第3篇: Elasticsearch架构及模块功能介绍

背景:目前国内有大量的公司都在使用 Elasticsearch,包括阿里、京东、滴…

背景:目前国内有大量的公司都在使用 Elasticsearch,包括阿里、京东、滴滴、今日头条、小米、vivo等诸多知名公司。除了搜索功能之外,Elasticsearch还结合Kibana、Logstash、Elastic Stack还被广泛运用在大数据近实时分析领域,包括日志分析、指标监控等多个领域。

目录

1、Elasticsearch整体架构图

1.1 源码地址

1.2 架构分层

2、各层级模块解释

2.1 应用层

2.1.1 RestFul API

2.1.2 Java API

2.2 协议层

2.2.1 Thrift

2.2.2 Memcached

2.2.3 Http

2.2.4 TCP

2.2.5 JMX

2.3 发现/脚本层

2.3.1 Discovery

2.3.2 Scripting

2.4 数据处理层

2.4.1 Index Module

2.4.2 Search Module

2.4.3 Mapping

2.4.4 River

2.5 核心架构层

2.5.1 Lucene

2.6 数据存储层

2.6.1 Gateway


1、Elasticsearch整体架构图

首先,建议大家在了解架构之前,下载源码看一看工程结构,能更好的有助于理解整体架构图。

1.1 源码地址

github: https://github.com/elastic/elasticsearch

gitee: https://gitee.com/mirrors/elasticsearch

1.2 架构分层

我们先从应用层、协议层、发现/脚本层、数据处理层、核心架构层以及数据存储层这6层来梳理ES整体架构。分层如下:

如果有一些朋友对其中涉及的名词不清楚,可以先看这篇文章:Elasticsearch的相关名称解释

2、各层级模块解释

2.1 应用层

2.1.1 RestFul API

在ElasticSearch中,提供了功能丰富的RestFul API操作,包括CURD操作和创建索引,删除索引等。样例格式如下:

查看集群信息:http://127.0.0.1:9200/
查看全部索引:http://127.0.0.1:9200/_all
查看索引信息:http://127.0.0.1:9200/test_search_after/_mapping
查看索引数据:http://127.0.0.1:9200/test_index/_search

2.1.2 Java API

1) TransportClient (7.x 废弃、8.0移除, 难以向下兼容版本)

2) RestHighLevelClient(7.x以后常用)

2.2 协议层

2.2.1 Thrift

Thrift是一种接口描述语言和二进制通讯协议,可以用来进行扩展且跨语言的服务的开发。它也是一个RPC框架来,是由Facebook为大规模跨语言服务开发而开发的。日常开发中,通常主要是针对Client和Server的thrift文件编写,如果有使用protobuf的经验会更容易上手。目前在市面上使用比较少,作为了解内容即可。

2.2.2 Memcached

Memcached是基于key-value,具有高性能、分布式的内存对象存储的缓存系统,它通过减轻数据库负载加速动态C端应用快速查询;目前使用的比较少,基本被Redis所替代。

2.2.3 Http

Elasticsearch对外提供的API是以HTTP协议的方式,通过JSON格式以REST约定对外提供。它为我们提供了RestFul API和Java API RestHighLevelClient来提供开发使用。

2.2.4 TCP

ElasticSearch由Transport负责通信,而Transport是基于TCP通信采用Netty实现。基于Netty的通信编码中需要为客户端创建Bootstrap、服务端创建ServerBootstrap。

说明:Netty是一个基于NIO的客户、服务器端的编程框架,它吸收了多种协议(FTP、SMTP、HTTP等)的优秀经验,在保证易于开发的同时还保证了其应用的性能,稳定性和伸缩性。

2.2.5 JMX

JMX(Java Management Extensions,即Java管理扩展)是一个为应用程序、设备、系统等植入管理功能的代理和服务框架。JMX可以跨越一系列异构操作系统平台、系统体系结构和网络传输协议,灵活的开发无缝集成的系统、网络和服务管理应用。(日常ES中使用比较少,作为了解部分即可)

2.3 发现/脚本层

2.3.1 Discovery

ZenDiscovery属于ES的特殊发现机制,也是ES的内置发现机制,它提供了两种发现方式:单播和多播。主要作用是发现集群中的节点以及选举Master节点。

多播: 指一个节点可以向多台机器发送请求。生产环境中ES不建议使用这种方式,对于一个大规模的集群,组播会产生大量不必要的通信。

单播: 当一个节点加入一个现有集群,或者组建一个新的集群时,请求发送到一台机器。当一个节点联系到单播列表中的成员时,它就会得到整个集群所有节点的状态,然后它会联系Master节点并加入集群。单播也是ES 默认配置方式。

2.3.2 Scripting

Elasticsearch中最强大、有用的功能可能是其 Scripting 功能,通过辅助解决一些辅助业务问题。但由于存在性能 和 使用场景少的问题,目前实际生产中使用比较少。官方文档性能优化中明确指出使用脚本会导致性能低;非复杂业务场景下,基础的增、删、改、查基本上就能搞定。脚本示例:

2.4 数据处理层

2.4.1 Index Module

索引模块是按索引创建的模块,控制index相关的所有方面。

比如常见的Settings操作: Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "test").build();

2.4.2 Search Module

查询模块主要用于搜索并返回查询结果。常见的查询语句如下:

GET /_search //搜索所有的索引中所有的类型
GET /alibaba/_search //在alibaba索引中搜索所有的类型
GET /alibaba,kxtx/_search //在alibaba和kxtx索引中中搜索所有的文档
GET /m*,k*/_search //在任何以m或者k开头的索引中搜索所有的类型
GET /alibaba/employee/_search //在alibaba索引中搜索employee类型
GET /gb,us/user,tweet/_search //在gb和us索引中搜索user和tweet类型
GET /_all/user,tweet/_search //在所有的索引中搜索user和tweet 类型

2.4.3 Mapping

这部分可以参考前面的文章,Elasticsearch的相关名称解释

2.4.4 River

Elastisearch中提供了River模块来从其他数据源中获取数据,该项功能以插件的形式存在,目前已有的River插件包括:RabbitMQ、ActiveMQ、CSV、FileSystem、JDBC、GitHub、Kafka等,已经覆盖了大部分的数据源,特别是针对关系型数据库提供了统一的jdbc-river来进行数据操作。

2.5 核心架构层

2.5.1 Lucene

Lucene是最先进、功能最强大的搜索库,直接基于lucene开发非常复杂,API复杂(实现一些简单的功能,写大量的java代码),需要深入了解原理。
而Elasticsearch也是基于Lucene,隐藏了Lucene复杂性,提供了简单易用的Restful API接口、Java api接口等,易于用户操作。基本可以做开箱即用,租赁很多默认参数优化,不需要任何额外设置。

2.6 数据存储层

2.6.1 Gateway

Gateway 是 Elasticsearch 索引的持久化存储方式,ES 默认是先把索引存放到内存中,当内存满了之后,再持久化到硬盘里。当这个 Elasticsearch 集群关闭或者再次重新启动时就会从 Gateway 中读取索引数据。 Gateway支持多种类型:本地文件系统(默认)、分布式文件系统Hadoop 以及 AMZ 的S3云存储服务。

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作者: HUI

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