## 面试题 ES 写入数据的工作原理是什么啊？ES 查询数据的工作原理是什么啊？底层的 Lucene 介绍一下呗？倒排索引了解吗？ ## 面试官心理分析 问这个，其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理，因为用 es 无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es 在干什么，那你真的是...... 对 es 基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？ ## 面试题剖析 ### es 写数据过程 - 客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 `coordinating node` （协调节点）。 - `coordinating node` 对 document 进行**路由**，将请求转发给对应的 node（有 primary shard）。 - 实际的 node 上的 `primary shard` 处理请求，然后将数据同步到 `replica node` 。 - `coordinating node` 如果发现 `primary node` 和所有 `replica node` 都搞定之后，就返回响应结果给客户端。 ![es-write](./images/es-write.png) ### es 读数据过程 可以通过 `doc id` 来查询，会根据 `doc id` 进行 hash，判断出来当时把 `doc id` 分配到了哪个 shard 上面去，从那个 shard 去查询。 - 客户端发送请求到**任意**一个 node，成为 `coordinate node` 。 - `coordinate node` 对 `doc id` 进行哈希路由，将请求转发到对应的 node，此时会使用 `round-robin` **随机轮询算法**，在 `primary shard` 以及其所有 replica 中随机选择一个，让读请求负载均衡。 - 接收请求的 node 返回 document 给 `coordinate node` 。 - `coordinate node` 返回 document 给客户端。 ### es 搜索数据过程 es 最强大的是做全文检索，就是比如你有三条数据： ``` java真好玩儿啊 java好难学啊 j2ee特别牛 ``` 你根据 `java` 关键词来搜索，将包含 `java` 的 `document` 给搜索出来。es 就会给你返回：java 真好玩儿啊，java 好难学啊。 - 客户端发送请求到一个 `coordinate node` 。 - 协调节点将搜索请求转发到**所有**的 shard 对应的 `primary shard` 或 `replica shard` ，都可以。 - query phase：每个 shard 将自己的搜索结果（其实就是一些 `doc id` ）返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果。 - fetch phase：接着由协调节点根据 `doc id` 去各个节点上**拉取实际**的 `document` 数据，最终返回给客户端。 > 写请求是写入 primary shard，然后同步给所有的 replica shard；读请求可以从 primary shard 或 replica shard 读取，采用的是随机轮询算法。 ### 写数据底层原理 ![es-write-detail](./images/es-write-detail.png) 先写入内存 buffer，在 buffer 里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入 translog 日志文件。 如果 buffer 快满了，或者到一定时间，就会将内存 buffer 数据 `refresh` 到一个新的 `segment file` 中，但是此时数据不是直接进入 `segment file` 磁盘文件，而是先进入 `os cache` 。这个过程就是 `refresh` 。 每隔 1 秒钟，es 将 buffer 中的数据写入一个**新的** `segment file` ，每秒钟会产生一个**新的磁盘文件** `segment file` ，这个 `segment file` 中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。 但是如果 buffer 里面此时没有数据，那当然不会执行 refresh 操作，如果 buffer 里面有数据，默认 1 秒钟执行一次 refresh 操作，刷入一个新的 segment file 中。 操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做 `os cache` ，即操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入 `os cache` ，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。只要 `buffer` 中的数据被 refresh 操作刷入 `os cache` 中，这个数据就可以被搜索到了。 为什么叫 es 是**准实时**的？ `NRT` ，全称 `near real-time` 。默认是每隔 1 秒 refresh 一次的，所以 es 是准实时的，因为写入的数据 1 秒之后才能被看到。可以通过 es 的 `restful api` 或者 `java api` ，**手动**执行一次 refresh 操作，就是手动将 buffer 中的数据刷入 `os cache` 中，让数据立马就可以被搜索到。只要数据被输入 `os cache` 中，buffer 就会被清空了，因为不需要保留 buffer 了，数据在 translog 里面已经持久化到磁盘去一份了。 重复上面的步骤，新的数据不断进入 buffer 和 translog，不断将 `buffer` 数据写入一个又一个新的 `segment file` 中去，每次 `refresh` 完 buffer 清空，translog 保留。随着这个过程推进，translog 会变得越来越大。当 translog 达到一定长度的时候，就会触发 `commit` 操作。 commit 操作发生第一步，就是将 buffer 中现有数据 `refresh` 到 `os cache` 中去，清空 buffer。然后，将一个 `commit point` 写入磁盘文件，里面标识着这个 `commit point` 对应的所有 `segment file` ，同时强行将 `os cache` 中目前所有的数据都 `fsync` 到磁盘文件中去。最后**清空** 现有 translog 日志文件，重启一个 translog，此时 commit 操作完成。 这个 commit 操作叫做 `flush` 。默认 30 分钟自动执行一次 `flush` ，但如果 translog 过大，也会触发 `flush` 。flush 操作就对应着 commit 的全过程，我们可以通过 es api，手动执行 flush 操作，手动将 os cache 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。 translog 日志文件的作用是什么？你执行 commit 操作之前，数据要么是停留在 buffer 中，要么是停留在 os cache 中，无论是 buffer 还是 os cache 都是内存，一旦这台机器死了，内存中的数据就全丢了。所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件 `translog` 中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es 会自动读取 translog 日志文件中的数据，恢复到内存 buffer 和 os cache 中去。 translog 其实也是先写入 os cache 的，默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中去，所以默认情况下，可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 buffer 或者 translog 文件的 os cache 中，如果此时机器挂了，会**丢失** 5 秒钟的数据。但是这样性能比较好，最多丢 5 秒的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 `fsync` 到磁盘，但是性能会差很多。 实际上你在这里，如果面试官没有问你 es 丢数据的问题，你可以在这里给面试官炫一把，你说，其实 es 第一是准实时的，数据写入 1 秒后可以搜索到；可能会丢失数据的。有 5 秒的数据，停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中，而不在磁盘上，此时如果宕机，会导致 5 秒的**数据丢失**。 **总结一下**，数据先写入内存 buffer，然后每隔 1s，将数据 refresh 到 os cache，到了 os cache 数据就能被搜索到（所以我们才说 es 从写入到能被搜索到，中间有 1s 的延迟）。每隔 5s，将数据写入 translog 文件（这样如果机器宕机，内存数据全没，最多会有 5s 的数据丢失），translog 大到一定程度，或者默认每隔 30mins，会触发 commit 操作，将缓冲区的数据都 flush 到 segment file 磁盘文件中。 > 数据写入 segment file 之后，同时就建立好了倒排索引。 ### 删除/更新数据底层原理 如果是删除操作，commit 的时候会生成一个 `.del` 文件，里面将某个 doc 标识为 `deleted` 状态，那么搜索的时候根据 `.del` 文件就知道这个 doc 是否被删除了。 如果是更新操作，就是将原来的 doc 标识为 `deleted` 状态，然后新写入一条数据。 buffer 每 refresh 一次，就会产生一个 `segment file` ，所以默认情况下是 1 秒钟一个 `segment file` ，这样下来 `segment file` 会越来越多，此时会定期执行 merge。每次 merge 的时候，会将多个 `segment file` 合并成一个，同时这里会将标识为 `deleted` 的 doc 给**物理删除掉**，然后将新的 `segment file` 写入磁盘，这里会写一个 `commit point` ，标识所有新的 `segment file` ，然后打开 `segment file` 供搜索使用，同时删除旧的 `segment file` 。 ### 底层 lucene 简单来说，lucene 就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引的算法代码。我们用 Java 开发的时候，引入 lucene jar，然后基于 lucene 的 api 去开发就可以了。 通过 lucene，我们可以将已有的数据建立索引，lucene 会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。 ### 倒排索引 在搜索引擎中，每个文档都有一个对应的文档 ID，文档内容被表示为一系列关键词的集合。例如，文档 1 经过分词，提取了 20 个关键词，每个关键词都会记录它在文档中出现的次数和出现位置。 那么，倒排索引就是**关键词到文档** ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现了关键词。 举个栗子。 有以下文档： | DocId | Doc | | ----- | ---------------------------------------------- | | 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离开谷歌加盟 Facebook | | 4 | 谷歌地图之父跳槽 Facebook 与 Wave 项目取消有关 | | 5 | 谷歌地图之父拉斯加盟社交网站 Facebook | 对文档进行分词之后，得到以下**倒排索引**。 | WordId | Word | DocIds | | ------ | -------- | ------------- | | 1 | 谷歌 | 1, 2, 3, 4, 5 | | 2 | 地图 | 1, 2, 3, 4, 5 | | 3 | 之父 | 1, 2, 4, 5 | | 4 | 跳槽 | 1, 4 | | 5 | Facebook | 1, 2, 3, 4, 5 | | 6 | 加盟 | 2, 3, 5 | | 7 | 创始人 | 3 | | 8 | 拉斯 | 3, 5 | | 9 | 离开 | 3 | | 10 | 与 | 4 | | .. | .. | .. | 另外，实用的倒排索引还可以记录更多的信息，比如文档频率信息，表示在文档集合中有多少个文档包含某个单词。 那么，有了倒排索引，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询。比如用户输入查询 `Facebook` ，搜索系统查找倒排索引，从中读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果。 要注意倒排索引的两个重要细节： - 倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档； - 倒排索引中的词项**根据字典顺序升序排列** > 上面只是一个简单的栗子，并没有严格按照字典顺序升序排列。