前言

只有光头才能变强。

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不知道大家的公司用Elasticsearch多不多，反正我公司的是有在用的。平时听同事们聊天肯定避免不了不认识的技术栈，例如说：把数据放在引擎，从引擎取出数据等等。

如果对引擎不了解的同学，就压根听不懂他们在说什么（我就是听不懂的一位，扎心了）。引擎一般指的是搜索引擎，现在用得比较多的就是Elasticsearch。

这篇文章主要是对Elasticsearch一个简单的入门，没有高深的知识和使用。至少我想做到的是：以后同事们聊引擎了，至少知道他们在讲什么。

什么是Elasticsearch？

Elasticsearch is a real-time, distributed storage, search, and analytics engine

Elasticsearch 是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎。

介绍那儿有几个关键字：

实时
分布式
搜索
分析

于是我们就得知道Elasticsearch是怎么做到实时的，Elasticsearch的架构是怎么样的（分布式）。存储、搜索和分析（得知道Elasticsearch是怎么存储、搜索和分析的）

这些问题在这篇文章中都会有提及。

我已经写了200多篇原创技术文章了，后续会写大数据相关的文章，如果想看我其他文章的同学，不妨关注我吧。公众号：Java3y

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为什么要用Elasticsearch

在学习一项技术之前，必须先要了解为什么要使用这项技术。所以，为什么要使用Elasticsearch呢？我们在日常开发中，数据库也能做到（实时、存储、搜索、分析）。

相对于数据库，Elasticsearch的强大之处就是可以模糊查询。

有的同学可能就会说：我数据库怎么就不能模糊查询了？？我反手就给你写一个SQL：

select * from user where name like '%公众号Java3y%'

这不就可以把公众号Java3y相关的内容搜索出来了吗？

的确，这样做的确可以。但是要明白的是：name like %Java3y%这类的查询是不走索引的，不走索引意味着：只要你的数据库的量很大（1亿条），你的查询肯定会是秒级别的

如果对数据库索引还不是很了解的同学，建议复看一下我以前的文章。我觉得我当时写得还不赖（哈哈哈）

GitHub搜关键字：”索引“

而且，即便给你从数据库根据模糊匹配查出相应的记录了，那往往会返回大量的数据给你，往往你需要的数据量并没有这么多，可能50条记录就足够了。

还有一个就是：用户输入的内容往往并没有这么的精确，比如我从Google输入ElastcSeach（打错字），但是Google还是能估算我想输入的是Elasticsearch

而Elasticsearch是专门做搜索的，就是为了解决上面所讲的问题而生的，换句话说：

Elasticsearch对模糊搜索非常擅长（搜索速度很快）
从Elasticsearch搜索到的数据可以根据评分过滤掉大部分的，只要返回评分高的给用户就好了（原生就支持排序）
没有那么准确的关键字也能搜出相关的结果（能匹配有相关性的记录）

下面我们就来学学为什么Elasticsearch可以做到上面的几点。

Elasticsearch的数据结构

众所周知，你要在查询的时候花得更少的时间，你就需要知道他的底层数据结构是怎么样的；举个例子：

树型的查找时间复杂度一般是O(logn)
链表的查找时间复杂度一般是O(n)
哈希表的查找时间复杂度一般是O(1)
....不同的数据结构所花的时间往往不一样，你想要查找的时候要快，就需要有底层的数据结构支持

从上面说Elasticsearch的模糊查询速度很快，那Elasticsearch的底层数据结构是什么呢？我们来看看。

我们根据“完整的条件”查找一条记录叫做正向索引；我们一本书的章节目录就是正向索引，通过章节名称就找到对应的页码。

首先我们得知道为什么Elasticsearch为什么可以实现快速的“模糊匹配”/“相关性查询”，实际上是你写入数据到Elasticsearch的时候会进行分词。

还是以上图为例，上图出现了4次“算法”这个词，我们能不能根据这次词为它找他对应的目录？Elasticsearch正是这样干的，如果我们根据上图来做这个事，会得到类似这样的结果：

算法 ->2,13,42,56

这代表着“算法”这个词肯定是在第二页、第十三页、第四十二页、第五十六页出现过。这种根据某个词(不完整的条件)再查找对应记录，叫做倒排索引。

再看下面的图，好好体会一下：

众所周知，世界上有这么多的语言，那Elasticsearch怎么切分这些词呢？，Elasticsearch内置了一些分词器

Standard Analyzer 。按词切分，将词小写
Simple Analyzer。按非字母过滤（符号被过滤掉），将词小写
WhitespaceAnalyzer。按照空格切分，不转小写
....等等等

Elasticsearch分词器主要由三部分组成：

􏱀􏰉􏰂􏰈􏰂􏰆􏰄Character Filters（文本过滤器，去除HTML）
Tokenizer（按照规则切分，比如空格）
TokenFilter（将切分后的词进行处理，比如转成小写）

显然，Elasticsearch是老外写的，内置的分词器都是英文类的，而我们用户搜索的时候往往搜的是中文，现在中文分词器用得最多的就是IK。

扯了一大堆，那Elasticsearch的数据结构是怎么样的呢？看下面的图：

我们输入一段文字，Elasticsearch会根据分词器对我们的那段文字进行分词（也就是图上所看到的Ada/Allen/Sara..)，这些分词汇总起来我们叫做Term Dictionary，而我们需要通过分词找到对应的记录，这些文档ID保存在PostingList

在Term Dictionary中的词由于是非常非常多的，所以我们会为其进行排序，等要查找的时候就可以通过二分来查，不需要遍历整个Term Dictionary

由于Term Dictionary的词实在太多了，不可能把Term Dictionary所有的词都放在内存中，于是Elasticsearch还抽了一层叫做Term Index，这层只存储部分 词的前缀，Term Index会存在内存中（检索会特别快）

Term Index在内存中是以FST（Finite State Transducers）的形式保存的，其特点是非常节省内存。FST有两个优点：

1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；
2）查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。

前面讲到了Term Index是存储在内存中的，且Elasticsearch用FST（Finite State Transducers）的形式保存（节省内存空间）。Term Dictionary在Elasticsearch也是为他进行排序（查找的时候方便），其实PostingList也有对应的优化。

PostingList会使用Frame Of Reference（FOR）编码技术对里边的数据进行压缩，节约磁盘空间。

PostingList里边存的是文档ID，我们查的时候往往需要对这些文档ID做交集和并集的操作（比如在多条件查询时)，PostingList使用Roaring Bitmaps来对文档ID进行交并集操作。

使用Roaring Bitmaps的好处就是可以节省空间和快速得出交并集的结果。

所以到这里我们总结一下Elasticsearch的数据结构有什么特点：

Elasticsearch的术语和架构

从官网的介绍我们已经知道Elasticsearch是分布式存储的，如果看过我的文章的同学，对分布式这个概念应该不陌生了。

如果对分布式还不是很了解的同学，建议复看一下我以前的文章。我觉得我当时写得还不赖（哈哈哈）

GitHub搜关键字：”SpringCloud“,"Zookeeper","Kafka","单点登录"

在讲解Elasticsearch的架构之前，首先我们得了解一下Elasticsearch的一些常见术语。

Index：Elasticsearch的Index相当于数据库的Table
Type：这个在新的Elasticsearch版本已经废除（在以前的Elasticsearch版本，一个Index下支持多个Type--有点类似于消息队列一个topic下多个group的概念）
Document：Document相当于数据库的一行记录
Field：相当于数据库的Column的概念
Mapping：相当于数据库的Schema的概念
DSL：相当于数据库的SQL（给我们读取Elasticsearch数据的API）

相信大家看完上面的对比图，对Elasticsearch的一些术语就不难理解了。那Elasticsearch的架构是怎么样的呢？下面我们来看看：

一个Elasticsearch集群会有多个Elasticsearch节点，所谓节点实际上就是运行着Elasticsearch进程的机器。

在众多的节点中，其中会有一个Master Node，它主要负责维护索引元数据、负责切换主分片和副本分片身份等工作（后面会讲到分片的概念），如果主节点挂了，会选举出一个新的主节点。

从上面我们也已经得知，Elasticsearch最外层的是Index（相当于数据库表的概念）；一个Index的数据我们可以分发到不同的Node上进行存储，这个操作就叫做分片。

比如现在我集群里边有4个节点，我现在有一个Index，想将这个Index在4个节点上存储，那我们可以设置为4个分片。这4个分片的数据合起来就是Index的数据

为什么要分片？原因也很简单：

如果一个Index的数据量太大，只有一个分片，那只会在一个节点上存储，随着数据量的增长，一个节点未必能把一个Index存储下来。
多个分片，在写入或查询的时候就可以并行操作（从各个节点中读写数据，提高吞吐量）

现在问题来了，如果某个节点挂了，那部分数据就丢了吗？显然Elasticsearch也会想到这个问题，所以分片会有主分片和副本分片之分（为了实现高可用）

数据写入的时候是写到主分片，副本分片会复制主分片的数据，读取的时候主分片和副本分片都可以读。

Index需要分为多少个分片和副本分片都是可以通过配置设置的

如果某个节点挂了，前面所提高的Master Node就会把对应的副本分片提拔为主分片，这样即便节点挂了，数据就不会丢。

到这里我们可以简单总结一下Elasticsearch的架构了：

Elasticsearch 写入的流程

上面我们已经知道当我们向Elasticsearch写入数据的时候，是写到主分片上的，我们可以了解更多的细节。

客户端写入一条数据，到Elasticsearch集群里边就是由节点来处理这次请求：

集群上的每个节点都是coordinating node（协调节点），协调节点表明这个节点可以做路由。比如节点1接收到了请求，但发现这个请求的数据应该是由节点2处理（因为主分片在节点2上），所以会把请求转发到节点2上。

coodinate（协调）节点通过hash算法可以计算出是在哪个主分片上，然后路由到对应的节点
shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)

路由到对应的节点以及对应的主分片时，会做以下的事：

将数据写到内存缓存区
然后将数据写到translog缓存区
每隔1s数据从buffer中refresh到FileSystemCache中，生成segment文件，一旦生成segment文件，就能通过索引查询到了
refresh完，memory buffer就清空了。
每隔5s中，translog 从buffer flush到磁盘中
定期/定量从FileSystemCache中,结合translog内容flush index到磁盘中。

解释一下：

Elasticsearch会把数据先写入内存缓冲区，然后每隔1s刷新到文件系统缓存区（当数据被刷新到文件系统缓冲区以后，数据才可以被检索到）。所以：Elasticsearch写入的数据需要1s才能查询到
为了防止节点宕机，内存中的数据丢失，Elasticsearch会另写一份数据到日志文件上，但最开始的还是写到内存缓冲区，每隔5s才会将缓冲区的刷到磁盘中。所以：Elasticsearch某个节点如果挂了，可能会造成有5s的数据丢失。
等到磁盘上的translog文件大到一定程度或者超过了30分钟，会触发commit操作，将内存中的segement文件异步刷到磁盘中，完成持久化操作。

说白了就是：写内存缓冲区（定时去生成segement，生成translog），能够让数据能被索引、被持久化。最后通过commit完成一次的持久化。

等主分片写完了以后，会将数据并行发送到副本集节点上，等到所有的节点写入成功就返回ack给协调节点，协调节点返回ack给客户端，完成一次的写入。

Elasticsearch更新和删除

Elasticsearch的更新和删除操作流程：

给对应的doc记录打上.del标识，如果是删除操作就打上delete状态，如果是更新操作就把原来的doc标志为delete，然后重新新写入一条数据

前面提到了，每隔1s会生成一个segement 文件，那segement文件会越来越多越来越多。Elasticsearch会有一个merge任务，会将多个segement文件合并成一个segement文件。

在合并的过程中，会把带有delete状态的doc给物理删除掉。

Elasticsearch查询

查询我们最简单的方式可以分为两种：

根据ID查询doc
根据query（搜索词）去查询匹配的doc

public TopDocs search(Query query, int n);
public Document doc(int docID);

根据ID去查询具体的doc的流程是：

检索内存的Translog文件
检索硬盘的Translog文件
检索硬盘的Segement文件

根据query去匹配doc的流程是：

同时去查询内存和硬盘的Segement文件

从上面所讲的写入流程，我们就可以知道：Get（通过ID去查Doc是实时的），Query（通过query去匹配Doc是近实时的）

因为segement文件是每隔一秒才生成一次的

Elasticsearch查询又分可以为三个阶段：

QUERY_AND_FETCH（查询完就返回整个Doc内容）
QUERY_THEN_FETCH（先查询出对应的Doc id ，然后再根据Doc id 匹配去对应的文档）
DFS_QUERY_THEN_FETCH（先算分，再查询）
- 「这里的分指的是 词频率和文档的频率（Term Frequency、Document Frequency）众所周知，出现频率越高，相关性就更强」