ES索引刷新，你的搜索有多近实时？

2023-05-12 14:51:57

优化 Elasticsearch 索引刷新策略以提升实时搜索能力

引言

在瞬息万变的数字时代，实时获取信息至关重要。对于企业而言，及时了解客户需求、市场动态和产品反馈对于保持竞争优势至关重要。而这一切离不开搜索引擎的快速响应和高效搜索。

Elasticsearch（ES）作为当下最流行的分布式搜索引擎之一，其强大的搜索能力和灵活的扩展性使其在各大互联网公司和企业中广泛应用。ES 索引刷新机制是影响搜索近实时性的关键因素，本文将深入剖析 ES 索引刷新机制，探讨如何优化刷新策略以满足业务需求。

段：ES 数据存储的基本单元

在 ES 中，数据存储在段（Segment）中。段是一组有序的、不可变的文档集合，每个段都记录了自上一次提交以来记录的文档的删除以及修改。段在创建后无法修改，随着新数据的写入，ES 会不断创建新的段。段的数量会随着时间的推移而不断增加，为了减少段的数量，ES 会定期进行段合并。

索引刷新：从内存到磁盘

ES 的数据更新依赖于被刷新到磁盘的段，因此索引刷新是影响搜索近实时性的关键步骤。ES 索引刷新分为两种类型：

1. 刷新（Refresh）：

刷新将内存中的段数据刷新到磁盘上的 Translog 文件中，Translog 文件是一种顺序写入的日志文件，它记录了所有写入操作。刷新操作不会阻塞写入，因此它不会影响索引性能。

2. 强制刷新（Force Refresh）：

强制刷新与刷新类似，但它会强制 ES 将 Translog 文件中的数据刷新到段中，并提交到 Lucene 索引。强制刷新操作会阻塞写入，因此它可能会影响索引性能。

优化刷新策略

ES 的刷新策略对索引性能和搜索近实时性都有很大影响。对于需要近实时搜索的场景，可以使用以下策略优化刷新策略：

1. 使用更频繁的刷新间隔：

减少刷新间隔可以提高搜索近实时性，但可能会增加索引开销和降低索引性能。

2. 使用强制刷新：

在某些情况下，需要使用强制刷新来确保数据立即被刷新到磁盘。但要注意，强制刷新会阻塞写入，因此应谨慎使用。

3. 使用段合并策略：

段合并策略可以减少段的数量，提高搜索性能。可以选择更频繁的段合并策略来提高搜索近实时性。

4. 使用近实时搜索 API：

ES 提供了一系列近实时搜索 API，可以帮助开发人员实现更快的搜索速度。这些 API 包括：

search_after：允许开发人员在后续搜索请求中指定上次搜索的文档 ID，以便跳过已处理过的文档。
scroll：允许开发人员在一段时间内保持搜索结果的游标，以便在需要时检索更多结果。

代码示例：

// Java 代码示例
// 设置刷新间隔为 1 秒
client.admin().cluster().prepareUpdateSettings()
  .setTransientSettings(Settings.builder()
    .put("index.refresh_interval", "1s")
    .build())
  .get();

// 使用强制刷新
client.admin().indices().prepareForceMerge(index)
  .setMaxNumSegments(1)
  .get();