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docs(es): add es-write-query-search.md

ElasticSearch写入/查询数据的工作原理
上级 b4114119
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### 搜索引擎
- [es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)?](/docs/high-concurrency/es-architecture.md)
- es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?底层的 lucene 介绍一下呗?倒排索引了解吗?
- [es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?底层的 lucene 介绍一下呗?倒排索引了解吗?](/docs/high-concurrency/es-write-query-search.md)
- es 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊?
- es 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片?
......
## 面试题
es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?
## 面试官心理分析
问这个,其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理,因为用 es 无非就是写入数据,搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候,es 在干什么,那你真的是......
对 es 基本就是个黑盒,你还能干啥?你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。要是出点什么问题,你啥都不知道,那还能指望你什么呢?
## 面试题剖析
### es 写数据过程
- 客户端选择一个 node 发送请求过去,这个 node 就是 `coordinating node`(协调节点)。
- `coordinating node` 对 document 进行**路由**,将请求转发给对应的 node(有 primary shard)。
- 实际的 node 上的 `primary shard` 处理请求,然后将数据同步到 `replica node`
- `coordinating node` 如果发现 `primary node` 和所有 `replica node` 都搞定之后,就返回响应结果给客户端。
![es-write](/img/es-write.png)
### es 读数据过程
可以通过 `doc id` 来查询,会根据 `doc id` 进行 hash,判断出来当时把 `doc id` 分配到了哪个 shard 上面去,从那个 shard 去查询。
- 客户端发送请求到**任意**一个 node,成为 `coordinate node`
- `coordinate node``doc id` 进行哈希路由,将请求转发到对应的 node,此时会使用 `round-robin` **随机轮询算法**,在 primary shard 以及其所有 replica 中随机选择一个,让读请求负载均衡。
- 接收请求的 node 返回 document 给 `coordinate node`
- `coordinate node` 返回 document 给客户端。
### es 搜索数据过程
es 最强大的是做全文检索,就是比如你有三条数据:
```
java真好玩儿啊
java好难学啊
j2ee特别牛
```
你根据 `java` 关键词来搜索,将包含 `java``document` 给搜索出来。es 就会给你返回:java真好玩儿啊,java好难学啊。
- 客户端发送请求到一个 `coordinate node`
- 协调节点将搜索请求转发到**所有**的 shard 对应的 primary shard 或 replica shard,都可以。
- query phase:每个 shard 将自己的搜索结果(其实就是一些 `doc id`)返回给协调节点,由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作,产出最终结果。
- fetch phase:接着由协调节点根据 `doc id` 去各个节点上**拉取实际**`document` 数据,最终返回给客户端。
### 写数据底层原理
![es-write-detail](/img/es-write-detail.png)
先写入内存 buffer,在 buffer 里的时候数据是搜索不到的;同时将数据写入 translog 日志文件。
如果 buffer 快满了,或者到一定时间,就会将内存 buffer 数据 `refresh` 到一个新的 `segment file` 中,但是此时数据不是直接进入 `segment file` 磁盘文件,而是先进入 `os cache` 。这个过程就是 `refresh`
每隔 1 秒钟,es 将 buffer 中的数据写入一个**新的** `segment file`,每秒钟会产生一个**新的磁盘文件** `segment file`,这个 `segment file` 中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。
但是如果 buffer 里面此时没有数据,那当然不会执行 refresh 操作,如果buffer里面有数据,默认 1 秒钟执行一次 refresh 操作,刷入一个新的 segment file 中。
操作系统里面,磁盘文件其实都有一个东西,叫做 `os cache`,即操作系统缓存,就是说数据写入磁盘文件之前,会先进入 `os cache`,先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。只要 `buffer` 中的数据被 refresh 操作刷入 `os cache`中,这个数据就可以被搜索到了。
为什么叫 es 是**准实时**的? `NRT`,全称 `near real-time`。默认是每隔 1 秒 refresh 一次的,所以 es 是准实时的,因为写入的数据 1 秒之后才能被看到。可以通过 es 的 `restful api` 或者 `java api`**手动**执行一次 refresh 操作,就是手动将 buffer 中的数据刷入 `os cache`中,让数据立马就可以被搜索到。只要数据被输入 `os cache` 中,buffer 就会被清空了,因为不需要保留 buffer 了,数据在 translog 里面已经持久化到磁盘去一份了。
重复上面的步骤,新的数据不断进入 buffer 和 translog,不断将 `buffer` 数据写入一个又一个新的 `segment file` 中去,每次 `refresh` 完 buffer 清空,translog保留。随着这个过程推进,translog 会变得越来越大。当 translog 达到一定长度的时候,就会触发 `commit` 操作。
commit 操作发生第一步,就是将 buffer 中现有数据 `refresh``os cache` 中去,清空 buffer。然后,将一个 `commit point` 写入磁盘文件,里面标识着这个 `commit point` 对应的所有 `segment file`,同时强行将 `os cache` 中目前所有的数据都 `fsync` 到磁盘文件中去。最后**清空** 现有 translog 日志文件,重启一个 translog,此时 commit 操作完成。
这个 commit 操作叫做 `flush`。默认 30 分钟自动执行一次 `flush`,但如果 translog 过大,也会触发 `flush`。flush 操作就对应着 commit 的全过程,我们可以通过 es api,手动执行 flush 操作,手动将 os cache 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。
translog 日志文件的作用是什么?你执行 commit 操作之前,数据要么是停留在 buffer 中,要么是停留在 os cache 中,无论是 buffer 还是 os cache 都是内存,一旦这台机器死了,内存中的数据就全丢了。所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件 `translog` 中,一旦此时机器宕机,再次重启的时候,es 会自动读取 translog 日志文件中的数据,恢复到内存 buffer 和 os cache 中去。
translog 其实也是先写入 os cache 的,**默认每隔5秒**刷一次到磁盘中去,所以默认情况下,可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 buffer 或者 translog 文件的 os cache 中,如果此时机器挂了,会**丢失** 5 秒钟的数据。但是这样性能比较好,最多丢 5 秒的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 `fsync` 到磁盘,但是性能会差很多。
实际上你在这里,如果面试官没有问你 es 丢数据的问题,你可以在这里给面试官炫一把,你说,其实 es 第一是准实时的,数据写入 1 秒后可以搜索到;可能会丢失数据的。有 5 秒的数据,停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中,而不在磁盘上,此时如果宕机,会导致 5 秒的**数据丢失**
> 数据写入 segment file 之后,同时就建立好了倒排索引。
### 删除/更新数据底层原理
如果是删除操作,commit 的时候会生成一个 `.del` 文件,里面将某个 doc 标识为 `deleted` 状态,那么搜索的时候根据 `.del` 文件就知道这个 doc 是否被删除了。
如果是更新操作,就是将原来的 doc 标识为 `deleted` 状态,然后新写入一条数据。
buffer 每次 refresh 一次,就会产生一个 `segment file`,所以默认情况下是 1 秒钟一个 `segment file`,这样下来 `segment file` 会越来越多,此时会定期执行 merge。每次 merge 的时候,会将多个 `segment file` 合并成一个,同时这里会将标识为 `deleted` 的 doc 给**物理删除掉**,然后将新的 `segment file` 写入磁盘,这里会写一个 `commit point`,标识所有新的 `segment file`,然后打开 `segment file` 供搜索使用,同时删除旧的 `segment file`
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