数据库-Elasticsearch进阶学习笔记（集群、故障、扩容、简繁体、拼音等）

上篇文章主要分享了ES的高级搜索、核心概念，本篇对集群和分词器的使用做补充。

集群

集群配置

把之前的复制一份，删掉data和logs里面的文件

打开config里面的elasticsearch.yaml

• cluster.name：集群的名字，同一个集群的节点应该相同
• node.name：节点的名字，不同节点名字不同
• node.master：是否可以作为master节点，一般设置为true
• node.data：是否可以作为数据节点，一般设置为true
• network.host：主机地址
• http.port：访问端口
• transport.tcp.port：通信端口，没有的话添加一下
• http.cors.enabled:是否可以跨域
• http.cors.allow-origin：哪些源可以访问此节点
• discovery.seed_hosts：其他节点查找列表，格式：ip:通信端口
• discovery.zen.fd.ping_timeout：查找超时时间
• discovery.zen.fd.ping_retries：查找重试次数

单节点集群

我们之前使用的就是单节点的集群

节点的健康状态有三个

• 绿色：健康
• 黄色：警告
• 红色：危险
  上面是8/11，因为我们之前建了三个索引lady、killer、heros，他们默认是有一个副本，但是没有分配到节点，所以整体是黄色的。

分布式集群

本地配置如下

启动两个节点后再次查看集群

其中，星星代表主节点，原点代表数据节点。可以看到是健康的绿色。

查看腾讯云的集群状态

可以看到也是绿色的。

查看腾讯云ES的基础配置

可以看到3个ES节点，一个Kibana节点。这个节点预警是可以自己在集群监控的告警策略设置的，一般与CPU、内存的使用情况相关，浏览器插件的黄色是节点是否宕机。

故障转移

集群中只有一个节点时，一旦出现故障，服务就无法保证了，需要有冗余。上面插件的截图中，绿色加粗框的分片是主分片，细的就是副本。当添加一个节点时，ES会自动根据索引的配置来分配副本所在节点，有节点宕机时，不影响，当主节点宕机时，会重新选择主节点（选择node.master为true的）

水平扩容

多启动一个节点，会分散负载，重新分配分片，保持负载平衡。例如，前面本地由黄色变绿色。

路由计算&分片控制

多个分片，增加或查询数据时，应该存放到哪个分片或从按个分片取数据，有一个规则，成为路由计算。

路由计算：使用Hash算法：hash(id)%主分片数量

查询数据时，不一定访问主节点或主分片，选择哪一个都可以，这个选择过程，称为分片控制。

分片控制：用户可以访问任何一个节点获取数据，一般采用轮询的方式，该节点称为协调节点，若处于繁忙状态，可将请求转发至其他节点。

数据CRUD流程

写流程

1.客户端请求集群协调节点

2.协调节点将请求转换到指定的节点

3.主分片需要将数据保存

4.主分片需要将数据发送个副本

5.副本保存后，进行反馈

6.主分片进行反馈

7.客户端获取反馈

读流程

1.客户端发送查询请求到协调节点

2.协调节点计算数据所在的分片以及全部的副本位置

3.为了能够负载均衡，可以轮询所有节点

4.将请求转发给具体的节点

5.节点返回查询结果，将结果反馈给客户端

更新流程

1.客户端向Node1发送更新请求。

2.它将请求转发到主分片所在的Node3。

3.Node3从主分片检索文档，修改_source字段中的JSON，并且尝试重新索引主分片的文档。如果文档已经被另一个进程修改，它会重试步骤3，超过retry_on_conflict次后放弃。

4.如果Node3成功地更新文档，它新版本的文档并行转发到Node1和Node2上的副本分片，重新建立索引。一旦所有副本分片都返回成功，Node3向协调节点也返回成功，协调节点向客户端返回成功。

删除流程

逻辑删除：在每个提交节点添加**.del**文件，列出被删除文档的段信息，搜索后筛选掉。

物理删除：多个倒排索引合并时，进行物理删除。

分词器

内置的分词器对中文不友好，只会一个字一个字的分，无法形成词语。对拼音也不行，无法拆分。

之前建立索引，使用的默认分词器，中文分词结果如下。

拼音分词结果如下

因为腾讯云的ES集群已经安装好了ik分词器、pin分词器和简繁体转换分词器，这里就不在本地演示了，可以去对应的github官网下载安装。

IK分词器

查看ik分词器官方文档，可以看到

Analyzer：

• ik_smart
• ik_max_word

Tokenizer:

• ik_smart
• ik_max_word

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": ["诗是自由的载体"]
}

结果如下图所示

Pinyin分词器

Analyzer:

• pinyin ,

Tokenizer:

• pinyin

Token-filter:

• pinyin

GET _analyze
{
  "analyzer": "pinyin",
  "text": ["tangshisongci"]
}

结果如下图所示

简繁体转换器

查看官方文档可以看到

Analyzer:

• stconvert

Tokenizer:

• stconvert

Token-filter:

• stconvert

Char-filter:

• stconvert

GET _analyze
{
  "analyzer": "stconvert",
  "text": ["我向往诗和远方，也不会忘记她和故乡"]
}

结果如下图所示

参考

IK分词器-GitHub

Pinyin分词器-GitHub

简繁体转换器-GitHub

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