對于全文檢索，lucene是目前最流行的搜索庫。以前我們都需要學習使用lucene,基于lucene做相關的開發，學習倒排索引的原理，而現在，我們可以直接使用現成的搜索框架了，因為現在很多這種搜索框架底層都是直接基于lucene的分布式搜索引擎，例如elasticsearch就是其中最典型的代表，我們親切的簡稱其為es。

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現在分布式搜索基本已經成為大部分互聯網行業的java體系的標配，其中尤為流行的就是es，記得我2014年的時候還在用用solr，估計那個時候大部分小伙伴也是一樣。但是最近幾年基本都開始轉向es了。

elasticsearch設計的理念就是分布式搜索引擎，底層其實還是基于lucene的。

elasticsearch通過在多臺機器上啟動多個進程實例，然后通相同的集群名稱自動加入同一個集群組成了一個es集群。

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es基礎存儲結構

es中存儲數據的基本單位是索引index，比如我們可以創建訂單索引order_index，然后創建一個type，所有的訂單數據就都寫到這個索引下的type里面去了，如果硬要和mysql進行類比的話，es中一個索引可以類比為mysql中的一個庫，類型可以類比為mysql里的一張表，因此理論上一個索引index可以對應多個type。不過隨著es版本的更新迭代，一般都是建議一個索引index只對應一個type。es中結構由大到小順序大致為index -> type -> mapping -> document -> field。

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比如：一個訂單index里面一般就是一個訂單type，只存放一種類型。

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每個type都有一個mapping結構，mapping就是這個type的結構定義，這個結構定義就相當于你在mysql中創建一個表，要定義表結構和字段，以及類型。

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而在es中mapping就代表了這個type的表結構定義，定義了這個type中每個字段名稱，字段是什么類型的，然后還有這個字段的各種配置。

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然后你向index中的type寫的一條數據，就相當于一個document對象，一個document對象就代表了mysql中某個表里的一行記錄，每個document有多個field，每個field就代表了這個document中的一個字段的值

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es的分布式架構

借圖說話

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根據es的分布式架構，es的每個索引都會被拆分成多個shard分片，每個shard分片只存儲部分數據。

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然后每個shard分片都是有副本的，其中主分片即primary shard負責寫入數據， primary shard寫入數據之后，會將數據同步到其他幾個副本分片replica shard上去。通過這種副本機制達到es的高可用。

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es集群中是有多個節點的，它們會自動選舉一個節點做為master節點，master節點相當于一個協調管理者，用于維護索引元數據，切換primary shard和replica shard身份之類的。

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如果master節點宕機了，其余節點會重新選舉一個節點為master節點。

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如果是非master節點宕機了，那么會由master節點，讓那個宕機節點上的primary shard的身份轉移到其他機器上的replica shard。然后如果該宕機節點修復重啟了之后，master節點會將缺失的replica shard分配過去，同步主從分片數據，讓集群恢復正常。

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這就是elasticsearch作為一個分布式搜索引擎最基本的一個架構設計，后續會持續探討es搜索和寫入的內部原理和流程，以及實際項目中我們怎么使用elasticsearch實現全文檢索，聚合統計相關功能。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的elasticsearch的分布式架构原理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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