说到 Elasticsearch，其中最明显的一个特点就是 near real-time 准实时，当文档存储在 Elasticsearch 中时，将在 1 秒内以几乎实时的方式对其进行索引和完全搜索。那为什么说 ES 是准实时的呢？

Lucene 和 ES

Lucene

Lucene 是 Elasticsearch所基于的 Java 库，它引入了按段搜索的概念：

• **Segment：**也叫段，类似于倒排索引，相当于一个数据集。
• **Commit point：**提交点，记录着所有已知的段。
• Lucene index："a collection of segments plus a commit point"。由一堆 Segment 的集合加上一个提交点组成。

对于一个 Lucene index 的组成，如下图所示：

ES

一个 Elasticsearch Index 由一个或者多个 shard（分片）组成。

而 Lucene 中的 Lucene index 相当于 ES 的一个 shard。

写入过程

写入过程 1.0（不完善）

写入过程 1.0 如下：

• 不断将 Document 写入到 In-memory buffer（内存缓冲区）。
• 当满足一定条件后内存缓冲区中的 Documents 刷新到磁盘。
• 生成新的 segment 以及一个 Commit point 提交点。
• 这个 segment 就可以像其他 segment 一样被读取了。

画图如下： 将文件刷新到磁盘是非常耗费资源的，而且在内存缓冲区和磁盘中间存在一个高速缓存（cache），一旦文件进入到 cache 就可以像磁盘上的 segment 一样被读取了。

写入过程 2.0

写入过程 2.0 如下：

• 不断将 Document 写入到 In-memory buffer（内存缓冲区）。
• 当满足一定条件后内存缓冲区中的 Documents 刷新到高速缓存（cache）。
• 生成新的 segment，这个 segment 还在 cache 中。
• 这时候还没有 commit，但是已经可以被读取了。

画图如下：

数据从 buffer 到 cache 的过程是定期每秒刷新一次。所以新写入的 Document 最慢 1 秒就可以在 cache 中被搜索到。

而 Document 从 buffer 到 cache 的过程叫做 ?refresh。一般是 1 秒刷新一次，不需要进行额外修改。

当然，如果有修改的需要，可以参考文末的相关资料。这也就是为什么说 Elasticsearch 是准实时的。 使文档立即可见： PUT /test/_doc/1?refresh
{"test": "test"}// 或者
PUT /test/_doc/2?refresh=true
{"test": "test"}

Translog 事务日志

此处可以联想 MySQL 的 binlog，ES 中也存在一个 translog 用来失败恢复：

• Document 不断写入到 In-memory buffer，此时也会追加 translog。
• 当 buffer 中的数据每秒 refresh 到 cache 中时，translog 并没有进入到刷新到磁盘，是持续追加的。
• translog 每隔 5s 会 fsync 到磁盘。
• translog 会继续累加变得越来越大，当 translog 大到一定程度或者每隔一段时间，会执行 flush。

flush 操作会分为以下几步执行：

• buffer 被清空。
• 记录 commit point。
• cache 内的 segment 被 fsync 刷新到磁盘。
• translog 被删除。

值得注意的是：

• translog 每 5s 刷新一次磁盘，所以故障重启，可能会丢失 5s 的数据。
• translog 执行 flush 操作，默认 30 分钟一次，或者 translog 太大也会执行。

手动执行 flush：

POST /my-index-000001/_flush

删除和更新

segment 不可改变，所以 docment 并不能从之前的 segment 中移除或更新。

所以每次 commit， 生成 commit point 时，会有一个 .del 文件，里面会列出被删除的 document（逻辑删除）。

而查询时，获取到的结果在返回前会经过 .del 过滤。更新时，也会标记旧的 docment 被删除，写入到 .del 文件，同时会写入一个新的文件。 此时查询会查询到两个版本的数据，但在返回前会被移除掉一个。

segment 合并

每 1s 执行一次 refresh 都会将内存中的数据创建一个 segment。

segment 数目太多会带来较大的麻烦。每一个 segment 都会消耗文件句柄、内存和 cpu 运行周期。

更重要的是，每个搜索请求都必须轮流检查每个 segment ；所以 segment 越多，搜索也就越慢。

在 ES 后台会有一个线程进行 segment 合并：

• refresh 操作会创建新的 segment 并打开以供搜索使用。
• 合并进程选择一小部分大小相似的 segment，并且在后台将它们合并到更大的 segment 中。这并不会中断索引和搜索。
• 当合并结束，老的 segment 被删。

说明合并完成时的活动：

• 新的 segment 被刷新（flush）到了磁盘。 写入一个包含新 segment 且排除旧的和较小的 segment的新 commit point。
• 新的 segment 被打开用来搜索。
• 老的 segment 被删除。

**物理删除：**在 segment merge 这块，那些被逻辑删除的 document 才会被真正的物理删除。

总结

主要介绍了内部写入和删除的过程，需要了解 refresh、fsync、flush、.del、segment merge 等名词的具体含义。 完整画图如下： 以上就是个人分享的 ES 相关的内容，主要目的是组内技术分享，进行扫盲。不对之处，希望大家留言指正。

相关资料：

• 准实时搜索：

  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/near-real-time.html

• Refresh API：

  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/indices-refresh.html

• Flush API：

  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/indices-flush.html

作者： 刘志航

编辑：陶家龙

出处：转载自公众号刘志航（ID：liuzhihangs）