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Lucene 和 ES
Lucene
Lucene
一個 Elasticsearch Index 由一個或者多個 shard （分片） 組成。
而 Lucene 中的 Lucene index 相當於 ES 的一個 shard。
2
寫入過程
寫入過程 1.0 （不完善）
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不斷將 Document 寫入到 In-memory buffer （內存緩衝區）。 -
當滿足一定條件後內存緩衝區中的 Documents 刷新到磁盤。 -
生成新的 segment 以及一個 Commit point 提交點。 -
這個 segment 就可以像其他 segment 一樣被讀取了。
將文件刷新到磁盤是非常耗費資源的，而且在內存緩衝區和磁盤中間存在一個高速緩存（cache），一旦文件進入到 cache 就可以像磁盤上的 segment 一樣被讀取了。
寫入過程 2.0
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不斷將 Document 寫入到 In-memory buffer （內存緩衝區）。 -
當滿足一定條件後內存緩衝區中的 Documents 刷新到 高速緩存（ cache）。 -
生成新的 segment ，這個 segment 還在 cache 中。 -
這時候還沒有 commit ，但是已經可以被讀取了。
數據從 buffer 到 cache 的過程是定期每秒刷新一次。所以新寫入的 Document 最慢 1 秒就可以在 cache 中被搜索到。
而 Document 從 buffer 到 cache 的過程叫做 ?refresh 。一般是 1 秒刷新一次，不需要進行額外修改。當然，如果有修改的需要，可以參考文末的相關資料。這也就是爲什麼說 Elasticsearch 是準實時的。
使文檔立即可見：
PUT /test/_doc/1?refresh
{"test": "test"}
// 或者
PUT /test/_doc/2?refresh=true
{"test": "test"}
Translog 事務日誌
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Document 不斷寫入到 In-memory buffer，此時也會追加 translog。 -
當 buffer 中的數據每秒 refresh 到 cache 中時，translog 並沒有進入到刷新到磁盤，是持續追加的。 -
translog 每隔 5s 會 fsync 到磁盤。 -
translog 會繼續累加變得越來越大，當 translog 大到一定程度或者每隔一段時間，會執行 flush。
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buffer 被清空。 -
記錄 commit point。 -
cache 內的 segment 被 fsync 刷新到磁盤。 -
translog 被刪除。
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translog 每 5s 刷新一次磁盤，所以故障重啓，可能會丟失 5s 的數據。 -
translog 執行 flush 操作，默認 30 分鐘一次，或者 translog 太大 也會執行。
POST /my-index-000001/_flush
3
刪除和更新
segment 不可改變，所以 docment 並不能從之前的 segment 中移除或更新。
所以每次 commit， 生成 commit point 時，會有一個 .del 文件，裏面會列出被刪除的 document（邏輯刪除）。
而查詢時，獲取到的結果在返回前會經過 .del 過濾。
更新時，也會標記舊的 docment 被刪除，寫入到 .del 文件，同時會寫入一個新的文件。此時查詢會查詢到兩個版本的數據，但在返回前會被移除掉一個。
4
segment 合併
每 1s 執行一次 refresh 都會將內存中的數據創建一個 segment。
segment 數目太多會帶來較大的麻煩。每一個 segment 都會消耗文件句柄、內存和cpu運行週期。更重要的是，每個搜索請求都必須輪流檢查每個 segment ；所以 segment 越多，搜索也就越慢。
在 ES 後臺會有一個線程進行 segment 合併：
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refresh操作會創建新的 segment 並打開以供搜索使用。 -
合併進程選擇一小部分大小相似的 segment，並且在後臺將它們合併到更大的 segment 中。這並不會中斷索引和搜索。 -
當合並結束，老的 segment 被刪除 說明合併完成時的活動： -
新的 segment 被刷新（flush）到了磁盤。 寫入一個包含新 segment 且排除舊的和較小的 segment的新 commit point。 -
新的 segment 被打開用來搜索。 -
老的 segment 被刪除。
物理刪除：
在 segment merge 這塊，那些被邏輯刪除的 document 纔會被真正的物理刪除。
5
總結
主要介紹了內部寫入和刪除的過程，需要了解 refresh、fsync、flush、.del、segment merge 等名詞的具體含義。
完整畫圖如下：
以上就是個人分享的 ES 相關的內容，主要目的是組內技術分享，進行掃盲。不對之處，希望大家留言指正。
相關資料
[1] 準實時搜索：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/near-real-time.html
[2] Refresh API：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/indices-refresh.html
[3] Flush API：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/indices-flush.html
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一鍵三連
本文分享自微信公衆號 - 匠心Java（code-the-world）。
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