剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例。 本文是这个系列的第二篇，我们将讨论Elasticsearch如何处理分布式的三个C((共识(consensus)、并发(concurrency)和一致(consistency))的问题、Elasticsearch分片的内部概念，比如translog(预写日志，WAL(Write Ahead Log))，以及Lucene中的段。
在本系列的前一篇中，我们讨论了Elasticsearch的底层存储模型及CRUD（创建、读取、更新和删除）操作的工作原理。在本文中，我将分享Elasticsearch是如何应对分布式系统中的一些功能性的挑战的，以及分片的内部概念。这其中包括了一些操作方面的事情，Insight Data的工程师们已经在使用Elasticsearch构建的数据平台之上成功地实践并真正理解。我将在本文中主要讲述：
- 共识——裂脑问题及法定票数的重要性
- 并发
- 一致——确保读写一致
- Translog(预写日志)
- Lucene的段
共识——裂脑问题及法定票数的重要性
共识是分布式系统的一项基本挑战。它要求系统中的所有进程/节点必须对给定数据的值/状态达成共识。已经有很多共识算法诸如Raft、Paxos等，从数学上的证明了是行得通的。但是，Elasticsearch却实现了自己的共识系统(zen discovery)，Elasticsearch之父Shay Banon在这篇文章中解释了其中的原因。zen discovery模块包含两个部分：
- Ping: 执行节点使用ping来发现彼此
- 单播(Unicast):该模块包含一个主机名列表，用以控制哪些节点需要ping通
Elasticsearch是端对端的系统，其中的所有节点彼此相连，有一个master节点保持活跃，它会更新和控制集群内的状态和操作。建立一个新的Elasticsearch集群要经过一次选举，选举是ping过程的一部分，在所有符合条件的节点中选取一个master，其他节点将加入这个master节点。ping间隔参数ping_interval的默认值是1秒，ping超时参数ping_timeout的默认值是3秒。因为节点要加入，它们会发送一个请求给master节点，加入超时参数join_timeout的默认值是ping_timeout值的20倍。如果master出现问题，那么群集中的其他节点开始重新ping以启动另一次选举。这个ping的过程还可以帮助一个节点在忽然失去master时，通过其他节点发现master。
注意：默认情况下，client节点和data节点不参与这个选举过程。可以在elasticsearch.yml配置文件中，通过设置discovery.zen.master_election.filter_client属性和discovery.zen.master_election.filter_data属性为false来改变这种默认行为。
故障检测的原理是这样的，master节点会ping所有其他节点，以检查它们是否还活着；然后所有节点ping回去，告诉master他们还活着。
如果使用默认的设置，Elasticsearch有可能遭到裂脑问题的困扰。在网络分区的情况下，一个节点可以认为master死了，然后选自己作为master，这就导致了一个集群内出现多个master。这可能会导致数据丢失，也可能无法正确合并数据。可以按照如下公式，根据有资格参加选举的节点数，设置法定票数属性的值，来避免爆裂的发生。
discovery.zen.minimum_master_nodes = int(# of master eligible nodes/2)+1 这个属性要求法定票数的节点加入新当选的master节点，来完成并获得新master节点接受的master身份。对于确保群集稳定性和在群集大小变化时动态地更新，这个属性是非常重要的。图a和b演示了在网络分区的情况下，设置或不设置 minimum_master_nodes 属性时，分别发生的现象。
注意：对于一个生产集群来说，建议使用3个节点专门做master，这3个节点将不服务于任何客户端请求，而且在任何给定时间内总是只有1个活跃。
我们已经搞清楚了Elasticsearch中共识的处理，现在让我们来看看它是如何处理并发的。
并发
Elasticsearch是一个分布式系统，支持并发请求。当创建/更新/删除请求到达主分片时，它也会被平行地发送到分片副本上。但是，这些请求到达的顺序可能是乱序的。在这种情况下，Elasticsearch使用乐观并发控制，来确保文档的较新版本不会被旧版本覆盖。
每个被索引的文档都拥有一个版本号，版本号在每次文档变更时递增并应用到文档中。这些版本号用来确保有序接受变更。为了确保在我们的应用中更新不会导致数据丢失，Elasticsearch的API允许我们指定文件的当前版本号，以使变更被接受。如果在请求中指定的版本号比分片上存在的版本号旧，请求失败，这意味着文档已经被另一个进程更新了。如何处理失败的请求，可以在应用层面来控制。Elasticsearch还提供了其他的锁选项，可以通过这篇来阅读。
当我们发送并发请求到Elasticsearch后，接下来面对的问题是——如何保证这些请求的读写一致？现在，还无法清楚回答，Elasticsearch应落在CAP三角形的哪条边上，我不打算在这篇文章里解决这个素来已久的争辩。
但是，我们要一起看下如何使用Elasticsearch实现写读一致。
一致——确保读写一致
对于写操作而言，Elasticsearch支持的一致性级别，与大多数其他的数据库不同，允许预检查，来查看有多少允许写入的可用分片。可选的值有quorum、one和all。默认的设置为quorum，也就是说只有当大多数分片可用时才允许写操作。即使大多数分片可用，还是会因为某种原因发生写入副本失败，在这种情况下，副本被认为故障，分片将在一个不同的节点上重建。
对于读操作而言，新的文档只有在刷新时间间隔之后，才能被搜索到。为了确保搜索请求的返回结果包含文档的最新版本，可设置replication为sync(默认)，这将使操作在主分片和副本碎片都完成后才返回写请求。在这种情况下，搜索请求从任何分片得到的返回结果都包含的是文档的最新版本。即使我们的应用为了更高的索引率而设置了replication=async，我们依然可以为搜索请求设置参数_preference为primary。这样，搜索请求将查询主分片，并确保结果中的文档是最新版本。
我们已经了解了Elasticsearch如何处理共识、并发和一致，让我们来看看分片内部的一些主要概念，正是这些特点让Elasticsearch成为一个分布式搜索引擎。
Translog(预写日志)
因为关系数据库的发展，预写日志(WAL)或者事务日志(translog)的概念早已遍及数据库领域。在发生故障的时候，translog能确保数据的完整性。translog的基本原理是，变更必须在数据实际的改变提交到磁盘上之前，被记录下来并提交。
当新的文档被索引或者旧的文档被更新时，Lucene索引将发生变更，这些变更将被提交到磁盘以持久化。这是一个很昂贵的操作，如果在每个请求之后都被执行。因此，这个操作在多个变更持久化到磁盘时被执行一次。正如我们在上一篇文章中描述的那样，Lucene提交的冲洗(flush)操作默认每30分钟执行一次或者当translog变得太大(默认512MB)时执行。在这样的情况下，有可能失去2个Lucene提交之间的所有变更。为了避免这种问题，Elasticsearch采用了translog。所有索引/删除/更新操作被写入到translog，在每个索引/删除/更新操作执行之后（默认情况下是每5秒），translog会被同步以确保变更被持久化。translog被同步到主分片和副本之后，客户端才会收到写请求的确认。
在两次Lucene提交之间发生硬件故障的情况下，可以通过重放translog来恢复自最后一次Lucene提交前的任何丢失的变更，所有的变更将会被索引所接受。
注意：建议在重启Elasticsearch实例之前显式地执行冲洗translog，这样启动会更快，因为要重放的translog被清空。 POST /_all/_flush 命令可用于冲洗集群中的所有索引。
使用translog的冲洗操作，在文件系统缓存中的段被提交到磁盘，使索引中的变更持久化。现在让我们来看看Lucene的段。
Lucene的段
Lucene索引是由多个段组成，段本身是一个功能齐全的倒排索引。段是不可变的，允许Lucene将新的文档增量地添加到索引中，而不用从头重建索引。对于每一个搜索请求而言，索引中的所有段都会被搜索，并且每个段会消耗CPU的时钟周、文件句柄和内存。这意味着段的数量越多，搜索性能会越低。
为了解决这个问题，Elasticsearch会合并小段到一个较大的段（如下图所示），提交新的合并段到磁盘，并删除那些旧的小段。
这会在后台自动执行而不中断索引或者搜索。由于段合并会耗尽资源，影响搜索性能，Elasticsearch会节制合并过程，为搜索提供足够的可用资源。
接下来有什么？
从搜索请求角度来说，一个Elasticsearch索引中给定分片内的所有Lucene段都会被搜索，但是，从Elasticsearch集群角度而言，获取所有匹配的文档或者深入有序结果文档是有害的。在本系列的后续文章中我们将揭晓原因，让我们来看一下接下来的主题，内容包括了一些在Elasticsearch中为相关性搜索结果的低延迟所做的权衡。
- Elasticsearch准实时性方面的内容
- 为什么搜索中的深层分页是有害的？
- 权衡计算中搜索相关性计算中的权衡之道
