ES--02

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第十一讲：

2个node环境下replica shard 是如何分配的

1）replica shard分配：3个primary shard，3个replica shard，1 node
（2）primary ---> replica同步
（3）读请求：primary/replica

当primary shard 的replica shard被分配后他的数据会拷贝到replica shard中

读请求 primary 和 replica都可以响应

第十二讲：横向扩容过程、如何超出扩容极限、如何提升容错性

1、图解横向扩容过程，如何超出扩容极限，以及如何提升容错性

（1）primary&replica自动负载均衡，6个shard，3 primary，3 replica
（2）每个node有更少的shard，IO/CPU/Memory资源给每个shard分配更多，每个shard性能更好
（3）扩容的极限，6个shard（3 primary，3 replica），最多扩容到6台机器，每个shard可以占用单台服务器的所有资源，性能最好
（4）超出扩容极限，动态修改replica数量，9个shard（3primary，6 replica），扩容到9台机器，比3台机器时，拥有3倍的读吞吐量
（5）3台机器下，9个shard（3 primary，6 replica），资源更少，但是容错性更好，最多容纳2台机器宕机，6个shard只能容纳0台机器宕机
（6）这里的这些知识点，你综合起来看，就是说，一方面告诉你扩容的原理，怎么扩容，怎么提升系统整体吞吐量；另一方面要考虑到系统的容错性，怎么保证提高容错性，让尽可能多的服务器宕机，保证数据不丢失

保证数据的完整性！！！

看几个primary shard 几个node 一个node能存放几个shard

第十三讲！ master选举 replica容错数据恢复

1、图解Elasticsearch容错机制：master选举，replica容错，数据恢复

（1）9 shard，3 node
（2）master node宕机，自动master选举，red
（3）replica容错：新master将replica提升为primary shard，yellow
（4）重启宕机node，master copy replica到该node，使用原有的shard并同步宕机后的修改，green

当一个primary shard宕机之后选举新的master （此时的状态为red）当选聚完新的master之后变成yellow 重启故障的node ，new master 将确实的副本copy一份到该node上此时状态变为greeen

第十四讲！

1、_index元数据

2、_type元数据
3、_id元数据

{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"test_content": "test test"
}
}

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1、_index元数据

（1）代表一个document存放在哪个index中
（2）类似的数据放在一个索引，非类似的数据放不同索引：product index（包含了所有的商品），sales index（包含了所有的商品销售数据），inventory index（包含了所有库存相关的数据）。如果你把比如product，sales，human resource（employee），全都放在一个大的index里面，比如说company index，不合适的。
（3）index中包含了很多类似的document：类似是什么意思，其实指的就是说，这些document的fields很大一部分是相同的，你说你放了3个document，每个document的fields都完全不一样，这就不是类似了，就不太适合放到一个index里面去了。
（4）索引名称必须是小写的，不能用下划线开头，不能包含逗号：product，website，blog

2、_type元数据

（1）代表document属于index中的哪个类别（type）
（2）一个索引通常会划分为多个type，逻辑上对index中有些许不同的几类数据进行分类：因为一批相同的数据，可能有很多相同的fields，但是还是可能会有一些轻微的不同，可能会有少数fields是不一样的，举个例子，就比如说，商品，可能划分为电子商品，生鲜商品，日化商品，等等。
（3）type名称可以是大写或者小写，但是同时不能用下划线开头，不能包含逗号

3、_id元数据

（1）代表document的唯一标识，与index和type一起，可以唯一标识和定位一个document
（2）我们可以手动指定document的id（put /index/type/id），也可以不指定，由es自动为我们创建一个id

第十五讲！document id 的生成

1、手动指定document id
2、自动生成document id

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1、手动指定document id

（1）根据应用情况来说，是否满足手动指定document id的前提：

一般来说，是从某些其他的系统中，导入一些数据到es时，会采取这种方式，就是使用系统中已有数据的唯一标识，作为es中document的id。举个例子，比如说，我们现在在开发一个电商网站，做搜索功能，或者是OA系统，做员工检索功能。这个时候，数据首先会在网站系统或者IT系统内部的数据库中，会先有一份，此时就肯定会有一个数据库的primary key（自增长，UUID，或者是业务编号）。如果将数据导入到es中，此时就比较适合采用数据在数据库中已有的primary key。

如果说，我们是在做一个系统，这个系统主要的数据存储就是es一种，也就是说，数据产生出来以后，可能就没有id，直接就放es一个存储，那么这个时候，可能就不太适合说手动指定document id的形式了，因为你也不知道id应该是什么，此时可以采取下面要讲解的让es自动生成id的方式。

（2）put /index/type/id

PUT /test_index/test_type/2
{
"test_content": "my test"
}

2、自动生成document id

（1）post /index/type

POST /test_index/test_type
{
"test_content": "my test"
}

{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "AVp4RN0bhjxldOOnBxaE",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true
}

（2）自动生成的id，长度为20个字符，URL安全，base64编码，GUID，分布式系统并行生成时不可能会发生冲突

第十六讲！

1、_source元数据

put /test_index/test_type/1
{
"test_field1": "test field1",
"test_field2": "test field2"
}

get /test_index/test_type/1

{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "1",
"_version": 2,
"found": true,
"_source": {
"test_field1": "test field1",
"test_field2": "test field2"
}
}

_source元数据：就是说，我们在创建一个document的时候，使用的那个放在request body中的json串，默认情况下，在get的时候，会原封不动的给我们返回回来。

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2、定制返回结果

定制返回的结果，指定_source中，返回哪些field

GET /test_index/test_type/1?_source=test_field1,test_field2

{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "1",
"_version": 2,
"found": true,
"_source": {
"test_field2": "test field2"
}
}

第十七讲！

1、document的全量替换
2、document的强制创建
3、document的删除

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1、document的全量替换

（1）语法与创建文档是一样的，如果document id不存在，那么就是创建；如果document id已经存在，那么就是全量替换操作，替换document的json串内容
（2）document是不可变的，如果要修改document的内容，第一种方式就是全量替换，直接对document重新建立索引，替换里面所有的内容
（3）es会将老的document标记为deleted，然后新增我们给定的一个document，当我们创建越来越多的document的时候，es会在适当的时机在后台自动删除标记为deleted的document

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2、document的强制创建

（1）创建文档与全量替换的语法是一样的，有时我们只是想新建文档，不想替换文档，如果强制进行创建呢？
（2）PUT /index/type/id?op_type=create，PUT /index/type/id/_create

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3、document的删除

（1）DELETE /index/type/id
（2）不会理解物理删除，只会将其标记为deleted，当数据越来越多的时候，在后台自动删除

第十八讲！

1、深度图解剖析Elasticsearch并发冲突问题

第十九讲！

1、深度图解剖析悲观锁与乐观锁两种并发控制方案

es使用乐观锁

A使用的version版本为1 当插入输入时如果当前的version也是1 就直接插入

如果当前的version=2 不同说明数据已经被其他人修改过了则重新读取es中的数据重新执行写入

悲观锁：方便直接加锁并发能力很低

乐观锁：并发能力很高不加锁麻烦每次更新要先对比

第二十讲！

1、图解Elasticsearch内部如何基于_version进行乐观锁并发控制

（1）_version元数据

PUT /test_index/test_type/6
{
"test_field": "test test"
}

{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "6",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true
}

第一次创建一个document的时候，它的_version内部版本号就是1；以后，每次对这个document执行修改或者删除操作，都会对这个_version版本号自动加1；哪怕是删除，也会对这条数据的版本号加1

删除后再添加同样的一个id 版本号还是会更新不是立即的物理删除

{
"found": true,
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "6",
"_version": 4,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
}
}

我们会发现，在删除一个document之后，可以从一个侧面证明，它不是立即物理删除掉的，因为它的一些版本号等信息还是保留着的。先删除一条document，再重新创建这条document，其实会在delete version基础之上，再把version号加1