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ElasticSearch

ElasticSearch—文档路由(八)

2020-12-27 19:35:54
909  0 0

阅读完需:约 2 分钟

es 是一个分布式系统,当我们存储一个文档到 es 上之后,这个文档实际上是被存储到 master 节点中的某一个主分片上。

例如新建一个索引,如下:

接下来,向该索引中保存一个文档:

PUT /blog/_doc/a
{
  "title":"a"
}

文档保存成功后,可以查看该文档被保存到哪个分片中去了:

GET _cat/shards/blog?v

查看结果如下:

从这个结果中,可以看出,文档被保存到分片 1 中。

那么 es 中到底是按照什么样的规则去分配分片的?

es 中的路由机制是通过哈希算法,将具有相同哈希值的文档放到一个主分片中,分片位置的计算方式如下:

shard=hash(routing) % number_of_primary_shards

routing 可以是一个任意字符串,es 默认是将文档的 id 作为 routing 值,通过哈希函数根据 routing 生成一个数字,然后将该数字和分片数取余,取余的结果就是分片的位置。

默认的这种路由模式,最大的优势在于负载均衡,这种方式可以保证数据平均分配在不同的分片上。但是他有一个很大的劣势,就是查询时候无法确定文档的位置,此时它会将请求广播到所有的分片上去执行。另一方面,使用默认的路由模式,后期修改分片数量不方便。

当然开发者也可以自定义 routing 的值,方式如下:

PUT blog/_doc/d?routing=xjh
{
  "title":"d"
}

如果文档在添加时指定了 routing,则查询、删除、更新时也需要指定 routing。

GET blog/_doc/d?routing=xjh

自定义 routing 有可能会导致负载不均衡,这个还是要结合实际情况选择。

适用场景:

对于用户数据,我们可以将 userid 作为 routing,这样就能保证同一个用户的数据保存在同一个分片中,检索时,同样使用 userid 作为 routing,这样就可以精准的从某一个分片中获取数据。

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Enamiĝu al vi
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