在搜索这块，lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问，你了解 lucene 吗？你知道倒排索引的原理吗？现在早已经 out 了，因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch，简称为 es。而现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配，其中尤为流行的就是 es，前几年 es 没火的时候，大家一般用 solr。但是这几年基本大部分企业和项目都开始转向 es 了。所以互联网面试，肯定会跟你聊聊分布式搜索引擎，也就一定会聊聊 es。
今天主要从一道面试题（es 是如何实现分布式的）入手，对ES的分布式架构原理做个探讨。
es分布式架构原理
elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层实现还是基于Lucene的，核心思想是在多态机器上启动多个es进程实例，组成一个es集群。以下是es的几个概念：
- 接近实时
- es是一个接近实时的搜索平台，这就意味着，从索引一个文档直到文档能够被搜索到有一个轻微的延迟
- 集群（cluster）
- 一个集群有多个节点（服务器）组成，通过所有的节点一起保存你的全部数据并且通过联合索引和搜索功能的节点的集合，每一个集群有一个唯一的名称标识
- 节点（node）
- 一个节点就是一个单一的服务器，是你的集群的一部分，存储数据，并且参与集群和搜索功能，一个节点可以通过配置特定的名称来加入特定的集群，在一个集群中，你想启动多少个节点就可以启动多少个节点。
- 索引（index）
- 一个索引就是还有某些共有特性的文档的集合，一个索引被一个名称唯一标识，并且这个名称被用于索引通过文档去执行搜索，更新和删除操作。
- 类型（type）
- type 在6.0.0已经不赞成使用
- 文档（document）
- 一个文档是一个基本的搜索单元
面试题剖析
ES中存储数据的基本单位是索引，比如说现在要在 es 中存储一些订单数据，就应该在ES中创建一个索引 order_idx，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是 mysql 里的一张表。
index -> type -> mapping -> document -> field。
这里做个类比：
index 相当于 mysql 里的一张表。而 type 没法跟 mysql 里去对比，一个 index 里可以有多个 type，每个 type 的字段都是差不多的，但是有一些略微的差别。假设有一个 index，是订单 index，里面专门是放订单数据的。类似在 mysql 中建表，有些订单是实物商品的订单，比如一件衣服、一双鞋子；有些订单是虚拟商品的订单，比如游戏点卡，话费充值。就两种订单大部分字段是一样的，但是少部分字段可能有略微的一些差别。
所以会在订单 index 里，建两个 type，一个是实物商品订单 type，一个是虚拟商品订单 type，这两个 type 大部分字段是一样的，少部分字段是不一样的。
很多情况下，一个 index 里可能就一个 type，但是也有一个 index 里有多个 type 的情况，这里也可以认为 index 是一个类别的表，具体的每个 type 代表了具体的一个 mysql 中的表。每个 type 有一个 mapping，如果你认为一个 type 是一个具体的一个表，index 代表多个 type 的同属于的一个类型，mapping 就是这个 type 的表结构定义，你在 mysql 中创建一个表，肯定是要定义表结构的，里面有哪些字段，每个字段是什么类型。实际上往 index 里的一个 type 里面写的一条数据，叫做一条 document，一条 document 就代表了 mysql 中某个表里的一行，每个 document 有多个 field，每个 field 就代表了这个 document 中的一个字段的值。
es-index-type-mapping-document-field
搞一个索引，这个索引可以拆分成多个 shard，每个 shard 存储部分数据，然后这个 shard 的数据实际是有多个备份，就是说每个 shard 都有一个 primary shard，负责写入数据，但是还有几个 replica shard。primary shard 写入数据之后，会将数据同步到其他几个 replica shard 上去。
es-cluster
通过这个 replica 的方案，每个 shard 的数据都有多个备份，如果某个机器宕机了，还有别的数据副本在别的机器上，这里主要体现的是高可用思想。
ES 集群多个节点，会自动选举一个节点为 master 节点，这个 master 节点其实就是干一些管理的工作的，比如维护索引元数据、负责切换 primary shard 和 replica shard 身份等。要是 master 节点宕机了，那么会重新选举一个节点为 master 节点。
如果是非 master节点宕机了，那么会由 master 节点，让那个宕机节点上的 primary shard 的身份转移到其他机器上的 replica shard。当修复了宕机机器并重启后，master 节点会控制将缺失的 replica shard 分配过去，同步后续修改的数据之类的，让集群恢复正常。
总之就是某个非 master 节点宕机了。那么此节点上的 primary shard 不就没了。那好，master 会让 primary shard 对应的 replica shard（在其他机器上）切换为 primary shard。如果宕机的机器修复了，修复后的节点也不再是 primary shard，而是 replica shard。
上面说的其实是 ElasticSearch 作为一个分布式搜索引擎最基本的一个架构设计，大家有什么好的想法也可以在下方留言一起探讨哦~
后面会分享更多devops和DBA方面的内容，感兴趣的朋友可以关注下！
