ES 集群上,业务单点如何优化升级?

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  • ES 基础
  • ES 集群
  • ES 集群上业务优化

一、ES 基础

ES 的安放入 载,网上一大片,我这边没了重复。都并能看看我时候做的小笔记:

Spring Boot 2.0 M7 整合 ES 5 、Kibana 和 X-pack

其中 ES 三大部分:

  • 文档(Document)

    文档,在面向对象观念有些 另一个 对象。在 ES 上面,是另一个 大 JSON 对象,是指定了唯一 ID 的最底层可能根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。文档元数据:
    • _index :文档在哪存放
    • _type : 文档表示的对象类别
    • _id :文档唯一标识
  • 索引(Index)

    索引,用于区分文档成组,即分到一组的文档集合。索引,用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目索引命名为 project ,交易索引命名为 trade 等。
  • 类型(Type)

    类型,用于区分索引中的文档,即在索引中对数据逻辑分区。比如设计项目分为 ui 、 ux 哪几个类型。都并能插进该类目进行区分。但一般操作,很少用到越来越错综复杂的。

可见, _index 索引的重要性。处里某个索引存储不相关的数据。

二、ES 集群

ES 集群搭建,文章有些。我这边有些 一一列举了。先看 ES 集群分布式图

集群(Cluster)

跟服务器集群类似于于,多个 ElasticSearch 运行实例(节点 Node)的组合体是 ElasticSearch 集群。

ElasticSearch 是全天然分布式的,都并能通过水平扩容为集群添加更多节点。

ElasticSearch 集群是去中心化的,越来越另一个 主节点(Master)。而且主节点是动态选举,而且太少经常突然出现单点故障。

那节点是哪几个?

节点(Node)

上面说过,另一个 ElasticSearch 运行实例有些 节点。任何节点都都并能被选举成为主节点。主节点负责集群内有些变更,比如文档的增加、删除等。有些集群太少可能主节点流量的增大成为瓶颈。可能任何节点算是成为主节点。

如图,P1 P2 P0 是节点内的主分片,有些 R 是副分片。

那分片是哪几个?

分片(Shard)

分片,是 ES 节点中最小的工作单元。分片仅保存完正数据的一部分。分片包括主分片和副分片,主分片是副分片的拷贝。主分片和副分片基本越来越大的区别。

可能是全文搜索,会查询到每个分片,而且将每个分片的结果进行全局地架构设计 ,并处里返回。

举个例子:比如新建了另一个 索引 project , 存储项目相关的数据。那具体的某个 project A 的数据会被切分,存储在不同的分片上。越来越根据 project A 的 _id 如可路由到具体的分片上呢?

分片的路由公式是原先的:

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
  • hash 函数生成数字,经过取余算法得到余数。余数有些 分片的位置。
  • routing 是可变值,支持自定义。默认文档 _id
  • number_of_primary_shards 主分片的数量

三、ES 集群上业务优化

假如有一天可能时候那个例子,另一个 索引 project , 存储项目相关的数据。项目的数量级越来越大,亿量级,万亿量级。那另一个 大索引的查询啥的算是经常突然出现瓶颈。这时候该为什么会么会么优化呢?

这时候算是 想到了,一句常说的:空间换时间。

这时候算是 也想到了,MySQL 分库

有些大索引的拆分,有些是 没能。类似于于分片的路由规则,根据具体业务指定即可。

这里,朋友 都并能定义 50000 个索引,分别名为 project_1、project_2、project_3…

而且在 ES 集群上面架一层简单的 proxy 。上面核心的业务路由规则都并能原先:

index_id = project_id % 50000
  • project_id 项目自增 ID
  • index_id 得出来的索引对应的 ID

总结一张图:

  • ES proxy 层:做总索引和真正分索引的映射
  • ES 索引配置管理:做索引与业务的映射
  • ES 集群:有些 上面讲的

参考资料

  • https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-index-field.html

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