Elasticsearch是一个近实时分布式搜索引擎，其底层基于开源全文搜索库Lucene；Elasticsearch对Lucene进行封装，对外提供REST API 的操作接口。基于 ES，可以快速的搭建全文搜索引擎；除了搜索功能，ES还可以对数据进行分析：如日志分析、指标分析，同时还提供了机器学习功能。Elasticsearch有一个完整的生态圈（ELK），形成了从数据采集（logstash，filebeat）、数据存储（Elasticsearch）、数据可视化（kibana）的闭环。

下面简单介绍一下ES中的基础概念：

1.ES集群

Elasticsearch是一个分布式系统，具有高可用性及可扩展性，当集群中有节点停止或丢失时不会影响集群服务或造成数据丢失；同时当访问量或数据量增加时可用采用横向扩展的方式增加节点，将请求或数据分散到集群的各个节点上。不同的集群可以通过不同的名字来区分，集群默认名为“elasticsearch“，如果节点配置的集群名称一样，则这些节点组成为一个ES集群。

2.ES节点

一个节点是一个ElasticSearch的实例，本质上是一个Java进程。ES根据功能不同分为不同的节点类型，在生产环境中，建议根据数据量，写入及查询吞吐量，选择合适的部署方式，最好将节点设置为单一角色。

3.ES文档

文档是ES的最小单位，通常用JSON方式的数据结构表示，类似于数据库中的一条记录。文档具有以下特征：

1.自我包含，一篇文档同时包含字段和它们的取值。

2.层次型结构，文档中可以包含新的文档。

3.灵活的结构，不依赖于预先定义的模式，文档是无模式的，并非所有的文档都需要拥有相同的字段。

4.ES类型

类型是文档的逻辑容器，类似于数据库中的表，类型在 Elasticsearch中表示一类相似的文档，每个类型中字段的定义称为映射。ES7.x已经将类型移除，7.x中一个索引只能有一个类型，默认为_doc。

5.ES映射

mapping映射, 就像数据库中的 schema ，定义索引中字段的名称、字段的数据类型（如 string, integer 或 date），设置字段倒排索引的相关配置。当索引文档遇到未定义的字段，会使用dynamic mapping 来确定字段的数据类型，并自动把新增加的字段添加到类型映射。在实际生产中一般或禁用dynamic mapping，避免过多的字段导致cluster state占用过多，同时禁止自动创建索引的功能，创建索引时必须提供Mapping信息或者通过Index Template创建。

6.ES索引

　　ES索引是映射类型的容器，类似于数据库。

7.ES分片

一个分片是一个运行的Lucene的实例，是一个包含倒排索引的文件目录。一个ES索引由一个或多个主分片以及零个或多个副本分片组成，主分片数在索引创建时指定，后续不允许修改；副本分片主要用于解决数据高可用的问题，是主分片的拷贝，一定程度上提高服务的可读性。

分片的设定：生产环境中主分片数的设定，需要提前做好容量规划，因为主分片的数量是不可修改的。如果分片数设置过小，则无法通过增加节点实现水平扩展，单个分片的数据量太大，导致数据重新分片耗时；如果分片数设置过大，则会影响搜索结果的相关性打分，浪费资源，同时影响性能。

在了解了ES的基本概念之后，我们通过一张图来探索一下ES索引的全流程：

ES索引过程详解：

1.客户端发送索引请求

客户端向ES节点发送索引请求，以RestClient客户端发起请求为例，ES提供了Java High Level REST Client，可以通过RestClient发送请求：

RestClient restClient = RestClient.builder(            new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http"),            new HttpHost("127.0.0.2", 9200, "http")           ).build();

其中127.0.0.1，127.0.0.2是ES节点地址，充当coordinate node节点的角色，接收客户端请求，如果设置有专用coorinate node则应该将接受客户端请求的节点设置为该专用节点，负责请求的接受和转发。在RestClient中使用round-robin轮询算法，进行发送节点的选取。

2.参数检查。

对请求中的参数进行检查，检查参数是否合法，不合法的参数直接返回失败给客户端。

3.数据预处理

如果请求指定了pipeline参数，则对数据进行预处理，数据预处理的节点为Ingest Node，如果接受请求的节点不具备数据处理能力，则转发给其他能处理的节点。

在Ingest Node上有定义好的处理数据的Pipeline，Pipeline中有一组定义好的Processor，每个Processor分别具有不同的处理功能，ES提供了一些内置的Processor，如：split、join、set 、script等，同时也支持通过插件的方式，实现自定义的Processor。数据经过Pipeline处理完毕后继续进行下一步操作。

4.判断索引是否存在

判断索引是否存在。如果索引不存在，则判断是否能够自动创建，可以通过action.auto_create_index设置能否自动创建索引；如果节点支持Dynamic Mapping，写入文档时，如果字段尚未在mapping中定义，则会根据索引文档信息推算字段的类型，但并不能完全推算正确。

配置Dynamic：true时，文档有新增字段的时候，索引的mapping也会同步更新。Dynamic：false时，索引的mapping不会被更新，新增字段无法被索引到。Dynamic：strict时，索引有新增字段时，将会报错。

5.创建索引

创建索引请求被发送到Master节点，由Master节点负责进行索引的创建，索引创建成功后，Master节点会更新集群状态clusterstate，更新完毕后将索引创建的情况返回给Coordinate节点，收到Master节点返回后，进入下一流程。

6.请求预处理

1）获取集群状态信息，判断集群是否正常；

2）从集群状态中获取对应索引的元信息，从元信息中获取索引的mapping、version等信息，从请求中解析routing、id信息，如果请求没有指定文档的id，则会生成一个UUID作为文档的id。

7.路由计算

根据请求的routing、id信息计算文档应该被索引到哪个分片，计算公式为：

shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards

其中_routing默认值为文档id，num_primary_shards是主分片个数，所以从算法中即可以看出索引的主分片个数一旦指定便无法修改，因为文档利用主分片的个数来进行定位。当使用自定义_routing或者id时，按照上面的公式计算，数据可能会大量聚集于某些分片，造成数据分布不均衡，所以ES提供了routing_partition_size参数，routing_partition_size越大，数据的分布越均匀。此时分片的计算公式变为：

shard_num = (hash(_routing) + hash(_id) % routing_partition_size) % num_primary_shards

定位到分片序号后，还需要定位分片所属的数据节点；从集群状态的内容路由表获取主分片所在的节点，并将请求转发至节点。需要注意的是分片到数据节点的映射关系不是固定的，当检测到数据分布不均匀、新节点加入或者节点宕掉等会进行分片的重新分配。

8.主分片索引文档

当主分片所在节点接受到请求后，节点开始进行本节点的文档写入，文档写入过程：

1）文档写入时，不会直接写入到磁盘中，而是先将文档写入到Index Buffer内存空间中，到一定的时间，Index Buffer会Refresh把内存中的文档写入Segment中。当文档在Index Buffer中时，是无法被查询到的，这就是ES不是实时搜索，而是近实时搜索的原因。

2）因为文档写入时，先写入到内存中，当文档落盘之前，节点出现故障重启、宕机等，会造成内存中的数据丢失，所以索引写入的同时会同步向Transaction Log写入操作内容。

3）每隔固定的时间间隔ES会将Index Buffer中的文档写入到Segment中，这个写入的过程叫做Refresh，Refresh的时间可以通过index.refresh_interval设置，默认情况下为1秒。

4）写入到Segment中并不代表文档已经落盘，因为Segment写入磁盘的过程相对耗时，Refresh时会先将Segment写入缓存，开放查询，也就是说当文档写入Segment后就可以被查询到。每次refresh的时候都会生成一个新的segment，太多的Segment会占用过多的资源，而且每个搜索请求都会遍历所有的Segment，Segment过多会导致搜索变慢，所以ES会定期合并Segment，减少Segment的个数，并将Segment和并为一个大的Segment；在操作Segment时，会维护一个Commit Point文件，其中记录了所有Segment的信息；同时维护.del文件用于记录所有删除的Segment信息。

单个倒排索引文件被称为Segment。多个Segment汇总在一起，就是Lucene的索引，对应的就是ES中的shard。

Lucene倒排索引由单词词典及倒排列表组成：

单词词典：记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关系，数据量比较大，一般采用B+树，哈希拉链法实现。

倒排列表：记录单词对应的文档集合，由倒排索引项组成。倒排索引项结构如表所示：文档ID：记录单词所在文档的ID；词频：记录单词在文档中出现的次数；位置：记录单词在文档中的位置；偏移：记录单词的开始位置，结束位置。

5）每隔一定的时间（默认30分钟），ES会调用Flush操作，Flush操作会调用Refresh将Index Buffer清空；然后调用fsync将缓存中的Segments写入磁盘；随后清空Transaction Log。当Transaction Log空间（默认512M）后也会触发Flush操作。

9.副本分片索引文档

当主分片完成索引操作后，会循环处理要写的所有副本分片，向副本分片所在的节点发送请求。副本分片执行和主分片一样的文档写入流程，然后返回写入结果给主分片节点。

10.请求返回

主分片收到副本分片的响应后，执行finish()操作，将收到响应信息返回给Coordinate节点，告知Coordinate节点文档写入的情况；coordinate节点收到响应后，将索引执行情况返回给客户端。

至此一个文档索引的全过程结束，用户可通过ElasticSearch提供的接口进行数据的查询。

ElasticSearch自诞生以来，使用热度越来越高，功能越来越强大。ES不仅支持分布式、可扩展，还提供了RestFul风格接口，方便应用接入使用；适用于所有的数据类型，具备存储海量数据能力，拥有高性能的近实时检索功能，同时还提供了数据的近实时分析功能；适用于海量数据的近实时检索、分析，在日志、监控数据存储分析，集中式全文搜索方面应用较为广泛。

作者：中国农业银行研发中心 王灿