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ElasticSearch Index/Bulk详细流程的自动化实现

2021-10-256.1k 阅读

ElasticSearch Index/Bulk 详细流程的自动化实现

ElasticSearch 基础概念

ElasticSearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它基于 Lucene 构建，旨在快速、高效地处理大规模数据的搜索和分析需求。在 ElasticSearch 中，索引（Index）是文档（Document）的集合，类似于关系型数据库中的数据库概念。文档是 ElasticSearch 中最小的数据单元，它是一系列字段的集合，类似于关系型数据库中的行。

索引（Index）

索引是 ElasticSearch 存储数据的逻辑容器，它有自己的映射（Mapping），定义了文档中字段的类型、分析器等信息。例如，我们可以创建一个名为 products 的索引来存储商品信息。

PUT /products
{
    "mappings": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "text"
            },
            "price": {
                "type": "float"
            },
            "description": {
                "type": "text"
            }
        }
    }
}

上述代码通过 PUT 请求创建了一个名为 products 的索引，并定义了 name、price 和 description 三个字段及其类型。

文档（Document）

文档是实际存储的数据单元，每个文档都有一个唯一的标识符（ID），可以手动指定或由 ElasticSearch 自动生成。向索引中添加文档使用 PUT 或 POST 请求。

PUT /products/_doc/1
{
    "name": "Sample Product",
    "price": 19.99,
    "description": "This is a sample product description"
}

此代码将一个 ID 为 1 的文档添加到 products 索引中。

Bulk API

Bulk API 允许在单个请求中执行多个索引、删除等操作，大大提高了数据导入的效率。Bulk 请求的格式如下：

POST /_bulk
{ "index" : { "_index" : "products", "_id" : "2" } }
{ "name" : "Another Product", "price" : 29.99, "description" : "This is another product" }
{ "delete" : { "_index" : "products", "_id" : "1" } }

上述请求中，首先尝试将一个新文档索引到 products 索引中，ID 为 2，接着尝试删除 products 索引中 ID 为 1 的文档。

Index 操作详细流程

当我们执行一个 Index 操作时，ElasticSearch 内部会经历一系列复杂的步骤。

1. 客户端请求

客户端通过 RESTful API 发送 Index 请求到 ElasticSearch 集群中的某个节点。这个请求包含了要索引的文档数据以及目标索引和文档 ID 等信息。例如，使用 Python 的 elasticsearch 库发送请求：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])
doc = {
    "name": "New Product",
    "price": 39.99,
    "description": "This is a new product"
}
response = es.index(index='products', id=3, body=doc)
print(response)

2. 路由计算

ElasticSearch 接收到请求后，首先会根据目标索引和文档 ID 计算出该文档应该存储在哪个分片（Shard）上。每个索引都可以划分为多个分片，这些分片分布在集群的不同节点上。路由算法确保相同 ID 的文档始终被路由到同一个分片上。计算公式大致如下：

shard = hash(_routing) % number_of_primary_shards

其中，_routing 默认是文档 ID，如果在请求中指定了 routing 参数，则使用指定的值。

3. 主分片处理

请求被发送到负责该主分片的节点。主分片会首先对文档进行版本检查，如果文档是新的（没有版本号），则直接进行索引操作；如果文档已经存在，则会检查版本号是否匹配（如果启用了乐观并发控制）。 主分片会将文档写入到内存中的缓冲区（In - Memory Buffer），同时记录一条事务日志（Translog）。事务日志用于保证数据的持久性，即使发生节点故障，也能通过重放事务日志恢复数据。

4. 副本分片同步

主分片完成索引操作后，会将操作同步到其对应的副本分片。副本分片接收到同步请求后，同样会进行版本检查和索引操作，确保副本分片的数据与主分片一致。

5. 刷新和提交

内存中的缓冲区有一定的大小限制，当缓冲区满了或者达到一定的时间间隔（默认 1 秒），会发生一次刷新（Refresh）操作。刷新会将缓冲区中的数据写入到一个新的段（Segment）文件中，并将这个段文件打开供搜索使用。但是，此时数据还没有被持久化到磁盘。 为了将数据持久化，ElasticSearch 会定期（默认 30 分钟）或者在 translog 达到一定大小时执行一次提交（Commit）操作。提交会将所有的段文件和 translog 进行合并，并将数据持久化到磁盘上的 Lucene 索引文件中，同时清空 translog。

Bulk 操作详细流程

Bulk 操作在很多方面与单个 Index 操作类似，但由于它可以在一个请求中包含多个操作，所以有一些额外的处理步骤。

1. 客户端请求

客户端构建一个包含多个操作的 Bulk 请求，每个操作可以是索引、删除等。例如，使用 Python 的 elasticsearch 库发送 Bulk 请求：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])
bulk_data = []
doc1 = {
    "name": "Product 4",
    "price": 49.99,
    "description": "This is product 4"
}
doc2 = {
    "name": "Product 5",
    "price": 59.99,
    "description": "This is product 5"
}
bulk_data.append({ "index" : { "_index" : "products", "_id" : "4" } })
bulk_data.append(doc1)
bulk_data.append({ "index" : { "_index" : "products", "_id" : "5" } })
bulk_data.append(doc2)
response = es.bulk(body=bulk_data)
print(response)

2. 批量解析

ElasticSearch 接收到 Bulk 请求后，首先会将请求解析成一个个单独的操作。然后，根据每个操作的目标索引和文档 ID 计算出它们应该被路由到哪个分片上。

3. 分片级处理

与单个 Index 操作类似，每个操作会被发送到对应的主分片节点。主分片节点会依次处理每个操作，包括版本检查、写入内存缓冲区和记录 translog 等。不同的是，由于 Bulk 操作包含多个操作，在处理过程中如果某个操作失败，并不会影响其他操作的继续执行。

4. 副本分片同步

主分片完成所有操作后，会将这些操作同步到对应的副本分片。副本分片同样依次处理这些操作，确保副本数据与主分片一致。

5. 响应处理

ElasticSearch 会将每个操作的执行结果返回给客户端，客户端可以根据这些结果判断哪些操作成功，哪些操作失败。如果有失败的操作，客户端可以根据具体情况决定是否重新执行。

自动化实现 Index/Bulk 流程

为了实现 Index 和 Bulk 流程的自动化，我们可以借助各种编程语言和 ElasticSearch 客户端库。以下以 Python 和 elasticsearch 库为例，展示一些常见的自动化场景。

自动化 Index 操作

假设我们有一个包含大量商品信息的 CSV 文件，我们想要将这些商品信息自动索引到 ElasticSearch 中。

import csv
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])

def index_products_from_csv(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf - 8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            doc = {
                "name": row['name'],
                "price": float(row['price']),
                "description": row['description']
            }
            es.index(index='products', id=row['id'], body=doc)

index_products_from_csv('products.csv')

上述代码读取一个 CSV 文件，将每一行数据作为一个文档索引到 products 索引中。

自动化 Bulk 操作

如果要处理大量数据，使用 Bulk 操作会更加高效。我们可以将 CSV 文件中的数据分批次进行 Bulk 索引。

import csv
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])
BATCH_SIZE = 100

def bulk_index_products_from_csv(file_path):
    bulk_data = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf - 8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for i, row in enumerate(reader):
            doc = {
                "name": row['name'],
                "price": float(row['price']),
                "description": row['description']
            }
            bulk_data.append({ "index" : { "_index" : "products", "_id" : row['id'] } })
            bulk_data.append(doc)
            if (i + 1) % BATCH_SIZE == 0:
                es.bulk(body=bulk_data)
                bulk_data = []
        if bulk_data:
            es.bulk(body=bulk_data)

bulk_index_products_from_csv('products.csv')

上述代码将 CSV 文件中的数据按每 100 条一组进行 Bulk 索引，提高了数据导入的效率。

错误处理与重试

在自动化过程中，难免会遇到各种错误，如网络故障、索引映射不匹配等。我们需要对这些错误进行处理，并在必要时进行重试。

import csv
from elasticsearch import Elasticsearch, exceptions
import time

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])
BATCH_SIZE = 100
MAX_RETRIES = 3

def bulk_index_products_with_retry(file_path):
    bulk_data = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf - 8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for i, row in enumerate(reader):
            doc = {
                "name": row['name'],
                "price": float(row['price']),
                "description": row['description']
            }
            bulk_data.append({ "index" : { "_index" : "products", "_id" : row['id'] } })
            bulk_data.append(doc)
            if (i + 1) % BATCH_SIZE == 0:
                retries = 0
                while retries < MAX_RETRIES:
                    try:
                        es.bulk(body=bulk_data)
                        break
                    except exceptions.ElasticsearchException as e:
                        print(f"Error during bulk index: {e}, retrying ({retries + 1}/{MAX_RETRIES})")
                        retries += 1
                        time.sleep(2)
                if retries == MAX_RETRIES:
                    print(f"Failed to bulk index after {MAX_RETRIES} retries.")
                bulk_data = []
        if bulk_data:
            retries = 0
            while retries < MAX_RETRIES:
                try:
                    es.bulk(body=bulk_data)
                    break
                except exceptions.ElasticsearchException as e:
                    print(f"Error during bulk index: {e}, retrying ({retries + 1}/{MAX_RETRIES})")
                    retries += 1
                    time.sleep(2)
            if retries == MAX_RETRIES:
                print(f"Failed to bulk index remaining data after {MAX_RETRIES} retries.")

bulk_index_products_with_retry('products.csv')

上述代码在执行 Bulk 索引时，如果遇到 Elasticsearch 异常，会进行最多 3 次重试，每次重试间隔 2 秒。

性能优化与注意事项

在自动化实现 Index 和 Bulk 流程时，有一些性能优化和注意事项需要关注。

批量大小

Bulk 操作的批量大小需要根据实际情况进行调整。如果批量大小过小，会增加请求次数，降低效率；如果批量大小过大，可能会导致内存不足或者网络超时等问题。一般来说，可以从较小的批量大小（如 100 - 1000 条）开始测试，根据性能和资源使用情况逐步调整。

索引映射优化

合理设计索引映射可以提高索引和搜索性能。例如，对于不需要进行全文搜索的字段，可以设置为 keyword 类型，避免不必要的分词处理。同时，要注意避免过多的字段，尤其是嵌套字段，因为它们会增加索引的复杂性和存储开销。

硬件资源

ElasticSearch 对内存、CPU 和磁盘 I/O 都有较高的要求。在自动化数据导入时，要确保服务器有足够的资源来处理。可以通过增加内存、使用高速磁盘（如 SSD）等方式提高性能。

监控与调优

使用 ElasticSearch 的监控工具（如 Kibana 中的监控功能）来实时监控集群的性能指标，如 CPU 使用率、内存使用率、索引速度等。根据监控数据，对索引设置、批量大小等参数进行调优，以达到最佳性能。

复杂场景下的自动化实现

在实际应用中，可能会遇到一些复杂的场景，需要更灵活的自动化实现。

动态索引映射

有时候，我们可能不知道数据的具体结构，需要根据数据动态生成索引映射。ElasticSearch 支持动态映射，但是在某些情况下，我们可能需要更精细的控制。例如，我们可以先读取一部分样本数据，根据样本数据的字段类型来生成索引映射，然后再进行数据索引。

import csv
from elasticsearch import Elasticsearch
from collections import defaultdict

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])

def generate_mapping(file_path):
    field_types = defaultdict(set)
    with open(file_path, 'r', encoding='utf - 8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            for field, value in row.items():
                try:
                    float(value)
                    field_types[field].add('float')
                except ValueError:
                    field_types[field].add('text')
    mapping = {
        "properties": {}
    }
    for field, types in field_types.items():
        if 'float' in types:
            mapping["properties"][field] = {
                "type": "float"
            }
        else:
            mapping["properties"][field] = {
                "type": "text"
            }
    return mapping

mapping = generate_mapping('products.csv')
es.indices.create(index='products', body={"mappings": mapping})

上述代码根据 CSV 文件中的数据动态生成索引映射，并创建索引。

数据转换与预处理

在将数据索引到 ElasticSearch 之前，可能需要进行一些数据转换和预处理操作，如数据清洗、格式转换等。例如，将日期字符串转换为 ElasticSearch 支持的日期格式。

import csv
from elasticsearch import Elasticsearch
from dateutil.parser import parse

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])

def index_products_with_preprocessing(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf - 8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            doc = {
                "name": row['name'],
                "price": float(row['price'])
            }
            if 'date' in row:
                try:
                    doc['date'] = parse(row['date']).strftime('%Y - %m - %dT%H:%M:%S')
                except ValueError:
                    pass
            es.index(index='products', id=row['id'], body=doc)

index_products_with_preprocessing('products.csv')

上述代码在索引数据时，对日期字段进行了格式转换。

多索引与多集群操作

在一些大型应用中，可能需要同时操作多个索引或者多个 ElasticSearch 集群。我们可以通过配置不同的 ElasticSearch 客户端实例来实现。

from elasticsearch import Elasticsearch

es1 = Elasticsearch(['http://cluster1:9200'])
es2 = Elasticsearch(['http://cluster2:9200'])

def index_to_multiple_clusters(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf - 8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            doc = {
                "name": row['name'],
                "price": float(row['price'])
            }
            es1.index(index='products1', id=row['id'], body=doc)
            es2.index(index='products2', id=row['id'], body=doc)

index_to_multiple_clusters('products.csv')

上述代码将数据同时索引到两个不同的 ElasticSearch 集群中的索引。

通过对 ElasticSearch Index 和 Bulk 详细流程的深入理解，以及掌握自动化实现的方法和技巧，我们可以高效地将大量数据导入到 ElasticSearch 中，并根据实际需求进行灵活的定制和优化。无论是简单的数据导入场景，还是复杂的多集群、动态映射等场景，都能够通过合理的编程实现满足业务需求。同时，要持续关注性能优化和错误处理，确保数据导入的稳定性和高效性。