大家好，我是程序视点的小二哥!本日我们继续来聊聊ElasticSearch！前言先自上而下，后自底向上的先容ElasticSearch的底层工作原理，试图回答以下问题：
- 为什么我的搜索 _foo-bar_ 无法匹配_foo-bar_？
- 为什么增加更多的文件会压缩索引（Index）？
- 为什么ElasticSearch占用很多内存？
图解ElasticSearch云上的集群 集群里的盒子云里面的每个白色正方形的盒子代表一个节点——Node。 节点之间在一个或者多个节点直接，多个绿色小方块组合在一起形成一个ElasticSearch的索引。 索引里的小方块在一个索引下，分布在多个节点里的绿色小方块称为分片——Shard。 Shard＝Lucene Index一个ElasticSearch的Shard本质上是一个Lucene Index。 Lucene是一个Full Text 搜索库（也有很多其他情势的搜索库），ElasticSearch是创建在Lucene之上的。接下来的故事要说的大部分内容实际上是ElasticSearch如何基于Lucene工作的。图解LuceneMini索引——segment在Lucene里面有很多小的segment，我们可以把它们看成Lucene内部的mini-index。 Segment内部有着许多数据结构
- Inverted Index
- Stored Fields
- Document Values
- Cache
最最重要的Inverted Index Inverted Index主要包罗两部分：
- 一个有序的数据字典Dictionary（包罗单词Term和它出现的频率）。
- 与单词Term对应的Postings（即存在这个单词的文件）。
当我们搜索的时候，首先将搜索的内容分解，然后在字典里找到对应Term，从而查找到与搜索相干的文件内容。 查询“the fury” 自动补全（AutoCompletion-Prefix）如果想要查找以字母“c”开头的字母，可以简单的通过二分查找（Binary Search）在Inverted Index表中找到例如“choice”、“coming”如许的词（Term）。 昂贵的查找如果想要查找全部包罗“our”字母的单词，那么系统会扫描整个Inverted Index，这是非常昂贵的。 在此种情况下，如果想要做优化，那么我们面对的问题是如何生成合适的Term。问题的转化 对于以上诸云云类的问题，我们大概会有几种可行的办理方案：
- suffix -> xiffus *如果我们想以后缀作为搜索条件，可以为Term做反向处理。
- (60.6384, 6.5017) -> u4u8gyykk对于GEO位置信息，可以将它转换为GEO Hash。
- 123 -> {1-hundreds, 12-tens, 123}对于简单的数字，可以为它生成多重情势的Term。
办理拼写错误一个Python库 为单词生成了一个包罗错误拼写信息的树形状态机，办理拼写错误的问题。 Stored Field字段查找当我们想要查找包罗某个特定标题内容的文件时，Inverted Index就不能很好的办理这个问题，所以Lucene提供了别的一种数据结构Stored Fields来办理这个问题。本质上，Stored Fields是一个简单的键值对key-value。默认情况下，ElasticSearch会存储整个文件的JSON source。 Document Values为了排序，聚合纵然如许，我们发现以上结构仍然无法办理诸如：排序、聚合、facet，因为我们大概会要读取大量不需要的信息。所以，另一种数据结构办理了此种问题：Document Values。这种结构本质上就是一个列式的存储，它高度优化了具有相同类型的数据的存储结构。 为了进步效率，ElasticSearch可以将索引下某一个Document Value全部读取到内存中进行操纵，这大大提升访问速度，但是也同时会消耗掉大量的内存空间。总之，这些数据结构Inverted Index、Stored Fields、Document Values及其缓存，都在segment内部。搜索发生时搜索时，Lucene会搜索全部的segment然后将每个segment的搜索结果返回，末了合并出现给客户。Lucene的一些特性使得这个过程非常重要：
- Segments是不可变的（immutable）
- Delete?当删除发生时，Lucene做的只是将其标志位置为删除，但是文件还是会在它原来的地方，不会发生改变
- Update?所以对于更新来说，本质上它做的工作是：先删除，然后重新索引（Re-index）
- 随处可见的压缩Lucene非常擅长压缩数据，基本上全部教科书上的压缩方式，都能在Lucene中找到。
- 缓存全部的全部Lucene也会将全部的信息做缓存，这大大进步了它的查询效率。
缓存的故事当ElasticSearch索引一个文件的时候，会为文件创建相应的缓存，并且会定期（每秒）革新这些数据，然后这些文件就可以被搜索到。 随着时间的增加，我们会有很多segments， 所以ElasticSearch会将这些segment合并，在这个过程中，segment会最终被删撤除 这就是为什么增加文件大概会使索引所占空间变小，它会引起merge，从而大概会有更多的压缩。举个栗子有两个segment将会merge 这两个segment最终会被删除，然后合并成一个新的segment 这时这个新的segment在缓存中处于cold状态，但是大多数segment仍然保持稳定，处于warm状态。以上场景经常在Lucene Index内部发生的。 在Shard中搜索ElasticSearch从Shard中搜索的过程与Lucene Segment中搜索的过程雷同。 与在Lucene Segment中搜索不同的是，Shard大概是分布在不同Node上的，所以在搜索与返回结果时，全部的信息都会通过网络传输。需要注意的是：1次搜索查找2个shard ＝ 2次分别搜索shard 对于日志文件的处理当我们想搜索特定日期产生的日志时，通过根据时间戳对日志文件进行分块与索引，会极大进步搜索效率。当我们想要删除旧的数据时也非常方便，只需删除老的索引即可。 在上种情况下，每个index有两个shards如何Scale shard不会进行更进一步的拆分，但是shard大概会被转移到不同节点上 添加图片注释，不超过 140 字（可选）所以，如果当集群节点压力增长到肯定的水平，我们大概会考虑增加新的节点，这就会要求我们对全部数据进行重新索引，这是我们不太希望看到的，所以我们需要在规划的时候就考虑清楚，如何去均衡充足多的节点与不敷节点之间的关系。节点分配与Shard优化
- 为更重要的数据索引节点，分配性能更好的机器
- 确保每个shard都有副本信息replica
路由Routing每个节点，每个都存留一份路由表，所以当请求到任何一个节点时，ElasticSearch都有能力将请求转发到期望节点的shard进一步处理。 一个真实的请求 Query Query有一个类型filtered，以及一个multi_match的查询Aggregation 根据作者进行聚合，得到top10的hits的top10作者的信息请求分发这个请求大概被分发到集群里的恣意一个节点 上帝节点 这时这个节点就成为当前请求的和谐者（Coordinator），它决定：
- 根据索引信息，判断请求会被路由到哪个核心节点
- 以及哪个副本是可用的
- 等等
路由 在真实搜索之前ElasticSearch 会将Query转换成Lucene Query 然后在全部的segment中执行盘算 对于Filter条件本身也会有缓存 但queries不会被缓存，所以如果相同的Query重复执行，应用程序本身需要做缓存 所以，
- filters可以在任何时候使用
- query只有在需要score的时候才使用
返回搜索竣事之后，结果会沿着下行的路径向上逐层返回。 末了【程序视点】助力打工人减负，从来不是说说而已！后续小二哥会继续详细分享更多实用的工具和功能。持续关注，如许就不会错过之后的精彩内容啦！如果这篇文章对你有资助的话，别忘了【点赞】【分享】支持下哦~
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