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Elasticsearch 写入数据的工作原理

1. 写入流程概述

当客户端向 Elasticsearch 发送写入请求时，会经历以下步骤：

1. 客户端选择一个节点 作为 coordinating node（协调节点），发送请求。
2. 协调节点对文档进行路由，根据文档 ID 计算哈希值，确定其应该存储在哪个 primary shard 上。
3. Primary shard 处理请求，然后将数据同步到所有的 replica shard。
4. 当 primary 和所有 replica 完成后，协调节点向客户端返回写入成功的响应。

2. 写入的底层机制

1. 数据先写入内存 buffer，此时数据不可搜索。
2. 同时写入 translog 日志文件，防止宕机时数据丢失。
3. 定期执行 refresh（默认 1s），将 buffer 中的数据写入 segment 文件，并存储在 os cache 中，使其可搜索。
4. 当 translog 过大或默认 30 分钟触发 flush，将数据真正持久化到磁盘上的 segment 文件，并清空 translog。
5. Segment merge：ES 会定期合并小 segment，减少查询时的开销，但 merge 过程可能影响写入性能。

这就是为什么 Elasticsearch 是 Near Real-Time (NRT)，因为数据写入后 1s 之内才能被搜索到。

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Elasticsearch 查询数据的工作原理

1. 通过 doc_id 进行查询

1. 客户端发送查询请求到任意节点（coordinating node）。
2. 协调节点基于 doc_id 计算哈希，找到存储该文档的 shard。
3. 随机选择 primary 或 replica shard 进行查询（采用 round-robin 负载均衡）。
4. 查询结果返回给协调节点，然后再返回给客户端。

2. 全文检索过程（搜索 query）

全文检索是 Elasticsearch 的核心功能，比如搜索 java，ES 会返回所有包含 java 的文档。

1. 客户端发送搜索请求到协调节点。
2. 协调节点将查询分发到所有 primary 或 replica shard。
3. Query Phase: 每个 shard 返回匹配的 doc_id 列表。
4. Fetch Phase: 协调节点根据 doc_id 读取文档，合并、排序、分页，并返回最终结果。

3. 查询优化机制

为了提升查询效率，Elasticsearch 采用多种优化策略：

• Query Cache：对于相同的查询，缓存结果，减少重复计算。
• Shard Preference：优先查询特定的 shard，避免不必要的 IO 负担。
• Index Sorting：在索引阶段提前排序，提高查询时的效率。

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倒排索引：Elasticsearch 的核心

倒排索引是搜索引擎最重要的数据结构，它允许快速查询包含某个关键词的文档。

1. 倒排索引的基本原理

示例文档：

DocId	文档内容
1	谷歌地图之父跳槽 Facebook
2	谷歌地图之父加盟 Facebook
3	谷歌地图创始人拉斯加盟 Facebook

建立倒排索引：

关键词	文档 ID 列表
谷歌	1,2,3
地图	1,2,3
之父	1,2
加盟	2,3
Facebook	1,2,3

当用户搜索 Facebook，Elasticsearch 直接从索引中查找包含 Facebook 的文档 ID，返回搜索结果。

倒排索引的两个特点：

1. 所有词项对应一个或多个文档 ID。
2. 词项按照字典顺序存储，便于快速查找。

2. 倒排索引的优化

Elasticsearch 采用多种方法优化倒排索引，提高查询效率：

• 跳表（Skip List）：在索引中添加跳跃指针，减少查询时的遍历开销。
• 布隆过滤器（Bloom Filter）：快速判断某个 term 是否存在，减少不必要的磁盘 IO。
• 前缀压缩：相同前缀的词合并存储，减少索引大小，提高查找效率。

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总结

• 写入数据时，Elasticsearch 先写入内存 buffer 和 translog，定期 refresh 让数据可搜索，commit 触发 flush 持久化数据，同时进行 segment merge。
• 查询数据时，可通过 doc_id 查询或全文搜索，搜索采用倒排索引来提高性能，并使用 query cache、index sorting 等优化查询效率。
• 倒排索引是 Elasticsearch 的核心数据结构，它将关键词映射到文档，支持高效的全文搜索，同时通过跳表、布隆过滤器、前缀压缩等方式优化性能。

理解这些原理后，你就不再把 Elasticsearch 当作黑盒，而是可以更深入地优化查询、调整参数，提升搜索性能！