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深入解读 Elasticsearch 分布式架构:从分片、副本到高性能搜索

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深入解读 Elasticsearch 分布式架构:从分片、副本到高性能搜索

1. 为什么需要分布式架构?

2. Elasticsearch 的分布式架构核心概念

3. 分片(Shard):数据水平扩展的关键

3.1 分片的数量

3.2 分片的分配

3.3 分片的状态

4. 副本(Replica):数据可靠性和搜索性能的保障

4.1 副本的作用

4.2 副本的数量

4.3 副本的分配

4.4 副本的同步

5. 分布式搜索:Elasticsearch 的灵魂

5.1 搜索的流程

5.2 搜索的优化

6. 集群的管理和监控

6.1 集群的管理

6.2 集群的监控

7. 总结

深入解读 Elasticsearch 分布式架构:从分片、副本到高性能搜索

嘿,大家好!我是老码农,今天咱们聊聊 Elasticsearch 这个家伙。它可是当下最流行的搜索引擎之一,不仅能搜,还能存数据、做分析,简直是全能选手。作为一个有追求的程序员,咱们得搞清楚它的核心技术,特别是它的分布式架构。这可是 Elasticsearch 能够支撑海量数据、提供高性能搜索的关键。准备好你的咖啡,咱们开始吧!

1. 为什么需要分布式架构?

首先,咱们得明白一个问题:为什么 Elasticsearch 要搞分布式?答案很简单:为了解决单机模式下的几个痛点:

  • 存储容量限制:单台服务器的存储容量是有限的,数据量大了肯定装不下。
  • 计算能力瓶颈:单台服务器的 CPU、内存等计算资源也是有限的,处理大量搜索请求会力不从心。
  • 单点故障:万一服务器挂了,整个系统就瘫痪了,这谁受得了?

分布式架构就是为了解决这些问题而生的。它把数据分散存储在多台服务器上,让多台服务器共同承担计算任务,并且提供了冗余备份,即使部分服务器出现故障,整个系统也能正常运行。

2. Elasticsearch 的分布式架构核心概念

Elasticsearch 的分布式架构主要由以下几个核心概念构成:

  • 集群(Cluster):一个或多个节点(Node)的集合,共同存储数据,提供索引和搜索功能。集群有一个唯一的名称,可以通过配置修改。
  • 节点(Node):集群中的一个服务器实例。一个节点可以存储数据,参与集群的索引和搜索操作。节点也有一个名称,如果没有配置,会随机生成一个 UUID。
  • 索引(Index):类似关系型数据库中的数据库,用于存储具有相似特征的数据。一个索引可以包含多个类型(Type)。
  • 类型(Type):类似关系型数据库中的表,用于定义索引中数据的结构。在 Elasticsearch 7.x 版本中,类型已经被废弃了,一个索引只包含一个类型。
  • 文档(Document):类似关系型数据库中的一行数据,是 Elasticsearch 中存储的最小数据单元,以 JSON 格式存储。
  • 分片(Shard):索引被分成多个分片,每个分片是索引的一部分,存储索引数据的一部分。分片可以分布在不同的节点上,实现数据的水平扩展。
  • 副本(Replica):分片的备份,用于提高数据的可靠性和搜索的性能。副本分片与主分片存储相同的数据。副本分片可以分布在不同的节点上,当主分片所在的节点发生故障时,副本分片可以顶替主分片,保证数据的可用性。

理解了这些概念,咱们就能更好地理解 Elasticsearch 的分布式架构了。

3. 分片(Shard):数据水平扩展的关键

分片是 Elasticsearch 分布式架构的核心。它将一个索引的数据水平切分成多个部分,存储在不同的节点上。这样做的好处显而易见:

  • 数据容量扩展:一个索引的数据量超过单个节点的存储容量时,可以通过增加分片数量和节点数量来扩展存储容量。
  • 并行处理:搜索请求可以并行地发送到多个分片,从而提高搜索速度。

3.1 分片的数量

在创建索引时,需要指定分片的数量。分片的数量一旦确定,就不能再修改。因此,选择合适的分片数量非常重要。一般来说,需要考虑以下几个因素:

  • 数据量:数据量越大,需要的分片数量越多。
  • 节点数量:分片应该均匀地分布在集群的节点上,避免单个节点负载过高。
  • 搜索性能:分片数量过多会增加搜索的开销,分片数量过少会限制搜索的并行度。

建议

  • 初始阶段:可以根据数据量和节点数量预估一个分片数量。
  • 后续调整:如果数据量增长,可以通过增加节点数量来提高存储容量和搜索性能。
  • 避免过度分片:分片数量过多会增加集群的管理开销,影响性能。

3.2 分片的分配

Elasticsearch 会自动将分片分配到集群中的节点上。分片的分配规则主要基于以下几个因素:

  • 节点负载:Elasticsearch 会尽量将分片分配到负载较低的节点上。
  • 数据分布:Elasticsearch 会尽量将分片均匀地分布在集群的节点上。
  • 副本数量:Elasticsearch 会尽量将副本分片分配到与主分片不同的节点上。

可以通过 Elasticsearch 的 API 来查看分片的分配情况,例如:

GET _cat/shards?v

这个命令会返回集群中所有分片的信息,包括分片名称、索引名称、节点名称、主分片/副本分片状态、存储大小等。

3.3 分片的状态

分片有以下几种状态:

  • 初始化(Initializing):分片正在创建或恢复过程中。
  • 主分片(Started):分片是主分片,可以进行索引和搜索操作。
  • 副本分片(Started):分片是副本分片,可以进行搜索操作。
  • 迁移中(Relocating):分片正在从一个节点迁移到另一个节点。
  • 未分配(Unassigned):分片未被分配到任何节点上,可能的原因是节点故障、磁盘空间不足等。

可以通过 Elasticsearch 的 API 来查看分片的状态,例如:

GET _cat/shards?v

4. 副本(Replica):数据可靠性和搜索性能的保障

副本是分片的备份,用于提高数据的可靠性和搜索的性能。每个分片可以配置多个副本。副本分片与主分片存储相同的数据。

4.1 副本的作用

  • 数据可靠性:当主分片所在的节点发生故障时,副本分片可以顶替主分片,保证数据的可用性。
  • 搜索性能:搜索请求可以发送到主分片或副本分片,从而提高搜索的并行度,加快搜索速度。

4.2 副本的数量

在创建索引时,需要指定副本的数量。副本的数量可以随时修改。一般来说,副本的数量应该大于等于 1。副本数量越多,数据的可靠性越高,搜索性能也越好,但同时也会增加存储开销和索引的开销。

建议

  • 生产环境:至少配置一个副本,保证数据可靠性。
  • 根据需求调整:可以根据数据量、节点数量和搜索性能的需求来调整副本数量。

4.3 副本的分配

Elasticsearch 会尽量将副本分片分配到与主分片不同的节点上。这样可以避免单个节点故障导致数据丢失。

4.4 副本的同步

当索引数据发生变化时,例如新增、更新或删除文档,Elasticsearch 会将这些变化同步到主分片和副本分片。同步过程主要包括以下几个步骤:

  1. 请求发送:客户端向主分片所在的节点发送索引请求。
  2. 请求处理:主分片处理请求,并将数据写入到主分片。
  3. 请求转发:主分片将请求转发到副本分片。
  4. 数据同步:副本分片将数据写入到副本分片。
  5. 响应返回:当主分片和所有副本分片都成功写入数据后,向客户端返回响应。

这个同步过程保证了主分片和副本分片的数据一致性。

5. 分布式搜索:Elasticsearch 的灵魂

Elasticsearch 的搜索功能是其核心功能之一。它能够对海量数据进行快速、精准的搜索。分布式搜索是 Elasticsearch 搜索功能能够实现高性能的关键。

5.1 搜索的流程

当客户端发起搜索请求时,Elasticsearch 的搜索流程主要包括以下几个步骤:

  1. 请求路由:客户端将搜索请求发送到集群中的一个节点(协调节点)。
  2. 请求广播:协调节点将搜索请求广播到所有包含相关分片的节点。这其中涉及到路由算法,确保搜索请求能被正确地发送到各个分片。
  3. 分片搜索:每个节点在其本地分片上执行搜索操作,返回结果。
  4. 结果合并:协调节点将各个分片返回的结果进行合并、排序和分页,最终返回给客户端。

5.2 搜索的优化

为了提高搜索的性能,Elasticsearch 提供了多种优化手段:

  • 分片数量和副本数量的调整:合理设置分片数量和副本数量,可以提高搜索的并行度。
  • 索引的优化:优化索引的结构,例如使用合适的字段类型、避免使用动态映射等,可以提高搜索的效率。
  • 查询的优化:优化查询语句,例如使用更高效的查询类型、避免使用通配符查询等,可以提高搜索的效率。
  • 缓存的使用:使用缓存,例如节点缓存、请求缓存等,可以减少搜索的开销。
  • 硬件的优化:使用更快的 CPU、内存和磁盘,可以提高搜索的性能。

6. 集群的管理和监控

Elasticsearch 的集群管理和监控非常重要。通过管理和监控,可以确保集群的正常运行,及时发现和解决问题。

6.1 集群的管理

Elasticsearch 提供了多种方式来管理集群:

  • Kibana:一个 Web 界面,可以用于管理集群、创建索引、查看数据、执行搜索等。
  • Elasticsearch 的 API:通过 RESTful API,可以对集群进行各种操作,例如创建索引、删除索引、查看集群状态、修改配置等。
  • 命令行工具:Elasticsearch 提供了命令行工具,可以用于管理集群、执行搜索等。

6.2 集群的监控

Elasticsearch 提供了多种方式来监控集群:

  • Kibana:Kibana 提供了监控功能,可以查看集群的各项指标,例如 CPU 占用率、内存使用率、磁盘空间使用率、搜索请求量、索引请求量等。
  • Elasticsearch 的 API:通过 RESTful API,可以获取集群的各项指标。
  • 第三方监控工具:可以使用第三方监控工具,例如 Prometheus、Grafana 等,来监控 Elasticsearch 集群。

7. 总结

Elasticsearch 的分布式架构是其核心技术之一,通过分片、副本和分布式搜索,实现了海量数据的存储、高性能的搜索和高可用性。理解 Elasticsearch 的分布式架构,对于我们使用和优化 Elasticsearch 至关重要。希望这次的分享能帮助大家更深入地了解 Elasticsearch。

咱们来总结一下核心要点:

  • 分片:数据水平扩展的关键,决定了数据的存储容量和搜索的并行度。
  • 副本:数据可靠性和搜索性能的保障,确保了数据的可用性和搜索的效率。
  • 分布式搜索:Elasticsearch 的灵魂,通过协调节点、分片搜索和结果合并,实现了高性能的搜索。

记住这些核心概念,在实践中不断探索,你就能成为 Elasticsearch 的高手!加油!

老码农 Elasticsearch分布式架构搜索引擎数据存储搜索优化

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