Elasticsearch — 核心原理

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10. Elasticsearch 中的节点（比如共 20 个），其中的10 个选了一个 master，另外 10 个选了另一个 master，怎么办？

当集群 master 候选数量不小于 3 个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题；

当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为 data节点，避免脑裂问题。

11. 客户端在和集群连接时，如何选择特定的节点执行请求的？

TransportClient 利用 transport 模块远程连接一个 elasticsearch 集群。它并不加入到集群中，只是简
单的获得一个或者多个初始化的 transport 地址，并以 轮询 的方式与这些地址进行通信。

12. 详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程。

协调节点默认使用文档 ID 参与计算（也支持通过 routing），以便为路由提供合适的分片。

shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)

（1）当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后，会将请求写入到 MemoryBuffer，然后定时
（默认是每隔 1 秒）写入到 Filesystem Cache，这个从 MomeryBuffer 到 Filesystem Cache 的过程就叫做refresh；

（2）当然在某些情况下，存在 Momery Buffer 和 Filesystem Cache 的数据可能会丢失，ES 是通过translog 的机制来保证数据的可靠性的。其实现机制是接收到请求后，同时也会写入到 translog 中 ，当Filesystem cache 中的数据写入到磁盘中时，才会清除掉，这个过程叫做 flush；

（3）在 flush 过程中，内存中的缓冲将被清除，内容被写入一个新段，段的 fsync将创建一个新的提交点，并将内容刷新到磁盘，旧的 translog 将被删除并开始一个新的 translog。

（4）flush 触发的时机是定时触发（默认 30 分钟）或者 translog 变得太大（默认为 512M）时；

补充：关于 Lucene 的 Segement：

1、Lucene 索引是由多个段组成，段本身是一个功能齐全的倒排索引。

2、段是不可变的，允许 Lucene 将新的文档增量地添加到索引中，而不用从头重建索引。

3、对于每一个搜索请求而言，索引中的所有段都会被搜索，并且每个段会消耗CPU 的时钟周、文件句柄和内存。这意味着段的数量越多，搜索性能会越低。

4、为了解决这个问题，Elasticsearch 会合并小段到一个较大的段，提交新的合并段到磁盘，并删除那些旧的小段。

13. Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。

1、查询 ： Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标—搜索方式随心而变。

2、分析 ： 找到与查询最匹配的十个文档是一回事。但是如果面对的是十亿行日志，又该如何解读呢？Elasticsearch 聚合让您能够从大处着眼，探索数据的趋势和模式。

3、速度 ： Elasticsearch 很快。真的，真的很快。

4、可扩展性 ： 可以在笔记本电脑上运行。 也可以在承载了 PB 级数据的成百上千台服务器上运行。

5、弹性 ： Elasticsearch 运行在一个分布式的环境中，从设计之初就考虑到了这一点。

6、灵活性 ： 具备多个案例场景。数字、文本、地理位置、结构化、非结构化。所有的数据类型都欢迎。

7、HADOOP & SPARK ： Elasticsearch + Hadoop

14. Elasticsearch是一个高度可伸缩的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速和接近实时地存储、搜索和分析大量数据。

这里有一些使用Elasticsearch的用例：

1、你经营一个网上商店，你允许你的顾客搜索你卖的产品。在这种情况下，您可以使用Elasticsearch来存储整个产品目录和库存，并为它们提供搜索和自动完成建议。

2、你希望收集日志或事务数据，并希望分析和挖掘这些数据，以查找趋势、统计、汇总或异常。在这种情况下，你可以使用loghide (Elasticsearch/ loghide /Kibana堆栈的一部分)来收集、聚合和解析数据，然后让loghide将这些数据输入到Elasticsearch中。一旦数据在Elasticsearch中，你就可以运行搜索和聚合来挖掘你感兴趣的任何信息。

3、你运行一个价格警报平台，允许精通价格的客户指定如下规则:“我有兴趣购买特定的电子设备，如果下个月任何供应商的产品价格低于X美元，我希望得到通知”。在这种情况下，你可以抓取供应商的价格，将它们推入到Elasticsearch中，并使用其反向搜索(Percolator)功能来匹配价格走势与客户查询，并最终在找到匹配后将警报推送给客户。

4、你有分析/业务智能需求，并希望快速调查、分析、可视化，并对大量数据提出特别问题(想想数百万或数十亿的记录)。在这种情况下，你可以使用Elasticsearch来存储数据，然后使用Kibana(Elasticsearch/ loghide /Kibana堆栈的一部分)来构建自定义仪表板，以可视化对您来说很重要的数据的各个方面。此外，还可以使用Elasticsearch聚合功能对数据执行复杂的业务智能查询。

15. 详细描述一下 Elasticsearch 更新和删除文档的过程。

（1）删除和更新也都是写操作，但是 Elasticsearch 中的文档是不可变的，因此不能被删除或者改动以展示其变更；

（2）磁盘上的每个段都有一个相应的.del 文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del 文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。

（3）在新的文档被创建时，Elasticsearch 会为该文档指定一个版本号，当执行更新时，旧版本的文档在.del 文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。

16. 详细描述一下 Elasticsearch 搜索的过程。

（1）搜索被执行成一个两阶段过程，我们称之为 Query Then Fetch；

（2）在初始查询阶段时，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分片）。 每个分片在本地执行搜索并构建一个匹配文档的大小为 from + size 的优先队列。PS：在搜索的时候是会查询 Filesystem Cache 的，但是有部分数据还在 MemoryBuffer，所以搜索是近实时的。

（3）每个分片返回各自优先队列中 所有文档的 ID 和排序值 给协调节点，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。

（4）接下来就是 取回阶段，协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片提交多个 GET 请求。每个分片加载并 丰 富 文档，如果有需要的话，接着返回文档给协调节点。一旦所有的文档都被取回了，协调节点返回结果给客户端。

（5）补充：Query Then Fetch 的搜索类型在文档相关性打分的时候参考的是本分片的数据，这样在文档数量较少的时候可能不够准确，DFS Query Then Fetch 增加了一个预查询的处理，询问 Term 和Document frequency，这个评分更准确，但是性能会变差。*

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17. 在 Elasticsearch 中，是怎么根据一个词找到对应的倒排索引的？

（1）Lucene的索引过程，就是按照全文检索的基本过程，将倒排表写成此文件格式的过程。
（2）Lucene的搜索过程，就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来，然后计算每篇文档打分(score)的过程。

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