ElasticSearch 是什么？工作原理是怎么样的？

现在有三段文本，id 分别是 0、1、2，你需要快速找到哪段文本里含有关键词"xiaobai".

I like xiaobai        （点赞）
I follow xiaobai      （关注）
I forward the video   （转发）

我们很容易想到，可以依次遍历这三段文本，匹配文本内是否含有"xiaobai"，最终将符合条件的文本 ID 输出。
在数据量小的时候，问题不大，但如果我有上百亿条这样的数据呢？
如果依次遍历，这一把执行下去，比你喜欢的女生回你消息的速度，还要慢。
像这种在海量数据中，通过关键词检索出有效信息的场景非常常见，比如我们网购用的某宝和某东的站内商品搜索。那么问题就来了，怎么处理类似的搜索场景呢？
好办，没有什么是加一层中间层不能解决的，如果有，那就再加一层。
这次我们要加的中间层是 elasticSearch。

什么是 elasticSearch

elastic Search, 也就是 es，是一个开源的搜索引擎。
它介于应用和数据之间，只要将数据写入 es，应用就可以通过一些关键词搜索到数据。效果就像某度搜索一样。
那它是怎么做到的呢？我们从倒排索引聊起。

什么是倒排索引

回到文章开头的例子。依次遍历文本匹配是否含有"xiaobai"，确实低效。那有更高效的解法吗？有，我们可以对文本进行切分，比如"I like xiaobai"切分为"I"、"like"、"xiaobai"三部分，这个操作叫分词，分词后的每部分，我们称为一个词项，也就是 term。记录词项和文本 id 的关系，于是上面的三段文本就变成了下面这样。

当我们想要搜索 xiaobai 的时候，只需要匹配到 xiaobai 词项，就可以立马得到它所在的文档 id 是 0 和 1。但这有个问题，短短三句话，就已经有这么多词项了，要是换成三篇文档，那词项就会多得离谱，怎么在这么多的词项里匹配出 xiaobai 呢？挨个遍历的话，时间复杂度就是 O(N), 太低效了。

怎么办呢？我们可以将词项按字典序从小到大排序，通过二分查找的方法，直接将时间复杂度优化为 O(lgN)。就像下面这样。

我们将这堆排好序的词项，称为Term Dictionary，而词项对应的文档 id 等信息的集合，就叫 Posting List。它们共同构成了一个用于搜索的数据结构，它就是**倒排索引(Inverted Index)**。

注意，Posting List 其实还包含词频和词项在文本里的偏移量等信息，但为了方便理解，我在上图中去掉了这部分内容。

但倒排索引还有个问题，Term Dictionary 数据量很大，放内存并不现实，因此必须放在磁盘中。但查询磁盘是个较慢的过程。有优化手段吗？有，我们聊下 Term Index。

Term Index 是什么

我们可以发现，词项和词项之间，有些前缀是一致的，比如 follow 和 forward 前面的 fo 是一致的，如果我们将部分 term 前缀提取出来，像下图一样，就可以用更少的空间表达更多的 term。基于这个原理，我们可以将 Term Dictionary 的部分词项提取出来，用这些 词项 的前缀信息，构建出一个精简的目录树。目录树的节点中存放这些词项在磁盘中的偏移量，也就是指向磁盘中的位置。这个目录树结构，体积小，适合放内存中，它就是所谓的 Term Index。可以用它来加速搜索。

当我们需要查找某个词项的时候，只需要搜索 Term Index，就能快速获得词项在 Term Dictionary 中的大概位置。再跳转到 Term Dictionary，通过少量的检索，定位到词项内容。

Stored Fields 是什么

到这里，搜索功能就有了。但有个问题，前面提到的倒排索引，搜索到的是文档 id，我们还需要拿着这个 id 找到文档内容本身，才能返回给用户。因此还需要有个地方，存放完整的文档内容，它就是 Stored Fields（行式存储）。

Doc Values 是什么

有了 id，我们就能从 Stored Fields 中取出文档内容。

但用户经常需要根据某个字段排序文档，比如按时间排序或商品价格排序。但问题就来了，这些字段散落在文档里。也就是说，我们需要先获取 Stored Fields 里的文档，再提取出内部字段进行排序。也不是说不行。但其实有更高效的做法。我们可以用空间换时间的思路，再构造一个列式存储结构，将散落在各个文档的某个字段，集中存放，当我们想对某个字段排序的时候，就只需要将这些集中存放的字段一次性读取出来，就能做到针对性地进行排序。这个列式存储结构，就是所谓的 Doc Values。

segment

在上文中，我们介绍了四种关键的结构：倒排索引用于搜索，Term Index 用于加速搜索，Stored Fields 用于存放文档的原始信息，以及 Doc Values 用于排序和聚合。这些结构共同组成了一个复合文件，也就是所谓的"segment", 它是一个具备完整搜索功能的最小单元。

lucene 是什么

我们可以用多个文档生成一份 segment，如果新增文档时，还是写入到这份 segment，那就得同时更新 segment 内部的多个数据结构，这样并发读写时性能肯定会受影响。那怎么办呢？我们定个规矩。segment 一旦生成，则不能再被修改。如果还有新的文档要写入，那就生成新的 segment。这样老的 segment 只需要负责读，写则生成新的 segment。同时保证了读和写的性能。

但 segment 变多了，我们怎么知道要搜索的数据在哪个 segment 里呢？问题不大，并发同时读多个 segment 就好了。

但这也引入了新问题，随着数据量增大，segment 文件越写越多，文件句柄被耗尽那是指日可待啊。是的，但这个也好解决，我们可以不定期合并多个小 segment，变成一个大 segment，也就是段合并(segment merging)。这样文件数量就可控了。

到这里，上面提到的多个 segment，就共同构成了一个单机文本检索库，它其实就是非常有名的开源基础搜索库 lucene。不少知名搜索引擎都是基于它构建的，比如我们今天介绍的 ES。但这个 lucene 属实过于简陋，像什么高性能，高扩展性，高可用，它是一个都不沾。我们来看下怎么优化它。

高性能

lucene 作为一个搜索库，可以写入大量数据，并对外提供搜索能力。多个调用方同时读写同一个 lucene 必然导致争抢计算资源。抢不到资源的一方就得等待，这不纯纯浪费时间吗！有解决方案吗？有！首先是对写入 lucene 的数据进行分类，比如体育新闻和八卦新闻数据算两类，每一类是一个 Index Name，然后根据 Index Name 新增 lucene 的数量，将不同类数据写入到不同的 lucene 中，读取数据时，根据需要搜索不同的 Index Name 。这就大大降低了单个 lucene 的压力。

但单个 Index Name 内数据依然可能过多，于是可以将单个 Index Name 的同类数据，拆成好几份，每份是一个 shard 分片，每个 shard 分片本质上就是一个独立的 lucene 库。这样我们就可以将读写操作分摊到多个 分片 中去，大大降低了争抢，提升了系统性能。

高扩展性

随着 分片 变多，如果 分片 都在同一台机器上的话，就会导致单机 cpu 和内存过高，影响整体系统性能。

于是我们可以申请更多的机器，将 分片 分散部署在多台机器上，这每一台机器，就是一个 Node。我们可以通过增加 Node 缓解机器 cpu 过高带来的性能问题。

高可用

到这里，问题又又来了，如果其中一个 Node 挂了，那 Node 里所有分片 都无法对外提供服务了。我们需要保证服务的高可用。有解决方案吗？有，我们可以给 分片 多加几个副本。将 分片 分为 Primary shard 和 Replica shard，也就是主分片和副本分片 。主分片会将数据同步给副本分片，副本分片既可以同时提供读操作，还能在主分片挂了的时候，升级成新的主分片让系统保持正常运行，提高性能的同时，还保证了系统的高可用。

Node 角色分化

搜索架构需要支持的功能很多，既要负责管理集群，又要存储管理数据，还要处理客户端的搜索请求。如果每个 Node 都支持这几类功能，那当集群有数据压力，需要扩容 Node 时，就会顺带把其他能力也一起扩容，但其实其他能力完全够用，不需要跟着扩容，这就有些浪费了。因此我们可以将这几类功能拆开，给集群里的 Node 赋予角色身份，不同的角色负责不同的功能。比如负责管理集群的，叫主节点(Master Node)， 负责存储管理数据的，叫数据节点(Data Node)， 负责接受客户端搜索查询请求的叫协调节点(Coordinate Node)。集群规模小的时候，一个 Node 可以同时充当多个角色，随着集群规模变大，可以让一个 Node 一个角色。

去中心化

上面提到了主节点，那就意味着还有个选主的过程，但现在每个 Node 都是独立的，需要有个机制协调 Node 间的数据。我们很容易想到，可以像 kafka 那样引入一个中心节点 Zookeeper，但如果不想引入新节点，还有其他更轻量的方案吗？有，去中心化。我们可以在 Node 间引入协调模块，用类似一致性算法 Raft 的方式，在节点间互相同步数据，让所有 Node 看到的集群数据状态都是一致的。这样，集群内的 Node 就能参与选主过程，还能了解到集群内某个 Node 是不是挂了等信息。

ES 是什么？

好了，到这里，当初那个简陋的 lucene，就成了一个高性能，高扩展性，高可用，支持持久化的分布式搜索引擎，它就是我们常说的 elastic search，简称 ES。它对外提供 http 接口，任何语言的客户端都可以通过 HTTP 接口接入 es，实现对数据的增删改查。从架构角度来看，es 给了一套方案，告诉我们如何让一个单机系统 lucene 变成一个分布式系统。

按这个思路，是不是也可以将 lucene 改成其他单机系统，比如 mysql 数据库，或者专门做向量检索的单机引擎 faiss？那以后再来个 elastic mysql 或者 elastic faiss 是不是就不那么意外了，大厂内卷晋升或者下一个明星开源大项目的小提示就给到这里了。

看完 es 的架构，是不是觉得有些似曾相识？没错，我说的就是我前两期聊过的 kafka。

ES 和 Kafka 的架构差异

如果你不了解 kakfa 的架构，可以看下我之前写的《Kafka 是什么？》。然后你就会发现：

• • es 中用于分类消息的 Index Name，其实就是 kafka 的 topic。
• • es 中用于对 Index Name 数据分片的 Shard，其实就是 kafka 中拆分 topic 数据的 Partition。
• • es 中用于分散部署多个 shard 的 Node, 其实就相当于 kafka 中的 broker。

es 的架构跟 kafka 以及我们上期聊过的 rocketMQ 都非常相似，果然优秀的架构都是相似的，丑陋的架构各有各的丑陋。学一套优秀架构，就等于弄通了好几个中间件原理，简直血赚！

现在我们了解完 es 的架构，再来用两个实际例子将这些概念串起来，浅看下它的工作原理。

ES 的写入流程

• • 当客户端应用发起数据写入请求，请求会先发到集群中协调节点。
• • 协调节点根据 hash 路由，判断数据该写入到哪个数据节点里的哪个分片(Shard)，找到主分片并写入。分片底层是 lucene，所以最终是将数据写入到 lucene 库里的 segment 内，将数据固化为倒排索引和 Stored Fields 以及 Doc Values 等多种结构。
• • 主分片 写入成功后会将数据同步给 副本分片。
• • 副本分片 写入完成后，主分片会响应协调节点一个 ACK，意思是写入完成。
• • 最后，协调节点响应客户端应用写入完成。

ES 的搜索流程

ES 的搜索流程分为两个阶段：分别是查询阶段（Query Phase）和获取阶段（Fetch Phase） 我们分别看下。

查询阶段。

• 当客户端应用发起搜索请求，请求会先发到集群中的协调节点。
• 协调节点根据 index name 的信息，可以了解到 index name 被分为了几个 分片，以及这些分片 分散哪个数据节点上，将请求转发到这些数据节点的 分片 上面。
• 搜索请求到达分片后，分片 底层的 lucene 库会并发搜索多个 segment，利用每个 segment 内部的倒排索引获取到对应文档 id，并结合 doc values 获得排序信息。分片将结果聚合返回给协调节点。
• 协调节点对多个分片中拿到的数据进行一次排序聚合，舍弃大部分不需要的数据。

获取阶段。

• 协调节点再次拿着文档 id 请求数据节点里的 分片，分片 底层的 lucene 库会从 segment 内的 Stored Fields 中取出完整文档内容，并返回给协调节点。
• 协调节点最终将数据结果返回给客户端。完成整个搜索过程。

现在大家通了吗？

总结

• lucene 是 es 底层的单机文本检索库，它由多个 segment 组成，每个 segment 其实是由倒排索引、Term Index、Stored Fields 和 Doc Values 组成的具备完整搜索功能的最小单元。
• 将数据分类，存储在 es 内不同的 Index Name 中。
• 为了防止 Index Name 内数据过多，引入了 Shard 的概念对数据进行分片。提升了性能。
• 将多个 shard 分布在多个 Node 上，根据需要对 Node 进行扩容，提升扩展性。
• 将 shard 分为主分片和副本分片，主分片挂了之后由副本分片顶上，提升系统的可用性。
• 对 Node 进行角色分化，提高系统的性能和资源利用率，同时简化扩展和维护。
• es 和 kafka 的架构非常像，可以类比学习。