突破Java面试(14)-分布式搜索引擎的架构-阿里云开发者社区

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突破Java面试(14)-分布式搜索引擎的架构

简介: 在搜索这块,曾经lucene 是最流行的搜索库. 几年前业内一般都问,你了解 lucene 吗?你知道倒排索引的原理吗? 但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch. 现在分布式搜索基本已经成为互联网系统的标配,其中尤为流行的就是 ES,前几年一般用 solr。

以下用ES表Elastic Search

0 Github

1 面试题

说说ES的分布式架构原理

2 考点分析

在搜索这块,曾经lucene 是最流行的搜索库.
几年前业内一般都问,你了解 lucene 吗?你知道倒排索引的原理吗?
但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch.

现在分布式搜索基本已经成为互联网系统的标配,其中尤为流行的就是 ES,前几年一般用 solr。但是最近基本大部分企业和项目都开始转向 ES.

所以互联网面试,肯定会跟你聊聊分布式搜索引擎,就一定会聊到ES!

如果面试官问你第一个问题,确实一般都会问你 es 的分布式架构设计能介绍一下么?就看看你对分布式搜索引擎架构的一个基本理解。

3 详解

ES的设计理念就是分布式搜索引擎,底层其实还是基于 lucene 的.
核心思想就是在多台机器上启动多ES进程实例,组成ES集群.

3.1 基本单位

ES 中存储数据的基本单位索引.
比如说你现在要在 ES 中存储一些订单数据,应该在 ES 中创建一个索引 order_idx,所有的订单数据就会写到该索引中.
一个索引概念上差不多就相当于MySQL 中的一张表.

index -> type -> mapping -> document -> field。

3.2 实例

为便于理解,我在这里做个类比.切记,仅仅是类比!绝不等同!

index 相当于 MySQL 里的一张表;
而 type 没法跟 MySQL 里去类比;
一个 index 里可以有多个 type,每个 type 的字段都是差不多的,也有略微差别.

假设有一个订单 index,专门存放订单数据.
就好比说你在 MySQL 中建表

  • 有些订单是实物商品的订单,比如一件衣服、一双鞋子
  • 有些订单是虚拟商品的订单,比如游戏点卡,话费充值

这两种订单大部分字段是一样的,但是少部分字段还是有略微差别.

类似地,ES就会在订单 index,建两个 type

  • 一个是实物商品订单 type
  • 一个是虚拟商品订单 type

这两个 type 大部分字段是一样的,少部分字段是不一样的。

很多情况下,一个 index 里可能就一个 type,但是确实如果说是一个 index 里有多个 type 的情况

mapping types 这个概念在 ElasticSearch 7.X 已被完全移除,详细说明参考官方文档

你可以认为 index 是一个类别的表,具体的每个 type 代表了 MySQL 中的一个表.
每个 type 有一个 mapping,如果假设一个 type 是具体的一个表,index 就代表多个 type 同属于的一个类型,而 mapping 就是这个 type 的表结构定义.
你在 MySQL 中创建一个表,肯定是要定义表结构的,里面有哪些字段,每个字段是什么类型.
实际上你往 index 里的一个 type 里面写的一条数据,叫做一条 document;
一条 document 就类似 MySQL 中某个表里的一行;
每个 document 有多个 field;
每个 field 就代表该 document 中的一个字段的值.

3.3 结构原理

你建立一个索引,该索引又可拆分成多个 shard,每个 shard 存储部分数据.
拆分成多个 shard 是有好处的

  • 支持横向扩展
    比如你数据量 3T,3 个 shard,每个 shard 就 1T 的数据,若现在数据量增到 4T,怎么扩展?

so easy!新建一个有 4 个 shard 的索引,将数据导入

  • 提高性能
    数据分布在多个 shard,即多台服务器上,所有的操作,都会在多台机器上并行分布式执行,提高了系统的吞吐量和性能.

接着就是这个 shard 的数据实际是有多个备份,即每个 shard 都有一个 primary shard负责写入数据,还有几个 replica shard.
primary shard 写入数据后,会将数据同步到其他几个 replica shard 中.


通过 replica 方案,每个 shard 数据都有多个备份.
即使某个节点宕机,其他节点上还有数据,满足高可用性.

3.4 主从特性

ES 集群的多个节点,会自动选举一个节点为 master 节点;
master 节点负责一些管理工作,比如维护索引元数据、切换 primary shard replica shard 身份等;
若 master 节点宕机,则会重新选举一个节点为 master.

若非 master 节点宕机了,则 master 节点会使宕机节点上的 primary shard 的身份转移到其他可用节点上的 replica shard.
接着你要是修复了那个宕机节点,重启后,master 节点会控制将缺失的 replica shard 分配回去,并且同步后续修改的数据之类的,让集群恢复正常.

更简单点,若某非 master 节点宕机了,那么该节点上的 primary shard 不也就没了嘛.
那好,master 会让 primary shard 对应的 replica shard(在其他节点上)切换为 primary shard.待宕机的节点修复了,修复后的节点也不再是 primary shard了,而是 replica shard.

以上就是 ElasticSearch 作为分布式搜索引擎最基本的架构设计.

参考

《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》

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