es的存儲和更新機制

Elasticsearch（ES）是一個開源的分布式搜索和分析引擎，其存儲架構(gòu)和更新機制如下：

存儲架構(gòu)：

索引（Index）：ES的數(shù)據(jù)組織單元是索引，每個索引可以包含多個類型（Types），類似于數(shù)據(jù)庫中的表。索引是由一個或多個分片（Shard）組成的，用于將數(shù)據(jù)水平分割和分布在集群中的多個節(jié)點上。
分片（Shard）：每個索引可以被分為多個分片，每個分片是一個獨立的工作單元，包含部分數(shù)據(jù)。分片允許數(shù)據(jù)分布在集群的多個節(jié)點上，提高了性能和可伸縮性。
副本（Replica）：每個分片可以有零個或多個副本。副本是分片的完全復制，用于提供冗余和故障恢復。副本也可以用于負載均衡查詢。

更新機制：

Near Real-Time（NRT）：ES采用了近實時的更新機制，即文檔的索引和搜索操作不會立即生效，而是需要經(jīng)過一小段時間的延遲。默認情況下，ES的刷新間隔是1秒鐘，因此寫入的數(shù)據(jù)在1秒后才能被搜索到。這種機制可以提高吞吐量和性能。
索引操作（Indexing）：當需要更新一個文檔時，ES會先檢查該文檔是否已經(jīng)存在于索引中。如果文檔不存在，則會創(chuàng)建新的文檔并將其添加到合適的分片上。如果文檔已經(jīng)存在，則會進行更新操作，即先標記舊文檔為刪除，然后再創(chuàng)建一個新的文檔版本。這樣做是為了保留歷史版本，并支持版本控制和文檔回滾。
分布式協(xié)調(diào)：當有多個副本時，ES使用Raft一致性算法來協(xié)調(diào)各個副本之間的寫入操作，確保數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。
總結(jié)起來，Elasticsearch的存儲架構(gòu)是由索引、分片和副本組成的，利用分布式的方式將數(shù)據(jù)分散在多個節(jié)點上。更新機制采用近實時的方式，通過索引操作和分布式協(xié)調(diào)來處理文檔的更新和寫入操作。這使得ES具備高性能、可伸縮和容錯能力。

說一下raft算法

Raft是一種分布式一致性算法，用于解決分布式系統(tǒng)中的復制日志問題。它旨在提供容錯性和易理解性，并通過選舉機制來確保系統(tǒng)的可用性。

以下是Raft一致性算法的基本原理：

領(lǐng)導者選舉：在一個Raft集群中，每個節(jié)點可能處于三種狀態(tài)：領(lǐng)導者（leader）、追隨者（follower）和候選人（candidate）。初始時，所有節(jié)點都是追隨者。當追隨者未能接收到領(lǐng)導者的心跳消息時，會發(fā)起選舉變成候選人，并請求其他節(jié)點投票支持。如果候選人贏得了大多數(shù)節(jié)點的選票，就成為新的領(lǐng)導者。

日志復制：領(lǐng)導者負責接收客戶端的請求并將其轉(zhuǎn)化為日志條目。每個節(jié)點都維護一個日志，其中包含按順序編號的日志條目。領(lǐng)導者將新的日志條目復制到它的追隨者節(jié)點上，一旦大多數(shù)節(jié)點確認接收并復制該日志條目，就認為該操作提交成功。

容錯性：Raft通過日志復制和選舉機制實現(xiàn)容錯性。如果一個領(lǐng)導者失效，集群中的其他節(jié)點會進行選舉以選擇一個新的領(lǐng)導者。只有在大多數(shù)節(jié)點都正常工作的情況下，才能進行日志條目的提交。

安全性：Raft通過在選舉過程中使用隨機超時時間和限制選舉過程中票數(shù)的增長速率來防止選舉過程中的活鎖（例如，若干個候選人無法取得勝利）。此外，任何一個節(jié)點只能接受最新的日志條目，確保了數(shù)據(jù)的一致性。

總體而言，Raft算法提供了一種可靠的方式來實現(xiàn)分布式系統(tǒng)中的一致性。它通過領(lǐng)導者選舉、日志復制和容錯機制來確保數(shù)據(jù)的一致性和集群的可用性。由于其易理解的特點，Raft在分布式系統(tǒng)領(lǐng)域廣泛應用，并成為了Paxos算法的有效替代方案。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-602925.html

到了這里，關(guān)于elasticsearch面試八股文的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY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)！