Elasticsearch 是一款功能強大的開源分布式搜索與數據分析引擎，目前國內諸多互聯網大廠都在使用，包括攜程、滴滴、今日頭條、餓了么、360 安全、小米、vivo 等。

除了搜索之外，結合 Kibana、Logstash、Beats，Elastic Stack 還被廣泛運用在大數據近實時分析領域，包括日志分析、指標監控、信息安全等多個領域。

它可以幫助你探索海量結構化、非結構化數據，按需創建可視化報表，對監控數據設置報警閾值，甚至通過使用機器學習技術，自動識別異常狀況。

今天，我們先自上而下，后自底向上的介紹ElasticSearch的底層工作原理，并試圖回答以下問題：

為什么我的搜索*foo-bar*無法匹配 foo-bar ？

為什么增加更多的文件會壓縮索引（Index）？

為什么 ElasticSearch 占用很多內存？

圖解 ElasticSearch

elasticsearch 版本:elasticsearch-2.2.0。

①云上的集群

如下圖：

②集群里的盒子

云里面的每個白色正方形的盒子代表一個節點——Node。

③節點之間

在一個或者多個節點直接，多個綠色小方塊組合在一起形成一個 ElasticSearch 的索引。

④索引里的小方塊

在一個索引下，分布在多個節點里的綠色小方塊稱為分片——Shard。

⑤Shard＝Lucene Index

一個 ElasticSearch 的 Shard 本質上是一個 Lucene Index。

Lucene 是一個 Full Text 搜索庫（也有很多其他形式的搜索庫），ElasticSearch 是建立在 Lucene 之上的。

接下來的故事要說的大部分內容實際上是 ElasticSearch 如何基于 Lucene 工作的。

圖解 Lucene

Mini 索引：Segment

在 Lucene 里面有很多小的 Segment，我們可以把它們看成 Lucene 內部的 mini-index。

Segment 內部

Segment 內部有著許多數據結構，如上圖：

Inverted Index

Stored Fields

Document Values

Cache

最最重要的 Inverted Index

如下圖：

Inverted Index 主要包括兩部分：

一個有序的數據字典 Dictionary（包括單詞 Term 和它出現的頻率）。

與單詞 Term 對應的 Postings（即存在這個單詞的文件）。

當我們搜索的時候，首先將搜索的內容分解，然后在字典里找到對應 Term，從而查找到與搜索相關的文件內容。

①查詢“the fury”

如下圖：

②自動補全（AutoCompletion-Prefix）

如果想要查找以字母“c”開頭的字母，可以簡單的通過二分查找（Binary Search）在 Inverted Index 表中找到例如“choice”、“coming”這樣的詞（Term）。

③昂貴的查找

如果想要查找所有包含“our”字母的單詞，那么系統會掃描整個 Inverted Index，這是非常昂貴的。

在此種情況下，如果想要做優化，那么我們面對的問題是如何生成合適的 Term。

④問題的轉化

如下圖：

對于以上諸如此類的問題，我們可能會有幾種可行的解決方案：

* suffix→xiffus *，如果我們想以后綴作為搜索條件，可以為 Term 做反向處理。

(60.6384, 6.5017)→ u4u8gyykk，對于 GEO 位置信息，可以將它轉換為 GEO Hash。

123→{1-hundreds, 12-tens, 123}，對于簡單的數字，可以為它生成多重形式的 Term。

⑤解決拼寫錯誤

一個 Python 庫為單詞生成了一個包含錯誤拼寫信息的樹形狀態機，解決拼寫錯誤的問題。

⑥Stored Field 字段查找

當我們想要查找包含某個特定標題內容的文件時，Inverted Index 就不能很好的解決這個問題，所以 Lucene 提供了另外一種數據結構 Stored Fields 來解決這個問題。

本質上，Stored Fields 是一個簡單的鍵值對 key-value。默認情況下，ElasticSearch 會存儲整個文件的 JSON source。

⑦Document Values 為了排序，聚合

即使這樣，我們發現以上結構仍然無法解決諸如：排序、聚合、facet，因為我們可能會要讀取大量不需要的信息。

所以，另一種數據結構解決了此種問題：Document Values。這種結構本質上就是一個列式的存儲，它高度優化了具有相同類型的數據的存儲結構。

為了提高效率，ElasticSearch 可以將索引下某一個 Document Value 全部讀取到內存中進行操作，這大大提升訪問速度，但是也同時會消耗掉大量的內存空間。

總之，這些數據結構 Inverted Index、Stored Fields、Document Values 及其緩存，都在 segment 內部。

搜索發生時

搜索時，Lucene 會搜索所有的 Segment 然后將每個 Segment 的搜索結果返回，最后合并呈現給客戶。

Lucene 的一些特性使得這個過程非常重要：

Segments 是不可變的（immutable）：Delete？當刪除發生時，Lucene 做的只是將其標志位置為刪除，但是文件還是會在它原來的地方，不會發生改變。

Update？所以對于更新來說，本質上它做的工作是：先刪除，然后重新索引（Re-index）。

隨處可見的壓縮：Lucene 非常擅長壓縮數據，基本上所有教科書上的壓縮方式，都能在 Lucene 中找到。

緩存所有的所有：Lucene 也會將所有的信息做緩存，這大大提高了它的查詢效率。

緩存的故事

當 ElasticSearch 索引一個文件的時候，會為文件建立相應的緩存，并且會定期（每秒）刷新這些數據，然后這些文件就可以被搜索到。

隨著時間的增加，我們會有很多 Segments，如下圖：

所以 ElasticSearch 會將這些 Segment 合并，在這個過程中，Segment 會最終被刪除掉。

這就是為什么增加文件可能會使索引所占空間變小，它會引起 Merge，從而可能會有更多的壓縮。

舉個栗子

有兩個 Segment 將會 Merge：

這兩個 Segment 最終會被刪除，然后合并成一個新的 Segment，如下圖：

這時這個新的 Segment 在緩存中處于 Cold 狀態，但是大多數 Segment 仍然保持不變，處于 Warm 狀態。

以上場景經常在 Lucene Index 內部發生的，如下圖：

在 Shard 中搜索

ElasticSearch 從 Shard 中搜索的過程與 Lucene Segment 中搜索的過程類似。

與在 Lucene Segment 中搜索不同的是，Shard 可能是分布在不同 Node 上的，所以在搜索與返回結果時，所有的信息都會通過網絡傳輸。

需要注意的是：1 次搜索查找 2 個 Shard＝2 次分別搜索 Shard。

對于日志文件的處理：當我們想搜索特定日期產生的日志時，通過根據時間戳對日志文件進行分塊與索引，會極大提高搜索效率。

當我們想要刪除舊的數據時也非常方便，只需刪除老的索引即可。

在上種情況下，每個 Index 有兩個 Shards。

如何 Scale

如下圖：

Shard 不會進行更進一步的拆分，但是 Shard 可能會被轉移到不同節點上。

所以，如果當集群節點壓力增長到一定的程度，我們可能會考慮增加新的節點，這就會要求我們對所有數據進行重新索引，這是我們不太希望看到的。 所以我們需要在規劃的時候就考慮清楚，如何去平衡足夠多的節點與不足節點之間的關系。

節點分配與 Shard 優化：

為更重要的數據索引節點，分配性能更好的機器。

確保每個 Shard 都有副本信息 Replica。

路由 Routing：每個節點，每個都存留一份路由表，所以當請求到任何一個節點時，ElasticSearch 都有能力將請求轉發到期望節點的 Shard 進一步處理。

一個真實的請求

如下圖：

①Query

如下圖：

Query 有一個類型 filtered，以及一個 multi_match 的查詢。

②Aggregation

如下圖：

根據作者進行聚合，得到 top10 的 hits 的 top10 作者的信息。

③請求分發

這個請求可能被分發到集群里的任意一個節點，如下圖：

④上帝節點

如下圖：

這時這個節點就成為當前請求的協調者（Coordinator），它決定：

根據索引信息，判斷請求會被路由到哪個核心節點。

以及哪個副本是可用的。

等等。

⑤路由

如下圖：

⑥在真實搜索之前

ElasticSearch 會將 Query 轉換成 Lucene Query，如下圖：

然后在所有的 Segment 中執行計算，如下圖：

對于 Filter 條件本身也會有緩存，如下圖：

但 Queries 不會被緩存，所以如果相同的 Query 重復執行，應用程序自己需要做緩存。

所以：

Filters 可以在任何時候使用。

Query 只有在需要 Score 的時候才使用。

⑦返回

搜索結束之后，結果會沿著下行的路徑向上逐層返回，如下圖：

原文標題：圖解 ElasticSearch 原理，你可收好了!

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責任編輯：haq