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前言
当索引一个文档的时候,文档会被存储到一个主分片中。那么,elasticsearch如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢?
在《13 如何确定数据保存在哪个shard》中我们知道。
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
routing是一个可变值,默认是文档的_id,也可以是自定义的值。hash函数将routing值哈希后生成一个数字,然后这个数字再除以number_of_primary_shards(主分片的数量)得到余数,这个分布在0到number_of_primary_shards减一(计数从0开始,比如5个主分片,那么范围就是0~4)之间的余数,就是文档存放的分片位置。
比如一篇文档的id为123,那么它就应该存在:
>>>hash(123) % 53
这篇文档就存在P3主分片上。
这也就解释了为什么在创建索引时,主分片的数量一经定义就不能改变,
因为如果数量变化了,那么之前所有的路由(routing)值都会无效,文档就再也找不到了。
一般的,elasticsearch的默认路由算法都会根据文档的id值作为依据将其哈希到相应的主分片上,该算法基本上会将所有的文档平均分布在所有的主分片上,而不会产生某个分片数据过大而导致集群不平衡的情况。
那么我们在向一个有100个主分片的索引发送查询某篇文档的请求时,该请求发送到集群,集群干了什么呢?
- 这个请求会被集群交给主节点。
- 主节点接收这个请求后,将这个查询请求广播到这个索引的每个分片上(包含主、复制分片)。
- 每个分片执行这个搜索请求,并将结果返回。
- 结果在主节点上合并、排序后返回给用户。
在这里面就有些问题了。因为在存储文档时,通过hash算法将文档平均分布在各分片上,这就导致了elasticsearch也不确定文档的位置,所以它必须将这个请求广播到所有的分片上去执行。为了避免不必要的查询,我们使用自定义的路由模式,这样可以使我们的查询更具目的性。比如之前的查询是这样的:
**
搜索请求来了,**索引下的所有分片**都要检查一下自己是否有符合条件的文档
当能自定义路由后的查询变成了:
请求来了,分片3、5你俩把文档给我返回
自定义路由
所有的文档 API( get 、 index 、 delete 、 bulk 、 update 以及 mget )都接受一个叫做 routing 的路由参数 ,通过这个参数我们可以自定义文档到分片的映射。一个自定义的路由参数可以用来确保所有相关的文档——例如所有属于同一个用户的文档——都被存储到同一个分片中。
PUT r1/doc/1?routing=user1{"title":"论母猪的产前保养"}PUT r1/doc/2?routing=user1{"title":"论母猪的产后护理"}
上例中,该文档使用user1作为路由值而不是使用_id。这样,具有相同user1的文档将会被分配同一个分片上。
通过路由查询文档
自定义路由可以减少搜索,不需要将搜索请求分发到所有的分片,只需要将请求发送到匹配特定的路由值分片既可。
我们来查询:
GET r1/doc/1?routing=user1#结果如下{"_index" : "r1","_type" : "doc","_id" : "1","_version" : 3,"_routing" : "user1","found" : true,"_source" : {"title" : "论母猪的产前保养"}}
也可通过这个路由值查询文档:
GET r1/doc/_search{"query": {"terms": {"_routing":["user1"]}}}#结果如下{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "r1","_type" : "doc","_id" : "2","_score" : 1.0,"_routing" : "user1","_source" : {"title" : "论母猪的产后护理"}},{"_index" : "r1","_type" : "doc","_id" : "1","_score" : 1.0,"_routing" : "user1","_source" : {"title" : "论母猪的产前保养"}}]}}
删除文档
我们来删除文档。
DELETE r1/doc/1# 结果如下{"_index" : "r1","_type" : "doc","_id" : "1","_version" : 1,"result" : "not_found","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 2,"_primary_term" : 1}
由上例可见,不提供路由,无法删除文档。
DELETE r1/doc/1?routing=user1# 结果如下{"_index" : "r1","_type" : "doc","_id" : "1","_version" : 2,"result" : "deleted","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 4,"_primary_term" : 1}
给上路由就OK了。
由此可见,在查询、删除、更新文档时都要提供相同的路由值。
查询多个路由
除了指定查询单个路由值之外,还可以指定多个路由值查询:
PUT r2/doc/1?routing=user1{"title":"母猪产前保养重点在多喂饲料,辅以人工按摩"}PUT r2/doc/2?routing=user2{"title":"母猪产后护理重点在母子隔离喂养"}
此搜索请求将仅在与user1和user2路由值关联的分片上执行。
GET r2/doc/_search?routing=user1,user2{"query": {"match": {"title": "母猪"}}}结果如下{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 2,"successful" : 2,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 0.68324494,"hits" : [{"_index" : "r2","_type" : "doc","_id" : "2","_score" : 0.68324494,"_routing" : "user2","_source" : {"title" : "母猪产后护理重点在母子隔离喂养"}},{"_index" : "r2","_type" : "doc","_id" : "1","_score" : 0.5753642,"_routing" : "user1","_source" : {"title" : "母猪产前保养重点在多喂饲料,辅以人工按摩"}}]}}
忘了路由值怎么办
由之前的示例可以看到,在自定义的路由中,索引、查询、删除、更新文档时,都要提供路由值。但是我们有可能会忘记路由值,导致文档在多个分片建立索引:
PUT r3/doc/1?routing=u1{"title":"小猪仔真可爱"}PUT r3/doc/2{"title":"可爱可爱一盘菜"}
正如上例所示,我们在创建文档2的时候,忘记路由了,导致这篇文档被默认分配到别的分片上了。那我们想通过u1路由查询就会发现:
GET r3/doc/_search{"query": {"terms": {"_routing":["u1"]}}}#结果如下{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "r3","_type" : "doc","_id" : "1","_score" : 1.0,"_routing" : "u1","_source" : {"title" : "小猪仔真可爱"}}]}}
可以发现,那个文档2通过这个路由值查询不到,但是可以通过普通的查询:
GET r3/doc/_search
这样,两篇文档都会有被返回。
为了避免类似上述的情况出现,我们必须采取安全措施,加个套!在自定义映射关系时,使用_routing参数生成那个安全套!
#以下是6.5.4版本的写法PUT r4{"mappings": {"doc":{"_routing":{"required": true}}}}#以下是7.0官方文档的的写法PUT my_index2{“mappings”:{“_ usting”:{“required”:true}}}
在_routing参数内,将required:true就表明在对文档做CURD时需要指定路由。不然就会抛出一个routing_missing_exception错误。就像下面的示例一样。
PUT r4/doc/1{"title":"母猪不怀孕怎么办?"}# 结果是报错{"error": {"root_cause": [{"type": "routing_missing_exception","reason": "routing is required for [r4]/[doc]/[1]","index_uuid": "na","index": "r4"}],"type": "routing_missing_exception","reason": "routing is required for [r4]/[doc]/[1]","index_uuid": "na","index": "r4"},"status": 400}
有了这种规范,我们在自定义路由时,就可以避免一些不必要的情况发生了。
自定义路由唯一ID
索引指定自定义_routing的文档时,不能保证索引中所有分片的_id唯一性。 事实上,如果使用不同的_routing值索引,具有相同_id的文档可能最终会出现在不同的分片上。
我们应确保ID在索引中是唯一的。
路由到索引分区
问题来了,在实际开发中,可能由于业务场景问题碰到某个路由的文档量非常大,造成该分片非常大,而某些路由的文档却非常小,这就会造成数据偏移而导致集群不平衡。我们该如何办呢?
我们可以配置索引,使得自定义路由值将转到分片的子集而不是单个分片。这有助于降低上述问题导致集群不平衡的风险,同时仍然可以减少搜索的影响。
这是通过在索引创建时提供索引级别设置index.routing_partition_size来完成的。随着分区大小的增加,数据分布越均匀,代价是每个请求必须搜索更多分片。
PUT r6{"mappings": {"doc":{"_routing":{"required": true}}},"settings": {"index.routing_partition_size": 3}}
通俗的说,这是限制文档分布到指定个数分片上,而不是默认的所有分片上,既提高了请求效率,也减小单一分片数据量过大的问题。
当此设置存在时,计算分片的公式变为:
shard_num = (hash(_routing) + hash(_id) % routing_partition_size) % num_primary_shards
也就是说,_routing字段用于计算索引中的一组分片,然后_id用于选择该集合中的分片。
要启用此功能,index.routing_partition_size应具有大于1且小于index.number_of_shards的值。
启用后,分区索引将具有以下限制:
- 无法在其中创建具有join field关系的映射。
- 索引中的所有映射都必须将_routing字段标记为必需。
