深入分析Elastic Search的写入过程
摘要
之前写过一篇ElasticSearch初识之吐槽,不知觉竟然过去了两年了。哎,时光催人老啊。最近又用到了ES,想找找过去的总结文档,居然只有一篇,搞了半年的ES,遇到那么多的问题,产出只有这么点,真是说不过去啊。只好又重新捡起ES,发现ES槽点依然很多,不兼容的更新太多了,各个版本之间的差异不小,感觉ES就是偏理论算法的人设计出来的,而不是工程学家写的。非常像公司里面,算法工程师吐槽后端应用开发算法能力弱,后端应用开发吐槽算法工程师工程能力太差。作为一个应用开发对ES差不多就是这种感觉。不过要用到搜索,不用他又不行。既然不能拒绝,只能去享受了。
写入分析
为什么要分析写入了,因为好奇呗。比如有如下问题一直困惑着我
- 为什么es会丢数据
- 什么样的节点可以是coordinate node
- refresh index和flush index是什么操作
- memory buffer,filesystem cache都存在什么地方。
- 集群中的节点如何配合写入的
- 数据怎么存放的
- 为什么写入到filesystem cache中就可以索引了
写入概览
首先我们从分布式集群的角度分析下写入,采用系统默认的参数来说明
集群有三个节点,都存储数据,indexA 有5个分片,2个复制集。
数据如下分布
Node1: shard1
Node2: shard2,shard3,shard1-R1(shard1的复制集)
Node3: shard4,shard5,shard-R2(shard1的复制集)
为了简化问题,shard2,shard5等shard的复制集忽略问题了。
现在以写入shard1为例说明问题。
首先客户端根据配置的连接节点,通过轮询方式连接到一个coordinate节点。
coordinate节点不是很master/client/data节点一个维度的描述,它就是指处理客户端请求的节点。这个描述和cassandra的coordinate节点是一个概念。集群中所有的节点都可以是coordinate节点。
- coodinate节点通过hash算法计算出数据在shard1上
shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
,然后根据节点上维护的shard信息,将请求发送到node1上。 - node1 对索引数据进行校验,然后写入到shard中。具体细节见下一节
写入到shard
。 - 主节点数据写入成功后,将数据并行发送到副本集节点Node2,Node3。
- Node2,Node3写入数据成功后,发送ack信号给shard1主节点Node1。
- Node1发送ack给coordinate node
coordinate node发送ack给客户端。
整个过程coordinate node部分类似cassandra,主shard节点和副本集受master-slave模式影响,必须有master决定写入成功与否,和mysql类似的。
写入shard
上面第三步骤,shard内写入还需要详细分析下
- 数据写入到内存buffer
- 同时写入到数据到translog buffer
- 每隔1s数据从buffer中refresh到FileSystemCache中,生成segment文件,一旦生成segment文件,就能通过索引查询到了
- refresh完,memory buffer就清空了。
- 每隔5s中,translog 从buffer flush到磁盘中
- 定期/定量从FileSystemCache中,结合translog内容
flush index
到磁盘中。做增量flush的。
各种数据库的单节点写入过程大同小异,一般都是写内存,记录操作日志(防止节点宕机,内存中的数据丢失)然后flush到磁盘,有个线程不断的merge 数据块。不过是写入的数据格式不同。
另外分布式或者主从式部署结构,又需要将写入的数据复制
到不同的节点,这个过程比较复杂,每个数据库处理也有不同的逻辑。
elastic search
写入的中间过程还多了一层buffer,我们知道buffer和cache虽然都是为了提高写入效率,但是工作原理不同,
1、Buffer(缓冲区)是系统两端处理速度平衡(从长时间尺度上看)时使用的。它的引入是为了减小短期内突发I/O的影响,起到流量整形的作用。比如生产者——消费者问题,他们产生和消耗资源的速度大体接近,加一个buffer可以抵消掉资源刚产生/消耗时的突然变化。
2、Cache(缓存)则是系统两端处理速度不匹配时的一种折衷策略。因为CPU和memory之间的速度差异越来越大,所以人们充分利用数据的局部性(locality)特征,通过使用存储系统分级(memory hierarchy)的策略来减小这种差异带来的影响。
所以写入到buffer中的数据,还是原始数据,还没有索引,搜索不到的。只有到Cache中还可以。
和MySQL,Cassandra,Mongo的写入对比
数据库写入过程都需要写入操作日志,复制集日志,不同的数据库不一样的处理方法。
有些数据库是共用的,有些数据库则是分开的。
写操作日志的过程一般是直接写入磁盘的,因为它本身就是防止进程,机器宕机造成内存数据丢失,而用来恢复数据的。写入buffer中又会可能会导致数据的丢失。所以像elastic search mysql innodb
这种操作日志写buffer的也会提供配置项,来保证当事务成功后,操作日志会被刷盘的。不过es
的操作日志最小刷盘不能低于100ms
.
下面是各个数据库的日志对比,相同的功能,但是每个创建者都有自己的逼格,需要有不同的命名。
数据库 | 记录日志,刷磁盘 | 复制日志 | 备注 |
---|---|---|---|
cassandra | commit log | commit log | commit log 直接写磁盘的 |
mongo | journal | oplog | journal log写磁盘的 |
mysql | redo logs | bin log | redo logs写buffer的, |
elastic search | translog | translog | 写buffer的 |
有兴趣的同学可以之前写过的mongo,cassandra写入分析
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参考
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules-translog.html
https://www.elastic.co/pdf/architecture-best-practices.pdf
https://lalitvc.files.wordpress.com/2018/05/mysql_architecture_guide.pdf
https://www.infoq.cn/article/analysis-of-elasticsearch-cluster-part01
https://blog.insightdatascience.com/anatomy-of-an-elasticsearch-cluster-part-i-7ac9a13b05db
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