Elasticsearch 分布式架构解析

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 【9月更文第2天】Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎,以其高可扩展性和实时性著称。它基于 Lucene 开发,但提供了更高级别的抽象,使得开发者能够轻松地构建复杂的搜索应用。本文将深入探讨 Elasticsearch 的分布式存储和检索机制,解释其背后的原理及其优势。

Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎,以其高可扩展性和实时性著称。它基于 Lucene 开发,但提供了更高级别的抽象,使得开发者能够轻松地构建复杂的搜索应用。本文将深入探讨 Elasticsearch 的分布式存储和检索机制,解释其背后的原理及其优势。

一、Elasticsearch 的基本概念

在开始之前,我们先了解几个 Elasticsearch 的基础概念:

  • 索引 (Index): 相当于关系型数据库中的数据库,用于存储文档集合。
  • 文档 (Document): 单个数据项,以 JSON 格式存储。
  • 映射 (Mapping): 描述索引中文档的结构,类似于数据库表的模式。
  • 类型 (Type): 在 Elasticsearch 7.x 及之后版本已被移除,但早期版本中用于分类索引内的文档种类。
  • 节点 (Node): 一个单一的 Elasticsearch 实例。
  • 集群 (Cluster): 一组节点,它们一起工作,共享数据,并提供冗余和高可用性。
  • 分片 (Shard): 每个索引可以分成多个分片,每个分片本身就是一个 Lucene 索引。
  • 副本 (Replica): 每个分片可以有一个或多个副本,以提高数据可用性和容错能力。

二、分布式存储

Elasticsearch 的分布式存储主要体现在索引的分片机制上。

1. 分片 (Sharding)

为了支持水平扩展,Elasticsearch 将索引分成多个分片,每个分片都可以被独立地存储在不同的节点上。这样做不仅提高了存储容量,还增加了系统的并发处理能力。

PUT /my_index
{
   
  "settings": {
   
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

在上面的例子中,my_index 索引被分成了 5 个主分片,并且为每个主分片配置了一个副本分片。

2. 副本 (Replication)

副本分片是主分片的一个完全拷贝,它提高了系统的可用性和容错性。如果某个节点失败,副本分片可以接管请求,确保服务不中断。

三、分布式检索

Elasticsearch 的分布式检索机制确保了即使在大规模数据集上也能快速响应查询请求。

1. 查询路由

当用户向 Elasticsearch 发送查询请求时,该请求会被发送给集群中的任意一个节点。这个节点被称为协调节点 (Coordinator Node),它负责将查询分发给所有相关的分片,并汇总结果返回给客户端。

GET /my_index/_search
{
   
  "query": {
   
    "match": {
   
      "content": "elasticsearch"
    }
  }
}
2. 并行处理

查询被发送到所有相关的分片后,每个分片都会并行处理这个查询,并返回结果给协调节点。这种并行处理方式极大地提高了查询效率。

3. 聚合结果

协调节点收集来自各个分片的结果,并对结果进行聚合处理,最终形成完整的查询响应。这个过程通常是透明的,用户无需关心底层的分片细节。

四、优势

  • 高可用性: 通过分片和副本机制,Elasticsearch 能够提供高可用的服务,即使部分节点故障也不会影响整体服务。
  • 水平扩展: 索引可以轻松地分成多个分片,分布在不同节点上,随着数据的增长,可以简单地添加更多节点来扩展存储和处理能力。
  • 性能: 分布式架构允许并行处理查询请求,提高了查询性能。
  • 容错性: 副本机制确保了数据的持久性和一致性,即使某个节点出现故障,数据也不会丢失。

五、总结

Elasticsearch 的分布式架构设计使其成为构建大规模、高性能搜索和数据分析应用的理想选择。通过对索引进行分片和复制,Elasticsearch 不仅实现了数据的高效存储和检索,还提供了强大的容错能力和高可用性。开发者可以利用 Elasticsearch 的分布式特性,构建出能够适应未来数据增长需求的应用系统。

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
目录
相关文章
|
9天前
|
设计模式 Java API
微服务架构演变与架构设计深度解析
【11月更文挑战第14天】在当今的IT行业中,微服务架构已经成为构建大型、复杂系统的重要范式。本文将从微服务架构的背景、业务场景、功能点、底层原理、实战、设计模式等多个方面进行深度解析,并结合京东电商的案例,探讨微服务架构在实际应用中的实施与效果。
50 6
|
9天前
|
设计模式 Java API
微服务架构演变与架构设计深度解析
【11月更文挑战第14天】在当今的IT行业中,微服务架构已经成为构建大型、复杂系统的重要范式。本文将从微服务架构的背景、业务场景、功能点、底层原理、实战、设计模式等多个方面进行深度解析,并结合京东电商的案例,探讨微服务架构在实际应用中的实施与效果。
26 1
|
10天前
|
Kubernetes Cloud Native 云计算
云原生技术深度解析:重塑企业IT架构的未来####
本文深入探讨了云原生技术的核心理念、关键技术组件及其对企业IT架构转型的深远影响。通过剖析Kubernetes、微服务、容器化等核心技术,本文揭示了云原生如何提升应用的灵活性、可扩展性和可维护性,助力企业在数字化转型中保持领先地位。 ####
|
10天前
|
存储 索引
Elasticsearch分布式架构
【11月更文挑战第2天】
18 1
|
11天前
|
运维 Kubernetes Cloud Native
Kubernetes云原生架构深度解析与实践指南####
本文深入探讨了Kubernetes作为领先的云原生应用编排平台,其设计理念、核心组件及高级特性。通过剖析Kubernetes的工作原理,结合具体案例分析,为读者呈现如何在实际项目中高效部署、管理和扩展容器化应用的策略与技巧。文章还涵盖了服务发现、负载均衡、配置管理、自动化伸缩等关键议题,旨在帮助开发者和运维人员掌握利用Kubernetes构建健壮、可伸缩的云原生生态系统的能力。 ####
|
19天前
|
边缘计算 自动驾驶 5G
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
医疗行业的语音识别技术解析:AI多模态能力平台的应用与架构
AI多模态能力平台通过语音识别技术,实现实时转录医患对话,自动生成结构化数据,提高医疗效率。平台具备强大的环境降噪、语音分离及自然语言处理能力,支持与医院系统无缝集成,广泛应用于门诊记录、多学科会诊和急诊场景,显著提升工作效率和数据准确性。
|
18天前
|
消息中间件 编解码 开发者
深入解析 Flutter兼容鸿蒙next全体生态的横竖屏适配与多屏协作兼容架构
本文深入探讨了 Flutter 在屏幕适配、横竖屏切换及多屏协作方面的兼容架构。介绍了 Flutter 的响应式布局、逻辑像素、方向感知、LayoutBuilder 等工具,以及如何通过 StreamBuilder 和 Provider 实现多屏数据同步。结合实际应用场景,如移动办公和教育应用,展示了 Flutter 的强大功能和灵活性。
87 6
|
19天前
|
存储 SQL 缓存
AnalyticDB 实时数仓架构解析
AnalyticDB 是阿里云自研的 OLAP 数据库,广泛应用于行为分析、数据报表、金融风控等应用场景,可支持 100 trillion 行记录、10PB 量级的数据规模,亚秒级完成交互式分析查询。本文是对 《 AnalyticDB: Real-time OLAP Database System at Alibaba Cloud 》的学习总结。
37 1
|
21天前
|
数据管理 Nacos 开发者
"Nacos架构深度解析:一篇文章带你掌握业务层四大核心功能,服务注册、配置管理、元数据与健康检查一网打尽!"
【10月更文挑战第23天】Nacos 是一个用于服务注册发现和配置管理的平台,支持动态服务发现、配置管理、元数据管理和健康检查。其业务层包括服务注册与发现、配置管理、元数据管理和健康检查四大核心功能。通过示例代码展示了如何在业务层中使用Nacos,帮助开发者构建高可用、动态扩展的微服务生态系统。
64 0

相关产品

  • 检索分析服务 Elasticsearch版
  • 推荐镜像

    更多