Elasticsearch写入数据底层的示例分析

这篇文章给大家介绍Elasticsearch写入数据底层的示例分析，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

为天镇等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及天镇网站建设行业解决方案。主营业务为成都做网站、网站制作、成都外贸网站建设、天镇网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

名词解释

• Document（文档）: 文档是存储在elasticsearch中的一个JSON文件，相当于关系数据库中表的一行数据。

• Shard（分片）：索引数据可以拆分为较小的分片，每个分片放到不同的服务器上，提高并发能力。 Lucene 中的 Lucene index 相当于 ES 的一个 shard。

• Segments（段）: 分片由多个segments组成，每个segments都是一个独立的倒排索引，且具有不变性，segment 提供了搜索功能。

• Transaction Log（translog，事务日志）：Elasticsearch使用translog来记录index,delete,update,bulk请求，保障数据不丢失，如果Elasticsearch需要恢复数据可以从translog中读取。每个分片对应一个translog文件。

• Commit point（提交点）：记录着所有已知的segment，每个Shard都有一个Commit point, 其中保存了当前Shard成功写入磁盘的所有Segment。

• Lucene index：由一堆 Segment 的集合加上一个Commit point组成。

内存分配

• OS Cache: Lucene 中的倒排索引 segments 存储在文件中，为提高访问速度，都会把它加载到OS Cache中，从而提高 Lucene 性能，所以建议至少留系统一半内存给Lucene。

• Node Query Cache：负责缓存filter 查询结果，每个节点有一个，被所有 shard 共享，filter query查询结果不涉及 scores 的计算。

• Indexing Buffe：索引缓冲区，用于存储新索引的文档，当其被填满时，缓冲区中的文档被写入磁盘中的 segments 中。

• Shard Request Cache： 用于缓存aggregations，suggestions，hits.total的请求结果。

• Field Data Cache：Elasticsearch 加载内存 fielddata 的默认行为是延迟加载 。在首次对text类型字段做聚合、排序或者在脚本中使用时，需要设置字段为fielddata数据结构，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到堆内存中。不推荐使用，因为fielddata会占用大量堆内存空间 ，聚合或者排序使用doc_value。

写入流程--数据底层

• 1.数据写入Index Buffer缓冲和Translog日志文件。

• 为了保证数据不会丢失，从高版本开始Transaction Log对每个index,delete,update,bulk请求都fsync持久化到磁盘。

• 2.Refresh：将Index Buffer写入Segment的过程叫做Refresh。

• 每隔1s，Index Buffer中的数据被写入新的Segment（OS Cache中），此时Segment被打开并提供Search。Refresh后，数据就可以被搜索到了，这也是为什么Elasticsearch被称为近实时搜索的原因。

• 当Index Buffer被占满时，会触发Refresh，默认值是JVM堆内存的10%。

• Refresh不执行fsync操作，不会清空Transaction Log。

• 3.重复1~2步，新的Segment不断添加，Index Buffer不断被清空，而Transaction Log中的数据不断累加。

• 4.每隔30分钟或者当Transaction Log用满时（默认512M），ES Flush （Lucene Commit）操作发生：

• 4.1 调用Refresh清空Index Buffer。

• 4.2 调用fsync，将缓存中的Segments写入磁盘。

• 4.3 清空（删除）Transaction Log。

• 4.4 Commit ponit被写入磁盘，每个Shard都有一个Commit point, 其中保存了当前Shard成功写入磁盘的所有Segment。

参数说明

Refresh

PUT my-index/_settings
{
  "refresh_interval": "60s" #默认1s
}

Translog

PUT my-index/_settings
{
  "translog.flush_threshold_size": "1gb",  #默认512M，当 translog 超过该值，会触发 flush
  "translog.sync_interval": "60s", #默认5s
  "translog.durability": "async" #默认是 request，每个请求都落盘，忽视translog.sync_interval。设置成 async，异步写入，根据index.translog.sync_interval参数的间隔时间做fsync。
}

关于Elasticsearch写入数据底层的示例分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

网页名称：Elasticsearch写入数据底层的示例分析
网页网址：http://shouzuofang.com/article/jccdij.html