ElasticSearch

ES是目前很流行的分布式搜索引擎，基于Lucene.

架构设计

主体设计：和一般的分布式思想一致，大的来说即在多个机器或容器上启动多个ElasticSearch进程，进而组成cluster。
主要功能：存储数据。
基本方式：使用索引作为基本单位存储数据，和Mysql类似，将索引与数据表关联，但也有一点不一样，这里的索引只是差不多相当于一张表，实际的情况index下还可以继续分类，一般按照以下层级分类。
index->type->mapping->document->field
具体展开: 一个index代表一个类别，而一个index里面有多个type，type真正相当于mysql设计上的一个表，表示一个类别下具体的实体。每个type下有一个mapping，相当于这个type的表结构，就是数据库设计中的字段、字段类型。document则相当于数据库里的数据，即对应某个表中的一行，而field则相当于一行中的某个字段具体的值。
分布式存储的基本实现：和一般分布式设计类似，将索引拆分成多个shard分片，让数据存储在这些shard上，一方面提高了性能，因为可以分布式的进行操作，提高了吞吐量和性能，另一方面是便于分表拓展，当数据量增加的时候，只需要将索引对应的shard增加即可。
容错与高可用保证：和Kafka类似的方式，每个shard都会有多个备份，也会选举出一个领导primary_shard，专门负责写入，并将数据同步到各个副本上replica_shard。
选举切换方式：主要由集群选出一个master节点用来维护索引切换shard。比方说如果有一个节点挂了，就会由master节点把挂的节点对应的primary shard撤销，并将别的节点设置成primary shard，当节点重启后再将丢失的数据同步过去，此使这个节点是个普通节点。

写入数据

  1. 由客户端选择一个节点作为coordinating_node来发送请求。
  2. 由coordinating_node对document进行路由选择转发给primary_shard所在的节点。
  3. 由primary_shard处理请求并将数据同步到replica_node上
  4. 由coordinating_node接受操作完成的相应，再返回写入结果给客户端。

读取数据

  1. 由客户端选择一个节点作为coordinate_node，发送所需要的doc_id
  2. coordinate_node根据doc_id进行哈希，判断出这个id对应的shard，从而将查询请求转发给对应的node，并且使用round-robin负载均衡算法，随机选择一个shard。
  3. 这个node将document查询出来返回给coordinate_node。
  4. 最终由coordinate_node响应客户端。

全文搜索过程

  1. 由客户端选择一个节点作为coordinate_node，并发送查询请求。
  2. coordinate_node将请求转发到所有的shard。
  3. 每个shard将自己的搜索结果doc_id返回给coordinate_node节点，再在coordinate_node节点进行数据的合并与排序。
  4. 根据所有的doc_id再去按读取过程查询所有的document，最终返回给客户端。

准实时性

写入的数据只有过了1s才能被看到。因为1s才会refresh一次，也可以手动通过restful api或java api，手动执行一次refresh操作，将buffer中的数据刷入cache中，使结果立刻显示出来。

丢失数据

因为存在五秒的数据停留在buffer、cache、segment file中，即内存中而不在磁盘上，会导致有5s的数据丢失。

删除/更新数据

删除主要通过将doc标识成deleted状态进行软删除。
更新主要通过原来的doc删除，再重新写入数据。

lucene

主要是一个封装了各种建立倒排索引的算法代码。可以将已有数据建立索引。

倒排索引

简单说就是关键词到文档id的映射，每个关键词对应出现了所有关键词的文件id。
其中所有词项对应一个或多个文档，根据字典顺序升序排列。

ElasticSearch的性能优化

众所周知，读取内存中的数据比读取磁盘上的数据快很多，因为磁盘有寻址等方面的时间消耗。所以要让ElasticSearch的性能提升就是让数据的读取尽可能多的从内存中读。
因此，一方面可以规范存入的数据，将用于搜索的数据存入ElasticSearch中，将完整的数据存入其他数据库中，比如mysql或hbase这种列数据库。另一方面的话当数据还是足够多，内存远远不够存，可以做下面的进一步优化。

数据预热

顾名思义，就是让Hotspot的数据自己手动提前预热，存入内存。一般的做法是做一个子服务，将热点数据每隔一定时间存入内存中去。

冷热分离

数据预热的过程中还要防止被冷数据重新占据内存，这时可以像mysql一样做一个水平拆分，将数据冷热分离。由于二八原则，热数据一般占据总数据的少部分，但能保证大多数人的搜索性能要求。

不使用联表查询

联表查询在elasticsearch中性能较差，因此对于联表的数据，应在写入前处理好，即dto的时候操作好，并且新建一个表写入。

分页性能优化

一方面可以限定分页的数量，比如之允许访问前XXX条数据，来限制页数。
另一方面类似于淘宝，抖音，微博，使用实时下拉查询分页，使用scroll api一次性给所有数据一个快照，通过游标去分页查询，但是要限制查询时间。也可以通过上一页查下一页的方法，当然这个时候不允许跳页。

集群部署

主要还是在不同集器上的一些配置并选择适当数量的shard分片。