ElasticSearch(7.2.2)-es⽂档的路由原理
ElasticSearch(7.2.2)-es⽂档的路由原理
cwl_java
发布于 2019-11-04 11:24:54
发布于 2019-11-04 11:24:54
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102857697
简介：当新增⼀个⽂档时，这个⽂档会存放在那个分⽚中呢？
前⾔
- 当新增⼀个⽂档的时候，⽂档会被存储到⼀个主分⽚中。 Elasticsearch 如何知道⼀个⽂档应该存放到哪个分⽚中呢？当我们创建⽂档时，它如何决定这个⽂档应当被存储在分⽚ 1 还是分⽚ 2 中呢？
路由算法
- ⾸先这肯定不会是随机的，否则将来要获取⽂档的时候我们就不知道从何处寻找了。实际上，这个过程是根据下⾯这个公式决定的：
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards- routing 是⼀个可变值，默认是⽂档的 _id ，也可以设置成⼀个⾃定义的值。 routing通过 hash 函数⽣成⼀个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分⽚的数量）后得到 余数 。这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间的余数，就是我们所寻求的⽂档所在分⽚的位置。
- 这就解释了为什么我们要在创建索引的时候就确定好主分⽚的数量 并且永远不会改变这个数 量：因为如果数量变化了，那么所有之前路由的值都会⽆效，⽂档也再也找不到了。
- 新增⼀个⽂档(指定id)
PUT /nba/_doc/1
{
"name": "哈登",
"team_name": "⽕箭",
"position": "得分后卫",
"play_year": "10",
"jerse_no": "13"
}- 查看⽂档在哪个分⽚上
GET /nba/_search_shards?routing=1
{
"nodes": {
"V1JO7QXLSX-yeVI82WkgtA": {
"name": "node-1",
"ephemeral_id": "_d96PgOSTnKo6nrJVqIYpw",
"transport_address": "192.168.1.101:9300",
"attributes": {
"ml.machine_memory": "8589934592",
"xpack.installed": "true",
"ml.max_open_jobs": "20"
}
},
"z65Hwe_RR_efA4yj3n8sHQ": {
"name": "node-3",
"ephemeral_id": "MOE_Ne7ZRyaKRHFSWJZWpA",
"transport_address": "192.168.1.101:9500",
"attributes": {
"ml.machine_memory": "8589934592",
"ml.max_open_jobs": "20",
"xpack.installed": "true"
}
}
第3集 剖析elastic search的乐观锁
简介： 剖析elastic search的乐观锁
锁的简单分类
悲观锁
顾名思义， 就是很悲观， 每次去拿数据的时候都认为别⼈ 会修改， 所以每次在拿数据的时候
都会上锁， 这样别⼈ 想拿这个数据就会阻塞， 直到它拿到锁。 传统的关系型数据库⾥ 边就⽤
到了很多这种锁机制，⽐ 如⾏ 锁， 表锁等， 读锁， 写锁等， 都是在做操作之前先上锁。
},
"indices": {
"nba": {}
},
"shards": [
[{
"state": "STARTED",
"primary": true,
"node": "V1JO7QXLSX-yeVI82WkgtA",
"relocating_node": null,
"shard": 2,
"index": "nba",
"allocation_id": {
"id": "leX_k6McShyMoM1eNQJXOA"
}
},
{
"state": "STARTED",
"primary": false,
"node": "z65Hwe_RR_efA4yj3n8sHQ",
"relocating_node": null,
"shard": 2,
"index": "nba",
"allocation_id": {
"id": "6sUSANMuSGKLgcIpBa4yYg"
}
}
]
]
}本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2019-11-01 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
评论
登录后参与评论
推荐阅读
目录
相关产品与服务
关系型数据库