.3 内存

• 设置Xmx和Xms参数，限制JVM使用的最大和最小内存
• 注意JVM内存与操作系统缓存的折衷，确保JVM能充分利用一定量的操作系统缓存

2. 索引和查询性能优化

2.1 索引

• 尽量减少分词器的使用
• 禁用不必要的字段
• 确定合适的网络延迟参数，选择正确的同步级别
• 通过Bulk API批量插入数据

2.2 查询

• 查询时避免全文搜索和模糊匹配
• 排序时应使用docvalue进行优化
• 尽量使用过滤器而不是查询器实现准确匹配

3. 内存及磁盘使用技巧

3.1 JVM内存分配

• 应使用cgroup限制Elasticsearch进程的内存使用
• 使用SSD硬盘加速索引和查询操作
• 选择合适的JVM垃圾回收策略以减轻内存压力

4. 正确使用搜索建议和聚合功能

4.1 搜索建议

• 使用completion suggester代替phrase suggester
• 建议根据具体场景合理设置suggest条目数量

4.2 聚合

• 对聚合结果进行分析，确定最优聚合方式
• 避免数据分散，在数据时间窗口内按照时间排序

五、扩展与集成

1. 插件开发以及集成

在Elasticsearch中插件可以扩展和定制Elasticsearch的功能，包括增加新的API端点、集成外部组件或是创建自己的查询方式等等。要开发和集成插件，可以按照以下步骤进行：

步骤1：编写插件代码

开发插件可以使用Java编写，并打包成jar文件，也可以使用Elasticsearch提供的Gradle插件进行构建。在插件代码中，需要实现Plugin接口，并覆盖getSettings()方法以提供插件设置，默认情况下，插件不需要任何设置。此外还需要实现onModule()方法来注册各种组件，包括自定义的QueryBuilder、Aggregator等。例如以下代码展示如何注册一个自定义查询：

public class MyQueryPlugin extends Plugin {

    @Override
    public Settings getSettings() {
        return Settings.builder()
                .put("my_setting", "default_value")
                .build();
    }

    @Override
    public List<QuerySpec<?>> getQueries(QuerySpecRegistry querySpecRegistry) {
        return Collections.singletonList(
                new QuerySpec.Builder("myQuery", MyQueryBuilder::new, MyQueryBuilder::fromXContent)
                        .build()
        );
    }
    
    // 其他组件的注册
}

步骤2：打包插件

完成插件代码编写后需要将插件打包为.zip格式，并放入Elasticsearch的plugins目录下。要注意的是在打包插件时，需要在根目录下创建es-plugin.properties文件，并设置插件的名字和版本号，例如：

name=my-plugin
version=1.0.0

步骤3：安装插件

将插件打包好并放入plugins目录后，需要重启Elasticsearch节点以完成插件安装。如果一切正常，可以在Elasticsearch的日志中看到类似于以下的输出信息：

[2019-04-06T15:55:21,926][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [node-1] loaded module [my-module]
[2019-04-06T15:55:21,927][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [node-1] loaded plugin [my-plugin]

2. 生态系统

Elasticsearch生态系统提供了大量的基于Elasticsearch的工具和库，包括：

• Kibana：数据可视化和分析平台
• Logstash：日志流处理工具
• Beats：轻量的数据采集代理
• Elasticsearch-Hadoop：连接Hadoop生态系统和Elasticsearch
• elasticsearch-mapper-attachments插件：支持在Elasticsearch中索引和搜索各种文档格式

这些工具和库可以一起使用，构建出更加强大、灵活和高效的数据分析和搜索方案。

六、大数据技术集成

1. Hadoop集成

1.1 Hadoop技术介绍

Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，最初是为了处理大规模的结构化和半结构化数据而设计。它包括了HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两个核心组件，可以实现大规模数据存储、处理和分析。

Elasticsearch是一个开源的搜索引擎，基于Lucene构建，支持全文搜索、分面搜索、结构化搜索等功能。它被广泛应用在企业级搜索、日志分析、安全分析等领域。

1.2 Hadoop集成方案

Hadoop与Elasticsearch集成主要有以下两种方式：

1. 使用Elasticsearch的Hadoop插件，将Elasticsearch作为Hadoop的输出格式，可以方便地把Hadoop的计算结果写入到Elasticsearch中。
2. 使用Hadoop的Elasticsearch插件，将Elasticsearch作为Hadoop的输入格式，可以直接从Elasticsearch中读取数据进行计算。

1.3 Hadoop集成的优点

Hadoop与Elasticsearch集成可以带来以下几个优点：

1. 处理大规模数据：Hadoop可以有效地处理大规模的数据，而Elasticsearch则可以对这些数据进行高效的检索和分析，结合起来可以实现大规模数据的存储、处理和分析。
2. 快速检索：由于Elasticsearch的搜索引擎支持全文搜索、分面搜索等功能，可以快速地检索出需要的数据。
3. 灵活性：Hadoop可以根据数据的不同进行多种计算操作，而Elasticsearch也可以根据不同的需求进行数据的不同处理，这两个框架的灵活性相互补充，可以满足不同场景的需求。

2. Spark集成

2.1 Spark技术介绍

Spark是一个开源的大数据处理框架，可以进行内存计算、离线批处理、流式处理、机器学习等多种计算。它具有高速的内存计算能力、良好的易用性和丰富的生态系统。

Spark与Elasticsearch集成可以带来以下几个优点：

1. 高速的内存计算：Spark拥有高速的内存计算能力，可以快速地处理大规模数据。而Elasticsearch又可以快速地检索所需的数据，两者协同可以更快地完成数据处理任务。
2. 良好的易用性：Spark的API具有良好的易用性，操作简单直观。通过Spark对Elasticsearch中的数据进行处理，可以方便地进行数据分析和挖掘。

2.2 Spark集成方案

Spark可以通过Elasticsearch Hadoop插件实现与Elasticsearch的集成，这个插件可以将Spark作为Hadoop的一个计算引擎，可以读取和写入Elasticsearch中的数据。具体步骤如下：

1. 下载并安装Elasticsearch Hadoop插件。
2. 在Spark应用程序中添加相关依赖。
3. 在Spark应用程序中使用Spark SQL或DataFrame API连接Elasticsearch并进行数据处理。

2.3 Spark集成的优点

Spark与Elasticsearch集成可以带来以下几个优点：

1. 快速处理大数据：Spark可以快速地处理大规模数据，而Elasticsearch可以快速地检索所需的数据，两者协同可以更快地完成数据处理任务。
2. 容错性：Spark具有良好的容错机制，可以确保数据处理任务的稳定运行。而Elasticsearch也有自己的容错机制，可以防止数据丢失和数据损坏。

3. Logstash集成

3.1 Logstash技术介绍

Logstash是一个开源的数据收集、处理和转发工具，可以将各种数据源（如Web服务器、数据库、消息队列等）中的数据采集并送到不同的目的地。

Logstash可以通过Elasticsearch输出插件将数据写入Elasticsearch中，这样就可以快速地实现数据的检索和分析。

3.2 Logstash集成方案

Logstash可以通过Elasticsearch输出插件实现与Elasticsearch的集成，具体步骤如下：

1. 下载并安装Logstash和Elasticsearch。
2. 在Logstash配置文件中添加Elasticsearch输出插件，并指定Elasticsearch的连接信息和数据的索引名称等信息。
3. 启动Logstash并开始数据采集和处理任务。

3.3 Logstash集成的优点

Logstash与Elasticsearch集成可以带来以下几个优点：

1. 高效的数据处理：Logstash可以快速地从各种数据源中采集数据并进行处理，而Elasticsearch可以对这些数据进行高效的检索和分析。
2. 灵活性：通过Logstash的数据处理管道，可以对不同类型的数据进行灵活的处理和转换，而Elasticsearch可以根据不同的需求进行数据的不同处理，这两个框架的灵活性相互补充，可以满足不同场景的需求。