Elasticsearch的架構原理可以詳細分為以下幾個方面進行介紹：

一、Elasticsearch基本概念

Elasticsearch（簡稱ES）是一個基于Lucene構建的開源、分布式、RESTful搜索和分析引擎。它支持全文搜索、結構化搜索、半結構化搜索、數據分析、地理位置和對象間關聯關系搜索等功能。ES使用Java編寫，隱藏了Lucene的復雜性，為開發者提供了一套統一的API和client。

二、Elasticsearch節點類型

1. Master節點：
   • 主要負責：管理索引（如創建、刪除索引）、分配分片、維護元數據、管理集群節點狀態。
   • 特點：不負責數據寫入和查詢，比較輕量級。
   • 選舉過程：通過Zen Discovery機制找到集群中的其他節點，并建立連接，然后從候選主節點中選舉出一個主節點。
2. DataNode節點：
   • 主要負責：數據寫入、數據檢索。大部分ES的壓力都集中在DataNode節點上。
   • 特點：可以保存數據的節點，負責保存分片數據。
   • 決策：由Master Node決定如何把分片分發到數據節點上。
3. 其他節點類型：
   • Master eligible nodes：可以參與選舉的合格節點，每個節點啟動后默認就是一個Master eligible節點。
   • Ingest Node：數據前置處理轉換節點，支持pipeline管道設置，用于對數據進行過濾、轉換等操作。
   • Machine Learning Node：負責運行機器學習的Job，用于異常檢測等。

三、分片和副本機制

1. 分片（Shard）：
   • ES將索引的數據分成若干部分，分布在不同的服務器節點中。每個分片是一個獨立的、可讀寫的Lucene索引。
   • 主分片數在索引創建時指定，后續不允許修改。
2. 副本分片（Replica Shard）：
   • 是主分片的拷貝，用于實現數據的冗余和高可用性。
   • 每個分片可以有多個副本分片，副本分片可以分布在不同的節點上。

四、Elasticsearch重要工作流程

1. 文檔寫入原理：
   • 選擇任意一個DataNode發送請求，該節點成為coordinating node（協調節點）。
   • 通過路由計算公式確定文檔要寫入的分片。
   • coordinating node將請求轉發給對應的primary shard所在的DataNode。
   • Primary Shard處理請求，寫入數據到索引庫中，并將數據同步到Replica shard。
2. 檢索原理：
   • client發起查詢請求，某個DataNode接收到請求后成為coordinating node。
   • coordinating node將查詢請求廣播到每一個數據節點，數據節點的分片處理查詢請求。
   • 各分片將符合條件的數據返回給coordinating node，coordinating node匯總并排序結果后返回給client。

五、數據存儲與索引

• ES使用Lucene作為其底層數據存儲引擎，數據存儲在Lucene索引中。
• ES支持近實時索引，通過refresh、flush和segment合并等機制確保數據的快速檢索和更新。

六、集群管理

• ES通過HTTP協議進行節點之間的通信，實現集群的狀態管理和數據同步。
• 支持集群的彈性伸縮，可以通過添加或移除節點來調整集群的規模。

以上是對Elasticsearch架構原理的詳細介紹，涵蓋了其基本概念、節點類型、分片和副本機制、重要工作流程、數據存儲與索引以及集群管理等方面。

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