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择其善而从之——我为什么开始学习ElasticSearch

ElasticSearch ES Solr 搜索引擎

wjyuian 2019-10-12 361 1

> 人生天地之间,若白驹之过隙,忽然而已。

### 感慨

刚毕业与同学合租打网游的场景仿佛还在眼前，现在参加工作都已经九年了，这时间流逝的速度一点不亚于“过隙白驹”啊！

九年时间，我工作过三家公司，包括现在这家，三家公司的工作时间分别是一年、四年、4年。像我这个跳槽频率，应该可以算低了，特别是我们这一行。而且，其中有八年时间我都专注于Java领域的搜索引擎开发；往细节说，就是专注于垂直领域的基于Solr的搜索引擎开发。

所以，在“Solr应用于垂直搜索”这个领域，我应该可以算得上专家了，至少时间上差不多够到专家门槛了。

来现在这家公司之前，面试过几个公司，对我的技术和业务能力还算认可，不过他们都要求我转ElasticSearch。关于这个ES，我也是听说过，只是没用过。所以我问他们，为什么选这个框架而不是Solr（之所以这么问，有一部原因是我一直使用的Solr居然被人看不起）？是基于数据量考量还是基于功能考量。大部分人都没有颇具说服力的理由，主要的原因有以下几条：
1. ElasticSearch 是一个分布式搜索引擎框架，分布式又是互联网热门词汇
2. ElasticSearch 实时性比较好
3. ElasticSearch 支持的数据量更大
4. ElasticSearch 查询性能更高，尤其是大数据量的时候

但是一问具体有测试报告或者自己做过测试没有，都说没有。问号脸？？？

**没有调查就么有发言权。**

当时针对这几个理由，我也无力反驳，谁叫我不懂ElasticSearch呢。

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### 理性分析

不过话说回来，为什么我遇到的公司的技术负责人选技术这么随意呢？ElasticSearch 能搭上分布式的船就选它？分布式自带大数据属性，所以就是一个互联网公司了？而且部署了支持大数据的分布式搜索引擎的互联网公司？

暂且不纠结是不是面试官不屑于跟我说明具体原因，下面让我来分析分析上面的几条原因。

#### 分布式

这没什么好说的，ElasticSearch天生就是分布式的。

而Solr是以单机版出道的；后来出了Solr-cloud，需要手动维护节点；现在Solr也学习了ElasticSearch的优点，cloud版本就是天然分布式，部署和维护也更方便了。

#### 实时性
这是Lucene的能力，而不是ElasticSearch或者Solr的。在我的知识范畴里面，Lucene（4.7.2）本身是没有索引更新能力的，都是先删除再插入，这应该是跟倒排链表数据结构有关。

官方文档这样说的：
> In either case, documents are added with addDocument and removed with deleteDocuments(Term) or deleteDocuments(Query). A document can be updated with updateDocument (which just deletes and then adds the entire document). When finished adding, deleting and updating documents, close should be called.

要说实时性，必须先简单介绍下Lucene搜索工具包支持的能力和概念。

> Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎 **工具包** ，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。

> Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文 **索引** 和 **查询** 。

> 在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

索引和查询就是全文搜索引擎两个最重要的组成模块，在Lucene中分别提供了`IndexWriter`和`IndexReader`两个类，让我们可以轻松实现这两个模块的读写。

##### IndexWriter

它负责一个索引的创建和维护，所以它会打开一个（这里的一个指一个完整的索引包含的全部索引文件，而不是单独一个索引文件）已有的索引文件，或者创建一个新的索引。具体有三种模式、创建（CREATE）、更新(APPEND)、创建或更新(CREATE_OR_APPEND)，具体定义见枚举OpenMode（org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig.OpenMode）。

文档中还提到，创建一个IndexWriter（打开一个索引，就是将索引加载到内存）时会给索引文件目录创建一个lock文件，也就是上锁，此时如果尝试在同一个目录创建另一个IndexWriter对象时，将会抛`LockObtainFailedException`错。所以Solr配置多个Core的时候是分文件夹的。

所以，IndexWriter负责的是将索引数据持久化到磁盘。

##### IndexReader
这是一个虚拟类，有很多不同功能的子类，主要分为两大派系：AtomicReader和CompositeReader。

看类名，应该就知道AtomicReader是负责对索引进行原子操作的类，负责访问实际索引文件内容的，比如存储的字段定义、文档值以及term信息。

CompositeReader是一个复合类，会包含多个不同功能的Reader，进行组合使用，本身是不能直接访问索引文件内容的。

比如，CompositeReader持有多个AtomicReader实例，通过这些AtomicReader实例来进行索引文件的读取。

##### Writer和Reader的关系

当一个索引正在被IndexReader使用时，也可以同时被IndexWriter打开。

**不过IndexReader持有的索引版本是打开时的快照版本，如果此时IndexWriter对索引进行了更新（先删除再新增，下同），IndexReader也不会看到这部分更新的数据，除非IndexReader重新打开这个新的索引。**

所以，一个索引更新（IndexWriter写入）想马上被IndexReader发现（说通俗点就是被用户感知），就必须将索引文件重新加载到内存，而加载一次索引的开销非常大（IO开销），具体耗时由索引文件的大小决定。

为了在加载索引文件过程中，系统还能提供查询服务，所以必须同时保持之前的IndexReader对象，直到新所以文件加载完成并替换掉旧的IndexReader对象。

##### IndexReader支持实时性

简单说说第一种情况，称为过程A：
1. 初始化加载索引文件，生成一个IndexReader对象记为R_1
2. 此时发生数据更新，那么先生成一个IndexWrter对象，记为W_1，然后由W_1进行数据更新操作（如果是需要删除的话，会同步从R_1中进行删除），生成新的索引文件
3. 系统重新加载索引文件，包含刚刚W_1生成的新文件，记为R_2；在R_2完全加载成功之前，内存中必须同时存在R_1和R_2，由R_1继续提供查询服务
4. 当R_2加载成功，则会替换掉R_1，向外提供查询服务，那么此时对于用户来说就能感知到W_1更新的数据了

不过过程A有个很大的问题就是，如果R_2加载时间比较长，那么从W_1更新数据到R_2
加载完成并替换掉R_1的这段时间内，用户依旧感知不到数据更新，那么就谈不上实时性了，所以有了过程B：
1. 初始化加载索引文件，生成一个IndexReader对象记为R_1
2. 此时发生数据更新，那么先生成一个IndexWrter对象，记为W_1，然后由W_1进行数据更新操作，生成新的索引文件
3. 同时在内存中生成一个只包含更新数据的R_2，后续新增的数据都会同步在R_2中进行维护。此时由R_1和R_2共同向外提供查询服务，两者的并集就是完整的数据
4. 系统重新加载完整的索引文件，包含刚刚W_1生成的新文件，记为R_3（内存中的R_1和R_2无法合并，必须通过重新加载）。在R_3完全加载成功之前，内存中必须同时存在R_1、R_2和R_3，且由R_1和R_1共同提供查询服务
5. 当R_3加载成功，则会替换掉R_1，系统同时丢弃R_2，最终R_3向外提供查询服务，那么此时对于用户来说就能感知到W_1更新的数据了

整个过程B中，查询服务提供者变化是：
R_1 ---> (R_1 + R_2) ---> R_3

其中从R_2+R_1过度到R_3的过程我们可以称之为“搜索预热”，内存占用率其实会很高，最高的情况将占用一个完整索引所占用内存的两倍大小。

再极限的情况，如果上一个搜索预热过程没有完成，又发生了下一个预热，系统将会开始下一个搜索预热过程，依次循环。所以，内存中会有多个过程B存在，内存占用率可想而知。这就是近实时搜索（Near Real Time Search）的代价。

##### Solr中的实时性

在Solr的solrconfig.xml配置文件中，就有一项针对近实时搜索内存占用率的参数配置：
```xml
<!-- Max Warming Searchers

Maximum number of searchers that may be warming in the
      background concurrently.  An error is returned if this limit
      is exceeded.

Recommend values of 1-2 for read-only slaves, higher for
      masters w/o cache warming.
   -->
<maxWarmingSearchers>2</maxWarmingSearchers>
```
这个参数值指的就是内存中同时存在过程B的数量上限，一旦超过就会报错，内存中丢失一部分数据，磁盘中的索引数据不受影响。

关于Solr的实时搜索触发、配置、自动软提交、硬提交等内容，将会在另一篇文章中进行详细介绍。

所以，ElasticSearch的实时性与Solr的实时性搜索是一样的，并没有优劣之分，它们都是继承自Lucene，而且代价都很大。

#### 数据量更大
分布式的ElasticSearch支持的数据量确实更大，毫无疑问。但这是相对于单机版Solr来说的，分布式Solr-cloud数据量也是一样的支持。

我说一下个人的经验数据吧。

在使用单机版Solr时，我目前达到的最大数据量在千万级，具体是960W，而且单索引占用内存的大小为40GB。所以，在千万级数据量且索引大小比较大的情况下，单机Solr完全能支持，而且搜索性能也是比较高。这一点，我在另一篇搜索文章[《搜索引擎入门——启动第一个Solr应用》](https://oomabc.com/articledetail?atclid=f9b37293ec184ab6ad4d672327057dd7)中关于“关于版本的选择”章节有介绍。

所以，根据应用场景的当前数据量以及未来可期的数据量，可以自行评估，进行合理的选择。毕竟单机Solr的可维护性是远远高于分布式版本的Solr和ElasticSearch的。

#### 查询性能

脱离场景和数据量谈性能就是耍流氓。

### 择其善者而从之

作为开源搜索引擎的明星框架，ElasticSearch必须是尤其优势的地方。除了更方便的集群管理，它的管道（aggregate）数据统计功能是非常非常非常强大。注意，我用了三个非常。

Solr的facet功能与之相比，简直小巫见大巫，不过场景不同，本身facet就是很消耗性能的一个功能。新版本Solr应该也有代替方案了。

之前使用过MongoDB的group和aggregate功能，虽然也很好用，但是其性能是远远不及ElasticSearch的aggregate的。

所以，我准备从零开始，学习下ElasticSearch的使用。学习方面主要有：
+ 基础查询语法
+ 统计aggregate功能
+ 集群部署、管理和维护
+ 分词器接入，词库动态加载
+ 同义词模块

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