一、簡介

1. 概述

Elasticsearch是一個(gè)基于Lucene庫的開源搜索引擎，支持分布式、多租戶和全文搜索功能。它使用了RESTful API接口可以簡化對Elasticsearch的集成和擴(kuò)展。

2. 應(yīng)用場景

Elasticsearch廣泛應(yīng)用于全文搜索、日志存儲(chǔ)和分析、安全事件檢測、業(yè)務(wù)指標(biāo)分析等領(lǐng)域。

二、架構(gòu)

1. 節(jié)點(diǎn)和集群

Elasticsearch是一個(gè)分布式系統(tǒng)由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成。節(jié)點(diǎn)可以分為兩種類型：主節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)

主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)整個(gè)集群中的操作，例如創(chuàng)建或刪除索引、添加或刪除節(jié)點(diǎn)等等。每個(gè)集群只能有一個(gè)主節(jié)點(diǎn)，當(dāng)主節(jié)點(diǎn)故障時(shí)，其他節(jié)點(diǎn)將會(huì)選舉出新的主節(jié)點(diǎn)。

數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并參與搜索操作。在集群中可以同時(shí)存在多個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)都包含了所有數(shù)據(jù)的一部分副本。

節(jié)點(diǎn)之間通過使用基于TCP的傳輸層通信，使用JSON格式進(jìn)行交互。

2. 索引和分片

Elasticsearch使用索引來組織和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。一個(gè)索引可以看作是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的一個(gè)表，而每個(gè)文檔則相當(dāng)于一行數(shù)據(jù)。

為了支撐大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，Elasticsearch將索引分成多個(gè)分片(shard)，每個(gè)分片都是一個(gè)獨(dú)立的Lucene索引。當(dāng)一個(gè)索引被創(chuàng)建時(shí)，可以指定分片的數(shù)量，在索引中的每個(gè)文檔將會(huì)被分配到一個(gè)確定的分片中。分片的數(shù)量一旦確定，就不能再更改。

分片帶來了好處，使得每個(gè)分片只需要存儲(chǔ)索引的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，從而使它們更容易被存儲(chǔ)在單個(gè)節(jié)點(diǎn)之上。此外，分片還使得Elasticsearch可以水平擴(kuò)展，可以將不同的分片分配給不同的節(jié)點(diǎn)。

下面是Java代碼展示如何創(chuàng)建一個(gè)索引，設(shè)置分片數(shù)量為5，副本數(shù)量為1：

public void createIndex(RestHighLevelClient client, String indexName) throws IOException {
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(indexName);

    // 設(shè)置分片數(shù)量為5，副本數(shù)量為1
    request.settings(Settings.builder()
            .put("index.number_of_shards", 5)
            .put("index.number_of_replicas", 1)
    );

    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

三、查詢操作原理

1. 查詢DSL語法分類

在Elasticsearch中使用Query DSL（查詢領(lǐng)域特定語言）進(jìn)行查詢操作。查詢DSL分為兩大類：查詢查詢和聚合查詢。

1.1. 查詢查詢

查詢查詢用于從索引中獲取單個(gè)或多個(gè)文檔。以下是常用的查詢類型：

• match 查詢：查找包含指定項(xiàng)的文檔。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = new MatchQueryBuilder("title", "Elasticsearch");
searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

• term 查詢：查找與指定術(shù)語完全匹配的文檔。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

TermQueryBuilder termQueryBuilder = new TermQueryBuilder("title.keyword", "Elasticsearch");
searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

• bool 查詢：將多個(gè)查詢組合在一起，并通過邏輯運(yùn)算符來確定與查詢的真值。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

MatchQueryBuilder matchQueryBuilder1 = new MatchQueryBuilder("title", "Elasticsearch");
MatchQueryBuilder matchQueryBuilder2 = new MatchQueryBuilder("content", "Java");

BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder1);
boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder2);

searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

1.2. 聚合查詢

聚合查詢用于從索引中獲取匯總信息。以下是常見的聚合類型：

• avg 聚合：計(jì)算指定字段的平均值。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

AvgAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.avg("average_price").field("price");

searchSourceBuilder.aggregation(aggregationBuilder);
searchSourceBuilder.size(0); // return only aggregations and no hits

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

• max 聚合：計(jì)算指定字段的最大值。如下所示：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SearchResponse searchResponse = null;

MaxAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.max("max_price").field("price");

searchSourceBuilder.aggregation(aggregationBuilder);
searchSourceBuilder.size(0); // return only aggregations and no hits

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("index-name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

searchResponse = client.search(searchRequest, CommonOptions.DEFAULT);

2. Lucene 原理基礎(chǔ)

Elasticsearch是基于Lucene庫開發(fā)的。因此了解Lucene的一些基礎(chǔ)原理可以更好地理解Elasticsearch的查詢操作。Lucene是一個(gè)文檔檢索庫，用于快速地搜索大量文檔。以下是Lucene的一些關(guān)鍵概念：

• Document：文檔是Lucene中的最小檢索單位。每個(gè)文檔都由多個(gè)字段組成。

• Field：字段表示文檔的內(nèi)容。每個(gè)字段都有一個(gè)名字和值。

• Analyzer：分析器用于將文本轉(zhuǎn)換為詞條，這些詞條將存儲(chǔ)在倒排索引中。

• Inverted Index：倒排索引是一個(gè)包含單個(gè)詞匯條目的文檔列表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它使得快速查找文檔成為可能。

• TF-IDF：TF-IDF（詞頻 - 逆文檔頻率）是一種常見的檢索評估方法，用于計(jì)算文檔中單詞的重要性。

四、性能優(yōu)化實(shí)踐

1. 集群設(shè)置與調(diào)優(yōu)

1.1 分片

• 合理設(shè)置分片數(shù)量
  • 分片數(shù)過多會(huì)降低索引和搜索的性能
  • 建議每個(gè)節(jié)點(diǎn)最少設(shè)置兩個(gè)分片
• 分片平衡
  • Elasticsearch自動(dòng)將副本分配到其他節(jié)點(diǎn)上
  • 考慮使用Shard Allocation Awareness優(yōu)化跨機(jī)架部署，避免機(jī)架單點(diǎn)故障帶來的影響

1.2 副本

• 合理設(shè)置副本數(shù)量
  • 副本數(shù)過多會(huì)增加集群負(fù)載，導(dǎo)致查詢變慢
  • 建議副本數(shù)不超過節(jié)點(diǎn)數(shù)-1
• 副本位置
  • 數(shù)據(jù)中心可用性高：副本置于其他服務(wù)器（或數(shù)據(jù)中心）
  • 數(shù)據(jù)中心可用性低：副本置于相同服務(wù)器（或數(shù)據(jù)中心）

1.3 內(nèi)存

• 設(shè)置Xmx和Xms參數(shù)，限制JVM使用的最大和最小內(nèi)存
• 注意JVM內(nèi)存與操作系統(tǒng)緩存的折衷，確保JVM能充分利用一定量的操作系統(tǒng)緩存

2. 索引和查詢性能優(yōu)化

2.1 索引

• 盡量減少分詞器的使用
• 禁用不必要的字段
• 確定合適的網(wǎng)絡(luò)延遲參數(shù)，選擇正確的同步級別
• 通過Bulk API批量插入數(shù)據(jù)

2.2 查詢

• 查詢時(shí)避免全文搜索和模糊匹配
• 排序時(shí)應(yīng)使用docvalue進(jìn)行優(yōu)化
• 盡量使用過濾器而不是查詢器實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確匹配

3. 內(nèi)存及磁盤使用技巧

3.1 JVM內(nèi)存分配

• 應(yīng)使用cgroup限制Elasticsearch進(jìn)程的內(nèi)存使用
• 使用SSD硬盤加速索引和查詢操作
• 選擇合適的JVM垃圾回收策略以減輕內(nèi)存壓力

4. 正確使用搜索建議和聚合功能

4.1 搜索建議

• 使用completion suggester代替phrase suggester
• 建議根據(jù)具體場景合理設(shè)置suggest條目數(shù)量

4.2 聚合

• 對聚合結(jié)果進(jìn)行分析，確定最優(yōu)聚合方式
• 避免數(shù)據(jù)分散，在數(shù)據(jù)時(shí)間窗口內(nèi)按照時(shí)間排序

五、擴(kuò)展與集成

1. 插件開發(fā)以及集成

在Elasticsearch中插件可以擴(kuò)展和定制Elasticsearch的功能，包括增加新的API端點(diǎn)、集成外部組件或是創(chuàng)建自己的查詢方式等等。要開發(fā)和集成插件，可以按照以下步驟進(jìn)行：

步驟1：編寫插件代碼

開發(fā)插件可以使用Java編寫，并打包成jar文件，也可以使用Elasticsearch提供的Gradle插件進(jìn)行構(gòu)建。在插件代碼中，需要實(shí)現(xiàn)Plugin接口，并覆蓋getSettings()方法以提供插件設(shè)置，默認(rèn)情況下，插件不需要任何設(shè)置。此外還需要實(shí)現(xiàn)onModule()方法來注冊各種組件，包括自定義的QueryBuilder、Aggregator等。例如以下代碼展示如何注冊一個(gè)自定義查詢：

public class MyQueryPlugin extends Plugin {

    @Override
    public Settings getSettings() {
        return Settings.builder()
                .put("my_setting", "default_value")
                .build();
    }

    @Override
    public List<QuerySpec<?>> getQueries(QuerySpecRegistry querySpecRegistry) {
        return Collections.singletonList(
                new QuerySpec.Builder("myQuery", MyQueryBuilder::new, MyQueryBuilder::fromXContent)
                        .build()
        );
    }
    
    // 其他組件的注冊
}

步驟2：打包插件

完成插件代碼編寫后需要將插件打包為.zip格式，并放入Elasticsearch的plugins目錄下。要注意的是在打包插件時(shí)，需要在根目錄下創(chuàng)建es-plugin.properties文件，并設(shè)置插件的名字和版本號，例如：

name=my-plugin
version=1.0.0

步驟3：安裝插件

將插件打包好并放入plugins目錄后，需要重啟Elasticsearch節(jié)點(diǎn)以完成插件安裝。如果一切正常，可以在Elasticsearch的日志中看到類似于以下的輸出信息：

[2019-04-06T15:55:21,926][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [node-1] loaded module [my-module]
[2019-04-06T15:55:21,927][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [node-1] loaded plugin [my-plugin]

2. 生態(tài)系統(tǒng)

Elasticsearch生態(tài)系統(tǒng)提供了大量的基于Elasticsearch的工具和庫，包括：

• Kibana：數(shù)據(jù)可視化和分析平臺(tái)
• Logstash：日志流處理工具
• Beats：輕量的數(shù)據(jù)采集代理
• Elasticsearch-Hadoop：連接Hadoop生態(tài)系統(tǒng)和Elasticsearch
• elasticsearch-mapper-attachments插件：支持在Elasticsearch中索引和搜索各種文檔格式

這些工具和庫可以一起使用，構(gòu)建出更加強(qiáng)大、靈活和高效的數(shù)據(jù)分析和搜索方案。

六、大數(shù)據(jù)技術(shù)集成

1. Hadoop集成

1.1 Hadoop技術(shù)介紹

Hadoop是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)處理框架，最初是為了處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。它包括了HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce兩個(gè)核心組件，可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析。

Elasticsearch是一個(gè)開源的搜索引擎，基于Lucene構(gòu)建，支持全文搜索、分面搜索、結(jié)構(gòu)化搜索等功能。它被廣泛應(yīng)用在企業(yè)級搜索、日志分析、安全分析等領(lǐng)域。

1.2 Hadoop集成方案

Hadoop與Elasticsearch集成主要有以下兩種方式：

1. 使用Elasticsearch的Hadoop插件，將Elasticsearch作為Hadoop的輸出格式，可以方便地把Hadoop的計(jì)算結(jié)果寫入到Elasticsearch中。

2. 使用Hadoop的Elasticsearch插件，將Elasticsearch作為Hadoop的輸入格式，可以直接從Elasticsearch中讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

1.3 Hadoop集成的優(yōu)點(diǎn)

Hadoop與Elasticsearch集成可以帶來以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

1. 處理大規(guī)模數(shù)據(jù)：Hadoop可以有效地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，而Elasticsearch則可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的檢索和分析，結(jié)合起來可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和分析。

2. 快速檢索：由于Elasticsearch的搜索引擎支持全文搜索、分面搜索等功能，可以快速地檢索出需要的數(shù)據(jù)。

3. 靈活性：Hadoop可以根據(jù)數(shù)據(jù)的不同進(jìn)行多種計(jì)算操作，而Elasticsearch也可以根據(jù)不同的需求進(jìn)行數(shù)據(jù)的不同處理，這兩個(gè)框架的靈活性相互補(bǔ)充，可以滿足不同場景的需求。

2. Spark集成

2.1 Spark技術(shù)介紹

Spark是一個(gè)開源的大數(shù)據(jù)處理框架，可以進(jìn)行內(nèi)存計(jì)算、離線批處理、流式處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種計(jì)算。它具有高速的內(nèi)存計(jì)算能力、良好的易用性和豐富的生態(tài)系統(tǒng)。

Spark與Elasticsearch集成可以帶來以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

1. 高速的內(nèi)存計(jì)算：Spark擁有高速的內(nèi)存計(jì)算能力，可以快速地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。而Elasticsearch又可以快速地檢索所需的數(shù)據(jù)，兩者協(xié)同可以更快地完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

2. 良好的易用性：Spark的API具有良好的易用性，操作簡單直觀。通過Spark對Elasticsearch中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。

2.2 Spark集成方案

Spark可以通過Elasticsearch Hadoop插件實(shí)現(xiàn)與Elasticsearch的集成，這個(gè)插件可以將Spark作為Hadoop的一個(gè)計(jì)算引擎，可以讀取和寫入Elasticsearch中的數(shù)據(jù)。具體步驟如下：

1. 下載并安裝Elasticsearch Hadoop插件。

2. 在Spark應(yīng)用程序中添加相關(guān)依賴。

3. 在Spark應(yīng)用程序中使用Spark SQL或DataFrame API連接Elasticsearch并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

2.3 Spark集成的優(yōu)點(diǎn)

Spark與Elasticsearch集成可以帶來以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

1. 快速處理大數(shù)據(jù)：Spark可以快速地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，而Elasticsearch可以快速地檢索所需的數(shù)據(jù)，兩者協(xié)同可以更快地完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

2. 容錯(cuò)性：Spark具有良好的容錯(cuò)機(jī)制，可以確保數(shù)據(jù)處理任務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行。而Elasticsearch也有自己的容錯(cuò)機(jī)制，可以防止數(shù)據(jù)丟失和數(shù)據(jù)損壞。

3. Logstash集成

3.1 Logstash技術(shù)介紹

Logstash是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)收集、處理和轉(zhuǎn)發(fā)工具，可以將各種數(shù)據(jù)源（如Web服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫、消息隊(duì)列等）中的數(shù)據(jù)采集并送到不同的目的地。

Logstash可以通過Elasticsearch輸出插件將數(shù)據(jù)寫入Elasticsearch中，這樣就可以快速地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的檢索和分析。

3.2 Logstash集成方案

Logstash可以通過Elasticsearch輸出插件實(shí)現(xiàn)與Elasticsearch的集成，具體步驟如下：

1. 下載并安裝Logstash和Elasticsearch。

2. 在Logstash配置文件中添加Elasticsearch輸出插件，并指定Elasticsearch的連接信息和數(shù)據(jù)的索引名稱等信息。

3. 啟動(dòng)Logstash并開始數(shù)據(jù)采集和處理任務(wù)。

3.3 Logstash集成的優(yōu)點(diǎn)

Logstash與Elasticsearch集成可以帶來以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

1. 高效的數(shù)據(jù)處理：Logstash可以快速地從各種數(shù)據(jù)源中采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，而Elasticsearch可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的檢索和分析。

2. 靈活性：通過Logstash的數(shù)據(jù)處理管道，可以對不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活的處理和轉(zhuǎn)換，而Elasticsearch可以根據(jù)不同的需求進(jìn)行數(shù)據(jù)的不同處理，這兩個(gè)框架的靈活性相互補(bǔ)充，可以滿足不同場景的需求。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-474089.html

到了這里，關(guān)于Elasticsearch 底層技術(shù)原理以及性能優(yōu)化實(shí)踐的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！