基于scoll+bulk+索引别名实现零停机重建索引
1、重建索引
一个field的设置是不能被修改的，如果要修改一个Field，那么应该重新按照新的mapping，建立一个index，然后将数据批量查询出来，重新用bulk api写入index中
批量查询的时候，建议采用scroll api，并且采用多线程并发的方式来reindex数据，每次scoll就查询指定日期的一段数据，交给一个线程即可
（1）一开始，依靠dynamic mapping，插入数据，但是不小心有些数据是2017-01-01这种日期格式的，所以title这种field被自动映射为了date类型，实际上它应该是string类型的
PUT /my_index/my_type/3
{
"title": "2017-01-03"
}
查看自动构建的type类型
{
"my_index":{
"mappings":{
"my_type":{
"properties":{
"title":{
"type":"date"
}
}
}
}
}
}
（2）当后期向索引中加入string类型的title值的时候，就会报错
PUT /my_index/my_type/4
{
"title": "my first article"
}
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "mapper_parsing_exception",
"reason": "failed to parse [title]"
}
],
"type": "mapper_parsing_exception",
"reason": "failed to parse [title]",
"caused_by": {
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Invalid format: "my first article""
}
},
"status": 400
}
（3）如果此时想修改title的类型，是不可能的
PUT /my_index/_mapping/my_type
{
"properties":{
"title":{
"type":"text"
}
}
}
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "mapper [title] of different type, current_type [date], merged_type [text]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "mapper [title] of different type, current_type [date], merged_type [text]"
},
"status": 400
}
（4）此时，唯一的办法，就是进行reindex，也就是说，重新建立一个索引，将旧索引的数据查询出来，再导入新索引
（5）如果说旧索引的名字，是old_index，新索引的名字是new_index，终端java应用，已经在使用old_index在操作了，难道还要去停止java应用，修改使用的index为new_index，才重新启动java应用吗？这个过程中，就会导致java应用停机，可用性降低
（6）所以说，给java应用一个别名，这个别名是指向旧索引的，java应用先用着，java应用先用goods_index alias来操作，此时实际指向的是旧的my_index
PUT /my_index/_alias/goods_index
（7）新建一个index，调整其title的类型为string
PUT /my_index_new
{
"mappings":{
"my_type":{
"properties":{
"title":{
"type":"text"
}
}
}
}
}
（8）使用scroll api将数据批量查询出来
GET /my_index/_search?scroll=1m
{
"query":{
"match_all":{
}
},
"sort":[
"_doc"
],
"size":1
}
{
"_scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAADpAFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAA6QRY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3AAAAAAAAOkIWNG9uc1RZVlpUakd2SWo5X3NwV3oydwAAAAAAADpDFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAA6RBY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3",
"took":1,
"timed_out":false,
"_shards":{
"total":5,
"successful":5,
"failed":0
},
"hits":{
"total":3,
"max_score":null,
"hits":[
{
"_index":"my_index",
"_type":"my_type",
"_id":"2",
"_score":null,
"_source":{
"title":"2017-01-02"
},
"sort":[
0
]
}
]
}
}
（9）采用bulk api将scoll查出来的一批数据，批量写入新索引
POST /_bulk
{ "index": { "_index": "my_index_new", "_type": "my_type", "_id": "2" }}
{ "title": "2017-01-02" }
（10）反复循环8~9，查询一批又一批的数据出来，采取bulk api将每一批数据批量写入新索引
（11）将goods_index alias切换到my_index_new上去，java应用会直接通过index别名使用新的索引中的数据，java应用程序不需要停机，零提交，高可用
POST /_aliases
{
"actions": [
{ "remove": { "index": "my_index", "alias": "goods_index" }},
{ "add": { "index": "my_index_new", "alias": "goods_index" }}
]
}
（12）直接通过goods_index别名来查询，是否ok
GET /goods_index/my_type/_search
2、基于alias对client透明切换index
PUT /my_index_v1/_alias/my_index
client对my_index进行操作
reindex操作，完成之后，切换v1到v2
POST /_aliases
{
"actions":[
{
"remove":{
"index":"my_index_v1",
"alias":"my_index"
}
},
{
"add":{
"index":"my_index_v2",
"alias":"my_index"
}
}
]
}
倒排索引
倒排索引，是适合用于进行搜索的
倒排索引的结构
（1）包含这个关键词的document list
（2）包含这个关键词的所有document的数量：IDF（inverse document frequency）
（3）这个关键词在每个document中出现的次数：TF（term frequency）
（4）这个关键词在这个document中的次序
（5）每个document的长度：length norm
（6）包含这个关键词的所有document的平均长度
倒排索引不可变的好处
（1）不需要锁，提升并发能力，避免锁的问题
（2）数据不变，一直保存在os cache中，只要cache内存足够
（3）filter cache一直驻留在内存，因为数据不变
（4）可以压缩，节省cpu和io开销
倒排索引不可变的坏处：每次都要重新构建整个索引
写入流程实现durability可靠存储
再次优化的写入流程
（1）数据写入buffer缓冲和translog日志文件
（2）每隔一秒钟，buffer中的数据被写入新的segment file，并进入os cache，此时segment被打开并供search使用
（3）buffer被清空
（4）重复1~3，新的segment不断添加，buffer不断被清空，而translog中的数据不断累加
（5）当translog长度达到一定程度的时候，commit操作发生
（5-1）buffer中的所有数据写入一个新的segment，并写入os cache，打开供使用
（5-2）buffer被清空
（5-3）一个commit ponit被写入磁盘，标明了所有的index segment
（5-4）filesystem cache中的所有index segment file缓存数据，被fsync强行刷到磁盘上
（5-5）现有的translog被清空，创建一个新的translog
基于translog和commit point，如何进行数据恢复
fsync+清空translog，就是flush，默认每隔30分钟flush一次，或者当translog过大的时候，也会flush
POST /my_index/_flush，一般来说别手动flush，让它自动执行就可以了
translog，每隔5秒被fsync一次到磁盘上。在一次增删改操作之后，当fsync在primary shard和replica shard都成功之后，那次增删改操作才会成功
但是这种在一次增删改时强行fsync translog可能会导致部分操作比较耗时，也可以允许部分数据丢失（5s），设置异步fsync translog
PUT /my_index/_settings
{
"index.translog.durability": "async",
"index.translog.sync_interval": "5s"
}
每秒一个segment file，文件过多，而且每次search都要搜索所有的segment，很耗时
默认会在后台执行segment merge操作，在merge的时候，被标记为deleted的document也会被彻底物理删除
每次merge操作的执行流程
（1）选择一些有相似大小的segment，merge成一个大的segment
（2）将新的segment flush到磁盘上去
（3）写一个新的commit point，包括了新的segment，并且排除旧的那些segment
（4）将新的segment打开供搜索
（5）将旧的segment删除
