ES学习笔记之-ClusterState的学习

时间  2020-02-09
标签 学习 笔记 clusterstate 繁體版
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前面研究过ES的get api的总体思路，做为编写ES插件时的借鉴。当时的重点在与理解总体流程，主要是shardOperation()的方法内部的调用逻辑，就弱化了shards()方法。实际上shards()方法在理解ES的结构层面，做用更大一些。咱们仍是从get api入手来理解shards()。node

先回顾一下get api的使用流程：api

添加文档到ES:
 curl -XPUT 'http://localhost:9200/test1/type1/1' -d '{"name":"hello"}'

 根据文档ID读取数据:
 curl -XGET 'http://localhost:9200/test1/type1/1'

使用很简单。可是若是考虑到分布式，背后的逻辑就不简单了。 假如ES集群有3个节点，数据所在的索引也有3个分片，每一个分片一个副本。即index的设置以下:数据结构

{
  "test1" : {
    "settings" : {
      "index" : {
        "number_of_replicas" : "1",
        "number_of_shards" : "3"
      }
    }
  }
}

那么id为1的doc该分发到那个分片呢？ 这个问题须要一篇详细的博文解答，这里咱们先简单给一个结论:app

默认状况下，ES会按照文档id计算一个hash值， 采用的是Murmur3HashFunction，而后根据这个id跟分片数取模。实现代码是MathUtils.mod(hash, indexMetaData.getNumberOfShards()); 最后的结果做为文档所在的分片id，因此ES的分片标号是从0开始的。

不知存，焉知取。 负载均衡

再整理一下取数据的核心流程:dom

s1: 根据文档id定位到数据所在分片。因为能够设为多个副本，因此一个分片会映射到多个节点。

s2: 根据分片节点的映射信息，选择一个节点，去获取数据。 这里重点关注的是节点的选择方式，简而言之，咱们须要负载均衡，否则设置副本就没有意义了。

上面两步都关联着一个核心的数据结构ClusterState, 咱们可使用_cluster/state?pretty来查看这个数据结构:curl

# http://localhost:9200/_cluster/state?pretty

{
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "version" : 4,
  "state_uuid" : "b6B739p5SbanNLyKxTMHfQ",
  "master_node" : "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA",
  "blocks" : { },
  "nodes" : {
    "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA" : {
      "name" : "Mysterio",
      "transport_address" : "127.0.0.1:9300",
      "attributes" : { }
    }
  },
  "metadata" : {
    "cluster_uuid" : "ZIl7g86YRiGv8Dqz4DCoAQ",
    "templates" : { },
    "indices" : {
      "test1" : {
        "state" : "open",
        "settings" : {
          "index" : {
            "creation_date" : "1553995485603",
            "uuid" : "U7v5t_T7RG6rNU3JlGCCBQ",
            "number_of_replicas" : "1",
            "number_of_shards" : "1",
            "version" : {
              "created" : "2040599"
            }
          }
        },
        "mappings" : { },
        "aliases" : [ ]
      }
    }
  },
  "routing_table" : {
    "indices" : {
      "test1" : {
        "shards" : {
          "0" : [ {
            "state" : "STARTED",
            "primary" : true,
            "node" : "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA",
            "relocating_node" : null,
            "shard" : 0,
            "index" : "test1",
            "version" : 2,
            "allocation_id" : {
              "id" : "lcSHbfWDRyOKOhXAf3HXLA"
            }
          }, {
            "state" : "UNASSIGNED",
            "primary" : false,
            "node" : null,
            "relocating_node" : null,
            "shard" : 0,
            "index" : "test1",
            "version" : 2,
            "unassigned_info" : {
              "reason" : "INDEX_CREATED",
              "at" : "2019-03-31T01:24:45.845Z"
            }
          } ]
        }
      }
    }
  },
  "routing_nodes" : {
    "unassigned" : [ {
      "state" : "UNASSIGNED",
      "primary" : false,
      "node" : null,
      "relocating_node" : null,
      "shard" : 0,
      "index" : "test1",
      "version" : 2,
      "unassigned_info" : {
        "reason" : "INDEX_CREATED",
        "at" : "2019-03-31T01:24:45.845Z"
      }
    } ],
    "nodes" : {
      "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA" : [ {
        "state" : "STARTED",
        "primary" : true,
        "node" : "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA",
        "relocating_node" : null,
        "shard" : 0,
        "index" : "test1",
        "version" : 2,
        "allocation_id" : {
          "id" : "lcSHbfWDRyOKOhXAf3HXLA"
        }
      } ]
    }
  }
}

整个结构比较复杂，咱们慢慢拆解， 一步步逐个击破。 拆解的思路仍是从使用场景入手。 elasticsearch

  1. IndexMetaData的学习
    metaData的格式以下: 
    "metadata" : {
"cluster_uuid" : "ZIl7g86YRiGv8Dqz4DCoAQ",
"templates" : { },
"indices" : {
  "test1" : {
    "state" : "open",
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1553995485603",
        "uuid" : "U7v5t_T7RG6rNU3JlGCCBQ",
        "number_of_replicas" : "1",
        "number_of_shards" : "1",
        "version" : {
          "created" : "2040599"
        }
      }
    },
    "mappings" : { },
    "aliases" : [ ]
  }
}
}

即metadata中存储了集群中每一个索引的分片和副本数量， 索引的状态， 索引的mapping, 索引的别名等。这种结构，能提供出来的功能就是根据索引名称获取索引元数据， 代码以下:分布式

# OperationRouting.generateShardId()

        IndexMetaData indexMetaData = clusterState.metaData().index(index);
        if (indexMetaData == null) {
            throw new IndexNotFoundException(index);
        }
        final Version createdVersion = indexMetaData.getCreationVersion();
        final HashFunction hashFunction = indexMetaData.getRoutingHashFunction();
        final boolean useType = indexMetaData.getRoutingUseType();

这里咱们关注点就是clusterState.metaData().index(index)这句代码，它实现了根据索引名称获取索引元数据的功能。 经过元数据中的分片数结合文档id，咱们就能定位出文档所在的分片。 这个功能在Delete, Index, Get 三类API中都是必须的。 这里咱们也能理解为何ES的索引分片数量不能修改： 若是修改了，那么hash函数就无法正肯定位数据所在分片。ide

  1. IndexRoutingTable的学习
"routing_table" : {
    "indices" : {
      "test1" : {
        "shards" : {
          "0" : [ {
            "state" : "STARTED",
            "primary" : true,
            "node" : "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA",
            "relocating_node" : null,
            "shard" : 0,
            "index" : "test1",
            "version" : 2,
            "allocation_id" : {
              "id" : "lcSHbfWDRyOKOhXAf3HXLA"
            }
          }, {
            "state" : "UNASSIGNED",
            "primary" : false,
            "node" : null,
            "relocating_node" : null,
            "shard" : 0,
            "index" : "test1",
            "version" : 2,
            "unassigned_info" : {
              "reason" : "INDEX_CREATED",
              "at" : "2019-03-31T01:24:45.845Z"
            }
          } ]
        }
      }
    }
  }

routing_table存储着每一个索引的分片信息，经过这个结构，咱们能清晰地了解以下的信息:

1. 索引分片在各个节点的分布
2. 索引分片是否为主分片

假如一个分片有2个副本，且都分配在不一样的节点上，那么get api一共有三个数据节点可供选择， 选择哪个呢？这里暂时不考虑带preference参数。
为了使每一个节点都能公平被选择到，达到负载均衡的目的，这里用到了随机数。参考RotateShuffer

/**
 * Basic {@link ShardShuffler} implementation that uses an {@link AtomicInteger} to generate seeds and uses a rotation to permute shards.
 */
public class RotationShardShuffler extends ShardShuffler {

    private final AtomicInteger seed;

    public RotationShardShuffler(int seed) {
        this.seed = new AtomicInteger(seed);
    }

    @Override
    public int nextSeed() {
        return seed.getAndIncrement();
    }

    @Override
    public List<ShardRouting> shuffle(List<ShardRouting> shards, int seed) {
        return CollectionUtils.rotate(shards, seed);
    }

}

也就是说使用ThreadLocalRandom.current().nextInt()生成随机数做为种子， 而后取的时候依次旋转。
Collections.rotate()的效果能够用以下的代码演示:

public static void main(String[] args) {

        List<String> list = Lists.newArrayList("a","b","c");
        int a = ThreadLocalRandom.current().nextInt();
        List<String> l2 = CollectionUtils.rotate(list, a );
        List<String> l3 = CollectionUtils.rotate(list, a+1);
        System.out.println(l2);
        System.out.println(l3);

    }

-----
[b, c, a]
[c, a, b]

好比请求A获得的节点列表是[b,c,a], 那么请求B获得的节点列表是[c,a,b]。这样就达到了负载均衡的目的。

  1. DiscoveryNodes的学习。
    因为routing_table中存储的是节点的id, 那么将请求发送到目标节点时，还须要知道节点的ip及端口等配置信息。 这些信息存储在nodes中。
"nodes" : {
    "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA" : {
      "name" : "Mysterio",
      "transport_address" : "127.0.0.1:9300",
      "attributes" : { }
    }
  }

经过这个nodes获取到节点信息后，就能够发送请求了，ES全部内部节点的通讯都是基于transportService.sendRequest()。

总结一下，本文基于get api 梳理了一下ES的ClusterState中的几个核心结构: metadata,nodes, routing_table。 还有一个routing_nodes这里没有用到。后面梳理清楚使用场景后再记录。

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