Elasticsearch创建索引流程

Java基础

浏览数:100

2019-6-29

前言

说明:本文章使用的ES版本是:6.7.0

在上一篇文章搜索引擎ElasticSearch的启动过程中,介绍了ES的启动过程。

由此可知,在ES启动过程中,创建Node对象(new Node(environment))时,初始化了RestHandler,由其名字可以知道这是用来处理Rest请求的。

在ES源码中,RestHandlerAction如下图:

其中:

  • admin

    • cluster:处理集群相关请求
    • indices:处理索引相关请求
  • cat:日常查询
  • document:文档处理
  • ingest:pipeline处理。pipeline?干嘛的
  • search:搜索

接下来我们具体的看一下ES是如何创建索引的:org.elasticsearch.rest.action.document.RestIndexAction

数据概念和结构

一个完整的ES集群由以下几个基本元素组成

名称 概念 对应关系型数据库概念 说明
Cluster 集群 一个或多个节点的集合,通过启动时指定名字作为唯一标识,默认cluster-state
node 节点 启动的ES的单个实例,保存数据并具有索引和搜索的能力,通过名字唯一标识,默认node-n
index 索引 Database 具有相似特点的文档的集合,可以对应为关系型数据库中的数据库,通过名字在集群内唯一标识
type 文档类别 Table 索引内部的逻辑分类,可以对应为Mysql中的表,ES 6.x 版本中,一个索引只允许一个type,不再支持多个type。7.x版本中,type将废弃。
document 文档 Row 构成索引的最小单元,属于一个索引的某个类别,从属关系为: Index -> Type -> Document,通过id 在Type 内唯一标识
field 字段 Column 构成文档的单元
mapping 索引映射(约束) Schema 用来约束文档字段的类型,可以理解为索引内部结构
shard 分片 将索引分为多个块,每块叫做一个分片。索引定义时需要指定分片数且不能更改,默认一个索引有5个分片,每个分片都是一个功能完整的Index,分片带来规模上(数据水平切分)和性能上(并行执行)的提升,是ES数据存储的最小单位
replicas 分片的备份 每个分片默认一个备份分片,它可以提升节点的可用性,同时能够提升搜索时的并发性能(搜索可以在全部分片上并行执行)

一个ES集群的结构如下:

每个节点默认有5个分片,每个分片有一个备分片。

6.x版本之前的索引的内部结构:

说明:ES 6.x 版本中,相同索引只允许一个type,不再支持多个type。7.x版本中,type将废弃。

所以,6.x版本的索引结构如下:

7.x版本的索引结构如下:

索引一个文档

启动ES实例后,发送如下请求:

curl -X PUT 'localhost:9200/index_name/type_name/1' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
  "title": "我是文件标题,可被搜索到",
  "text":  "文本内容,ES时如何索引一个文档的",
  "date":  "2019/01/01"
}'

其中:

  • index_name:表示索引名称
  • type_name:类别名称
  • 1:文档ID

ES执行流程:

客户端:

  1. BaseRestHandler#handleRequest:处理请求
  2. RestIndexAction#prepareRequest:封装request,识别行为,允许的行为如下,默认INDEX

    enum OpType {
        // Index the source. If there an existing document with the id, it will be replaced.
        INDEX(0),
        // Creates the resource. Simply adds it to the index, if there is an existing document with the id, then it won't be removed.
        CREATE(1),
        /** Updates a document */
        UPDATE(2),
        /** Deletes a document */
        DELETE(3);
        
        ...
    }
  3. 参数检查,查看是否有关键字,并获取相关关键字的值

    0 = "parent"
    1 = "pretty"
    2 = "version_type"
    3 = "format"
    4 = "index"
    5 = "refresh"
    6 = "error_trace"
    7 = "type"
    8 = "timeout"
    9 = "pipeline"
    10 = "routing"
    11 = "if_seq_no"
    12 = "if_primary_term"
    13 = "wait_for_active_shards"
    14 = "id"
    15 = "op_type"
    16 = "human"
    17 = "filter_path"
  4. NodeClient#doExecute:指定执行该请求的actionName:indices:data/write/index
  5. TransportAction#execute():将请求封装成CreateIndexRequest并发送到服务端,处理发送前置任务

    1. IndexRequest#validate:校验参数内容,type、source、contentType
    2. 这里如果是更新或者删除操作,检查是否传入ID字段,没传如则报错

      if (opType() != OpType.INDEX && id == null) {
          addValidationError("an id is required for a " + opType() + " operation", validationException);
      }
    3. 判断ID长度,最长不能超过512个字符

Transport层

Transport将request封装成Task,将请求发送给服务端

服务端

  1. 服务端根据actionName获取具体响应请求的action,此处为执行:TransportBulkAction#doExecute()
  2. 读取AutoCreateIndex#AUTO_CREATE_INDEX_SETTING,该值由配置文件elasticsearch.yml中的auto_create_index控制,true表示当插入的索引不存在时,自动创建该索引

    1. 如果”auto_create_index”为true:

      1. 分析bulkRequest中的所有请求中的所有index,生成Set<String> indices,
      2. 然后遍历indices,判断索引名称是否存在

        1. 索引不存在:将请求转发给TransportCreateIndexAction#masterOperation,创建索引,且索引创建完成后,执行第2步
        2. 索引存在:启动异步进程BulkOperation,该进程将负责创建索引
    2. 如果”auto_create_index”为false,则索引不存在的写入文档的请求
TransportCreateIndexAction 创建索引过程
  1. 该类继承TransportMasterNodeAction,它会启动一个异步线程来执行任务,如果当前节点是master节点,则执行masterOperation,否则转发给master节点(每个节点在启动时会加入集群,同时保存完整的集群信息,该信息又Discovery模块维护)
  2. TransportCreateIndexAction将CreateIndexRequest转换为CreateIndexClusterStateUpdateRequest,将请求作为参数,调用MetaDataCreateIndexService#createIndex
  3. 调用MetaDataCreateIndexService#onlyCreateIndex,该方法负责在clusterstate中创建新的index,并且等待指定数目(默认为1)状态为active的分片副本创建完成(activeShardsObserver.waitForActiveShards方法实现),最终返回给listener。
  4. onlyCreateIndex方法,其内部执行clusterService.submitStateUpdateTask,提交集群状态修改任务,提交任务的执行逻辑是AckedClusterStateUpdateTask类内部的execute方法。其内部逻辑为:

    1. 校验index的名字和settings是否合法(比如index名不能有大写,如果有别名,判断是否有重名)
    2. 根据index name 查找合适的模板信息,即mapping
    3. 构建indexSettingsBuilder,可以认为是该索引的默认环境变量
    4. 准备工作完成,开始写入索引IndicesService#createIndex,写入索引的动作由IndexModule#newIndexService完成
    5. 为indicesService服务增加index服务,mapperService服务,同时合并新老mappings
    6. 构建IndexMetaData,并生成新的ClusterState
    7. 如果index状态open,执行allocationService.reroute将分片分配到其他节点
    8. 最后删除索引服务(indicesService.removeIndex)
  5. 上一步修改完成clusterstate后

    1. 如果是master节点同步集群状态(如果是master)
    2. 通知集群状态监听器listener,其他节点接收到集群状态变化,启动indicesService服务
BulkOperation 写入文档过程
  1. 获取最新的集群状态clusterstate
  2. 遍历request中的文档

    1. 获取文档操作类型OpType,写入文档
    2. 对文档做一些加工,主要包括:解析routing(如果mapping里有的话)、指定的timestamp(如果没有带timestamp会使用当前时间),如果文档没有指定id字段,会自动生成一个base64UUID作为id字段
  3. 再次遍历所有的request,获取获取每个request应该发送到的shardId,获取的过程是这样的:如果上一步获取到了routing则取routing,否则取文档ID,取其hash值(哈希算法 Murmur3Hash)然后对当前索引的分片数量取模,得到分片ID:shardId
  4. 将相同分片的请求分组,将请求封装成BulkShardRequest,通过TransportBulkAction将请求发送到分片所在节点
  5. 请求转发到Node节点更新主分片,TransportReplicationAction.execute(),创建一个ReroutePhase异步线程,并执行,此处文档会写入主分片buffer中(InternalEngine#indexIntoLucene),最后并启动异步进程ReplicationPhase,更新副分片
  6. 至此,文档写入完成,但只是将数据写入内存buffer和transLog中,之后还有异步进程将数据refresh到索引中使其可搜索,将数据flush到磁盘

文档写入总结

  1. 通过副本分片和Translog日志保障数据安全和一致性
  2. 在可用性和一致性两者的取舍中,ES更看重可用性。主分片写入后,即可搜索。因此如果请求落到副分片可能出现不一致的情况,但是在搜索业务中,这种短时间的不一致大多是可以接受的

系列文章

  1. 搜索引擎ElasticSearch源码编译和Debug环境搭建
  2. 搜索引擎ElasticSearch的启动过程
  3. Elasticsearch创建索引流程
  4. Elasticsearch搜索过程详解
  5. Elasticsearch搜索相关性排序算法详解
  6. Elasticsearch中的倒排索引

作者:lanffy