引言

Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索引擎，底层是基于 Apache Lucene 构建的分布式搜索引擎，广泛用于构建实时搜索、日志分析、数据可视化等应用。在本文中，我们将深度剖析 Elasticsearch 的底层原理，包括其基本架构、数据存储、索引结构、搜索流程等，并结合代码和使用场景进行介绍。

关于es的入门使用请参考: ElasticSearch入门介绍和实战-CSDN博客

1. 基本架构

  • Node： Elasticsearch 集群中的每个实例称为一个 Node，每个 Node 都可以承载多个索引和分片。
  • Index： Index 是文档的逻辑分组，类似于数据库中的表，每个 Index 包含多个 Document。
  • Document： Document 是 Elasticsearch 存储的基本数据单元，类似于数据库中的记录。
  • Shard： Shard 是 Index 的物理分片，每个 Index 可以分为多个 Shard，每个 Shard 都是一个独立的 Lucene 索引。
  • Replica： Replica 是 Shard 的副本，用于提高数据的可靠性和可用性。

2. 数据存储

Elasticsearch 使用倒排索引（Inverted Index）来加速搜索，其数据存储结构主要包括以下几个组件：

  • Index Buffer： Index Buffer 是 Elasticsearch 内存中的缓冲区，用于存储新写入的文档。
  • Translog： Translog 是 Elasticsearch 的事务日志，用于持久化写入的文档，保证数据的可靠性。
  • Segment： Segment 是 Lucene 的基本存储单元，每个 Shard 包含多个 Segment，Segment 存储了文档的倒排索引、词典等信息。
  • Merge： Merge 是 Elasticsearch 的后台任务，用于将多个小的 Segment 合并为一个更大的 Segment，提高查询效率。

3. 索引结构

Elasticsearch 的索引结构由 Mapping、Analyzer 和 Tokenizer 组成：

  • Mapping： Mapping 定义了索引中文档的字段和数据类型，类似于数据库中的表结构。
  • Analyzer： Analyzer 定义了如何对文档进行分词和处理，例如将文本转换为小写、去除停用词等。
  • Tokenizer： Tokenizer 定义了如何对文本进行分词，例如按照空格、逗号等字符进行分词。

每个索引的数据被组织成多个 Lucene 索引段（Segment），每个段包含了该索引的部分数据，包括文档、倒排索引、词典等信息。每个段由一个或多个 .cfs 文件和多个 .cfe 文件组成，其中 .cfs 文件存储了压缩的文档数据，.cfe 文件存储了段信息、倒排索引、词典等数据。 

4. 搜索流程

Elasticsearch 的搜索流程主要包括 Query 解析、查询执行和结果返回等步骤：

  • Query 解析： Elasticsearch 接收到查询请求后，首先进行 Query 解析，将用户输入的查询字符串转换为 Query DSL。
  • 查询执行： Elasticsearch 根据 Query DSL 在倒排索引中进行搜索，匹配相关的文档，并计算文档的相关性得分。
  • 结果返回： Elasticsearch 将搜索结果按照相关性得分排序，并返回给用户，同时支持分页、排序等功能。

5. 写入流程

当有新的文档写入时，写入流程包括以下几个步骤：

  • Document Buffering： 新写入的文档首先被缓存在内存中的 Document Buffer 中，等待被刷新到磁盘。
  • Translog Writing： 新写入的文档被异步写入 Translog 中，保证写入的持久化和可靠性。
  • Segment Creation： 当 Document Buffer 中的文档数量达到一定阈值或定时刷新时，将文档刷新到磁盘，并创建新的 Lucene 索引段。
  • Merge Process： 定期执行 Merge 过程，将多个小的 Lucene 索引段合并为一个更大的段，优化查询性能和磁盘空间利用。

6. 读取流程

当执行查询/搜索操作时，读取流程包括以下几个步骤：

  • Query Parsing： 解析查询请求，将查询字符串转换为 Lucene 查询对象。
  • Query Execution： 在倒排索引中执行查询，匹配相关的文档，并计算文档的相关性得分。
  • Result Retrieval： 将搜索结果按照相关性得分排序，并返回给用户，支持分页、排序等功能。

7. 使用场景

Elasticsearch 可以广泛应用于各种场景，包括实时搜索、日志分析、数据可视化等：

  • 实时搜索： Elasticsearch 提供了强大的全文搜索能力，可以用于构建实时搜索引擎，例如电商网站的商品搜索、新闻网站的内容搜索等。
  • 日志分析： Elasticsearch 可以用于实时分析和可视化大规模日志数据，例如监控系统的日志分析、安全事件检测等。
  • 数据可视化： Elasticsearch 结合 Kibana 工具，可以实现实时数据可视化和仪表盘展示，例如实时监控系统的性能指标、用户行为分析等。

8. 总结

在实际应用中，我们可以根据具体的业务需求和性能要求，合理地设计和配置 Elasticsearch 的索引结构、数据存储方式、写入流程和读取流程等，以达到最佳的性能和可用性。也需要注意监控和调优 Elasticsearch 集群的各项指标和参数，及时发现和解决潜在的性能问题和故障，确保系统的稳定运行。