【面试题】数据底层原理：Elasticsearch写入流程解析

前言：本篇博客将介绍Elasticsearch的数据底层原理，涉及数据写入的过程以及相关概念。我们将深入探讨buffer、translog、refresh、commit、flush和merge等核心概念，帮助您更好地理解Elasticsearch的数据存储机制。

写入数据的基本过程

Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，数据写入的基本过程如下：

1. 数据首先被写入buffer，此时数据在buffer中是无法被搜索到的。同时，数据也会被写入translog日志文件，以实现数据的持久化。

2. 当buffer快要写满或经过一定时间后，会执行refresh操作，将buffer中的数据刷新到一个新的segment文件中。这个刷新的过程实际上是将数据先写入操作系统缓存（os cache）中。每隔1秒钟，Elasticsearch将buffer中的数据写入一个新的segment文件，因此每秒钟会产生一个新的segment文件。如果buffer中没有数据，则不会执行refresh操作，仅会创建一个空的segment文件。只有当数据被刷新到os cache中，才能被搜索到。

3. 一旦数据进入os cache，该segment文件中的数据就可以被搜索引擎提供给外部使用。

4. 以上过程会不断重复进行，新的数据不断进入buffer和translog，并被写入一个又一个新的segment文件。每次refresh操作完成后，buffer会被清空，而translog保留。随着数据写入的推进，translog的大小会越来越大。当translog达到一定长度时，会触发commit操作。

5. 在commit操作中，首先将buffer中的现有数据刷新到os cache中，然后清空buffer。

6. 接下来，将一个commit point写入磁盘文件，其中包含了该commit point对应的所有segment文件。

7. 最后，强制将os cache中的所有数据通过fsync操作刷写到磁盘文件中。
   

Translog日志文件的作用

Translog日志文件的作用是在执行commit操作之前，将数据写入专门的日志文件。无论数据是停留在buffer还是os cache中，都是存储在内存中的。一旦机器宕机，内存中的数据将会丢失。

为了防止数据丢失，需要将数据对应的操作写入translog日志文件。在机器重启时，Elasticsearch会自动读取translog日志文件中的数据，并恢复到内存的buffer和os cache中。

Commit操作和Flush操作

Commit操作是指：

1. 写入commit point，用于标识该commit point所对应的所有segment文件。
2. 将os cache中的数据通过fsync操作强制刷写到磁盘文件。
3. 清空translog日志文件。

Flush操作是对应commit操作的全过程。通过手动执行Flush操作，可以将os cache中的数据通过fsync操作强制刷写到磁盘文件中，并记录一个commit point，同时清空translog日志文件。

删除操作和更新操作

• 删除操作：在执行commit操作时，会生成一个.del文件，其中标识某个文档为已删除状态。搜索时，根据.del文件可以知道该文档已被删除。
• 更新操作：将原始文档标识为已删除状态，然后写入新的数据。
  

Segment文件的管理与Merge操作

• 每次refresh操作会产生一个新的segment文件，因此默认情况下，每秒钟会创建一个新的segment文件。随着时间推移，segment文件会越来越多。为了优化性能，Elasticsearch会定期执行merge操作。

• Merge操作将多个segment文件合并为一个，并压缩数据以减少磁盘空间的使用。合并后的segment文件可以提高搜索性能，减少磁盘的随机访问。

• Merge操作分为两个阶段：合并（Merge）和删除（Delete）。

  • 合并阶段：将多个segment文件合并为一个新的segment文件。在合并的过程中，相同文档ID的数据将会被合并为最新版本，删除标记将会被应用。合并操作会减少segment文件的数量，提高搜索性能。

  • 删除阶段：在合并后的segment文件中，已被标记为删除的数据将会被真正地删除，释放磁盘空间。

• Merge操作是一个耗时的过程，会占用CPU和磁盘IO资源。为了避免对搜索性能产生负面影响，Elasticsearch会在后台异步执行Merge操作。

• Merge操作的频率和合并策略可以通过配置进行调整，以满足不同场景的需求。

这就是Elasticsearch数据写入的底层原理。通过理解这些核心概念，您可以更好地管理和优化Elasticsearch集群的性能和存储空间使用。