Elasticsearch的存储引擎:理解Elasticsearch如何管理内存和磁盘存储

开发者故事集 2019-03-08 ⋅ 8 阅读

Elasticsearch是一个高性能的分布式搜索和分析引擎,它使用了一种称为倒排索引的存储引擎来加快搜索和分析操作的速度。除了倒排索引,Elasticsearch还使用了一些其他的技术来管理内存和磁盘存储,以提供更高效的搜索和分析性能。

倒排索引

倒排索引是Elasticsearch的核心存储引擎。它是一种通过反向映射将词条与文档进行关联的数据结构。在传统的正向索引中,我们可以通过文档标识符来查找包含指定词条的文档。而在倒排索引中,我们可以通过词条来查找包含该词条的所有文档。

倒排索引由多个倒排表组成,每个倒排表对应一个词条。每个倒排表由一个有序的文档列表组成,该列表中记录了包含相应词条的文档的标识符。倒排表还会记录词条在文档中的位置和其他一些统计信息,以便于在搜索查询时提供更精确的结果。

内存管理

Elasticsearch有两个重要的内存缓冲区:索引缓冲区(index buffer)和写入缓冲区(write buffer)。

索引缓冲区

索引缓冲区是用来缓存倒排索引的更新操作的,在内存中维护一份索引的副本。当文档被索引时,倒排索引的更新操作是非常频繁的。为了减少频繁的磁盘IO,Elasticsearch使用索引缓冲区来将这些更新操作缓存在内存中,定期将缓存中的更新操作写入磁盘。

索引缓冲区的大小是可以配置的。较大的索引缓冲区可以提高索引操作的速度,但也会消耗更多的内存。当索引缓冲区达到一定大小时,Elasticsearch会将其刷新到磁盘,并重新使用内存来缓冲新的更新操作。

写入缓冲区

写入缓冲区用来缓存文档的写入操作。当文档被写入到Elasticsearch时,文档的更新操作被写入写入缓冲区。写入缓冲区的大小同样也是可以配置的,并且会随着写入操作的频率和数据量的增加而增加。

写入缓冲区可以将多个写入操作合并成一个更大的批量写入操作,从而提高写入性能。当写入缓冲区达到一定大小或者一定时间间隔时,Elasticsearch会将其刷新到磁盘。

磁盘存储

Elasticsearch使用一种多层次的磁盘存储结构,将数据存储在多个分片和副本中。分片是Elasticsearch中最小的数据单元,每个分片都是一个独立的倒排索引。分片可以被分布在集群的多个节点上,以提高搜索和分析的并发性能。

副本是分片的复制,每个分片可以有多个副本。副本提供了高可用性和冗余性。当节点故障时,副本可以接替主分片继续提供服务。

Elasticsearch的磁盘存储引擎会将分片和副本均匀地分布在集群中的各个节点上,以实现负载均衡和数据的高可用性。

总结

倒排索引是Elasticsearch的核心存储引擎,它通过反向映射将词条与文档进行关联。Elasticsearch使用索引缓冲区和写入缓冲区来管理内存,并使用多层次的磁盘存储结构将数据存储在分片和副本中。通过合理地配置内存和磁盘存储,我们可以提高Elasticsearch的搜索和分析性能,同时保证数据的可靠性和可用性。


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