让chatGPT当我的老师如何? 通过和chatGPT交互式学习,了解在ES中,一条JSON数据是如何写到磁盘上的

时间:2022-10-04 01:18:40

  最近一直有一个问题,如鲠在喉。争取早一天解决,早一天踏踏实实的睡觉。

  问题是:在ES中,一条JSON数据是如何写入到磁盘上的?

  如何解决这个问题?我想到了chatGPT,还有lucene的学习资料。这篇文章,我打算用 QA的形式来分享这次学习探索过程,看看能否驯服chatGPT当我的老师。

  文章我copy了我和chatGPT的聊天记录。

  最后的结果还是挺不错的,虽然也有一些问题,但是大多数是对的。并且chatGPT也给列出来了ES中这部分源码的实现位置,只需要再花时间看看源码,答案就有了。

让chatGPT当我的老师如何? 通过和chatGPT交互式学习,了解在ES中,一条JSON数据是如何写到磁盘上的

Q1.1 在ES中,一条JSON数据是如何写入到磁盘上的,请结合lucene底层来讲讲

 其中引用起来的就是chatGPT告诉我的答案。chatGPT是一个很厉害的科学家,同时又很擅长说谎话。所以和chatGPT交流学习,最大的困难点,就是识别他说的谎话。

在Elasticsearch中,一条JSON数据是被索引到Lucene底层中的,Lucene底层是Elasticsearch用来存储和检索文档的核心引擎。

当一条JSON数据被索引到Elasticsearch中时,它首先会被转换为一个Lucene文档(Document)。Lucene文档是一个由多个字段组成的数据结构,每个字段都包含一个名称和一个值。在Elasticsearch中,每个JSON对象的属性都被映射为一个Lucene字段,其值则被存储在相应的字段中。

一旦JSON数据被转换为Lucene文档,它就可以被写入到磁盘上的Lucene索引文件中。Lucene索引文件是一个由多个段(Segment)组成的数据结构,每个段包含一部分文档和相关的元数据信息。当文档被写入到索引文件时,它会被分配到一个或多个段中,这些段可以是新建的,也可以是已存在的。

在Elasticsearch中,写入到磁盘上的数据是由分片(Shard)组成的。每个分片都是一个独立的Lucene索引,它可以存储一部分文档数据和元数据信息。当一条JSON数据被写入到Elasticsearch中时,它会被分配到一个或多个分片中,这些分片可以分布在不同的节点上,从而实现数据的分布式存储和检索。

总的来说,在Elasticsearch中,一条JSON数据是被转换为一个Lucene文档,并写入到分片的Lucene索引文件中的。这个过程涉及到很多细节和优化,Elasticsearch会尽可能地利用Lucene底层的特性来提高性能和可扩展性。

 第一个问题,看起来没有什么问题,因为只是笼统的回答一下。但是不是很详细,chatGPT也说了,涉及到了很多的细节和优化。那就接着继续问问。

 Q1.2这个过程涉及到哪些细节和什么优化

将一条JSON数据写入到磁盘上的Lucene索引文件中,涉及到很多细节和优化,其中一些关键点包括:

  1. 映射:将JSON数据映射到Lucene文档中,这包括对每个属性进行分词、索引和存储的处理。Elasticsearch会根据字段的类型和映射设置,自动进行数据转换和处理,以便正确地存储和检索数据。

  2. 索引:将Lucene文档写入到分片的索引文件中。这包括对文档进行分析、建立倒排索引、写入磁盘等一系列操作。Elasticsearch会利用Lucene底层的优化机制,如内存缓存、合并段、索引压缩等,以提高写入性能和减少磁盘空间占用。

  3. 分片:将索引数据分配到多个分片中,以实现数据的分布式存储和检索。Elasticsearch会根据集群配置和数据负载,自动进行分片和副本的分配和调整,以实现数据的高可用性和性能优化。

  4. 事务:将数据写入到索引文件时,需要保证数据的一致性和可靠性。Elasticsearch会利用Lucene底层的事务机制,如基于文件锁的事务管理和崩溃恢复机制,以确保数据写入的原子性和可靠性。

  5. 缓存:为了提高查询性能和减少磁盘I/O,Elasticsearch会利用Lucene底层的缓存机制,如过滤器缓存、字段数据缓存、近实时搜索等,以减少重复计算和磁盘访问。

总的来说,Elasticsearch通过利用Lucene底层的优化机制和特性,以及自身的分布式架构和算法,实现了高性能、可扩展和可靠的数据存储和检索。同时,Elasticsearch还提供了丰富的API和工具,方便用户进行数据操作和管理。

  这里的回答,看起来也都还行。 但还是不是我想要的答案。接下来我想问问他源码。

Q1.3还是不够详细,请结合源码跟我讲讲

Elasticsearch的源码实现涉及到多个模块和组件,其中核心部分是基于Lucene底层实现的。在这里,我会结合源码解析一下Elasticsearch将一条JSON数据写入到磁盘上的过程。

  • 映射:在Elasticsearch中,将JSON数据映射为Lucene文档是通过Mapping和Analyzer两个组件实现的。Mapping定义了字段的数据类型、分析器、存储方式等属性,Analyzer则负责对文本进行分词、过滤、归一化等处理。

在源码中,Mapping的定义是通过IndicesModule组件实现的,而Analyzer则是通过AnalysisModule和Analysis类实现的。当一条JSON数据被索引时,Elasticsearch会根据Mapping和Analyzer的定义,将数据转换为一个Lucene文档。

  • 索引:将Lucene文档写入到分片的索引文件中,是通过IndexWriter和IndexShard类实现的。IndexWriter是Lucene底层的核心组件,它负责对文档进行分析、建立倒排索引、写入磁盘等操作。

在Elasticsearch中,每个分片都有一个对应的IndexShard对象,它封装了Lucene的IndexWriter和IndexReader组件,以及相关的元数据信息。当一条JSON数据被写入到Elasticsearch时,它会被分配到一个或多个分片中,然后通过IndexShard的Index方法将文档写入到索引文件中。

  • 分片:将索引数据分配到多个分片中,是通过ClusterService和ShardRouting类实现的。ClusterService是Elasticsearch的集群管理组件,它负责管理集群的状态和拓扑结构,以及处理分片的分配和调度。

当一条JSON数据被写入到Elasticsearch时,它首先会被发送到一个主节点上进行处理,然后根据集群配置和数据负载,ClusterService会计算出将数据分配到哪些分片中。这个过程涉及到一些复杂的算法和策略,如哈希分片、一致性哈希、负载均衡等。

  • 事务:将数据写入到索引文件时,需要保证数据的一致性和可靠性。在Lucene底层,这个问题是通过两个机制来解决的:事务日志(Transaction Log)和段合并(Segment Merge)。

在Elasticsearch中,Transaction Log是通过Translog类实现的,它负责记录文档的变化操作,以便在崩溃或重启时进行恢复。Segment Merge则是通过IndexWriter和IndexReader组件实现的,它负责将多个小段合并成一个大段,以减少磁盘空间占用和提高查询性能。

  • 刷新和提交:将数据写入到索引文件后,需要将数据刷新到内存缓存和磁盘上。在Elasticsearch中,这个过程是通过IndexWriter和IndexShard类的flush方法实现的。

IndexWriter的flush方法会将内存缓存中的数据写入到磁盘上,并生成一个新的段(Segment),同时将事务日志清空。IndexShard的flush方法会将IndexWriter的缓存和元数据信息同步到内存中,并更新分片的状态信息。

当一批数据被写入到Elasticsearch后,它们并不会立即生效,直到进行了提交(Commit)操作。在Elasticsearch中,提交是通过IndexWriter的commit方法实现的,它会将所有未提交的数据刷新到磁盘上,并更新分片的元数据信息。

  • 性能优化:在将数据写入到Elasticsearch时,有一些性能优化技巧可以提高写入速度和可靠性。其中一些技巧包括:
    1. 批量写入:将多条数据合并成一个批次,一次性写入到Elasticsearch中,可以减少网络开销和提高写入性能。
    2. 索引分片:将索引数据分配到多个分片中,可以提高并发写入能力和水平扩展性。
    3. 内存管理:合理地管理内存缓存和JVM堆内存,可以避免OOM和GC问题,提高写入性能和稳定性。
    4. 硬件优化:选择高性能的硬件设备和存储介质,可以提高磁盘IO速度和可靠性。

总体来说,将一条JSON数据写入到Elasticsearch中,涉及到多个组件和技术细节,包括数据映射、索引写入、分片管理、事务处理、数据刷新和性能优化等方面。理解这些细节和技术原理,可以帮助我们更好地理解和使用Elasticsearch,并在实际应用中提高性能和可靠性。

   回答行云流水,不管对不对,先炸一下它。

Q1.4 你不能骗我,你要根据es官网和lucene官网回答我,最好还能结合源码!

  这次回答要比上边更好一点了。这里chatGPT不仅讲了在es中的操作步骤,而且还讲了一下在lucene中的过程。这一次的答案已经趋向于我想要的答案了。

非常抱歉,我的回答并不够详细和准确。以下是根据Elasticsearch和Lucene官方文档以及源码的详细解释。

在Elasticsearch中,一条JSON数据写入到磁盘的过程可以分为以下几个步骤:

  1. 数据映射:将JSON数据转换成Lucene文档(Document),并根据索引的映射规则(Mapping)将文档字段映射到Lucene字段(Field)中。这个过程是由IndexRequest类和IndexService类实现的。

  2. 索引写入:将文档写入到分片(Shard)的内存缓存中,同时将操作记录到事务日志(Translog)中。这个过程是由IndexShard类和Translog类实现的。

  3. 文档合并:将多个内存缓存中的文档合并成一个文档列表,并对文档列表进行排序和去重。这个过程是由InMemoryMerger类实现的。

  4. 索引合并:将合并后的文档列表写入到磁盘上的索引文件(Index File)中,并更新分片的元数据信息。这个过程是由IndexWriter类和Segment类实现的。

  5. 刷新和提交:将数据写入到索引文件后,需要将数据刷新到内存缓存和磁盘上。在Elasticsearch中,这个过程是通过IndexWriter和IndexShard类的flush方法实现的。当一批数据被写入到Elasticsearch后,它们并不会立即生效,直到进行了提交(Commit)操作。在Elasticsearch中,提交是通过IndexWriter的commit方法实现的,它会将所有未提交的数据刷新到磁盘上,并更新分片的元数据信息。

在Lucene底层实现上,索引写入的过程包括以下步骤:

  1. 文档分析:将文档内容进行分析和处理,生成一组词汇单元(Term)。

  2. 倒排索引写入:将文档的词汇单元写入到倒排索引(Inverted Index)中。倒排索引是一个数据结构,用于记录每个词汇单元出现在哪些文档中,并存储一些额外的统计信息(如出现次数、位置等)。

  3. 磁盘写入:将倒排索引写入到磁盘上的索引文件中。索引文件是一个二进制文件,用于持久化存储倒排索引和其他元数据信息。

  4. 内存管理:对内存缓存中的倒排索引进行管理,包括内存回收、内存合并和内存清理等操作。

  5. 索引合并:将多个磁盘索引文件合并成一个新的索引文件,并进行一些优化操作,如合并多个倒排索引、去重、压缩等。这个过程是由IndexWriter类的merge方法和MergePolicy类实现的。

  6. 索引优化:对索引文件进行优化,如减少文件数量、优化查询性能、减少索引大小等。这个过程是由IndexWriter类的optimize方法和MergePolicy类实现的。

  7. 在Lucene中,还有一些与索引写入相关的细节和优化,如:

    1. 内存缓存管理:Lucene会将一部分倒排索引存储在内存中,以加快索引写入和查询速度。但是,内存缓存的大小是有限制的,一旦缓存满了,就需要将其中的索引数据写入到磁盘上。

    2. 总之,索引写入是Elasticsearch和Lucene的核心功能之一,它涉及到多个组件和细节,包括数据映射、索引写入、索引合并、内存管理、磁盘写入优化等。通过对这些细节和优化进行深入理解,可以帮助我们更好地使用和优化Elasticsearch和Lucene。

    3. 磁盘写入优化:Lucene使用一些技术来优化磁盘写入性能,如缓存写入数据、使用多线程写入等。

    4. 索引压缩:Lucene会对索引文件进行压缩,以减少索引文件的大小,从而提高查询性能。索引压缩是在索引合并和优化过程中完成的。

    5. 数据结构优化:Lucene使用一些高效的数据结构来存储倒排索引和其他元数据信息,如FST、DFA、IntBlockPool等。这些数据结构可以显著提高索引写入和查询的性能。

Q1.5  请再帮我精确地找到源码的位置 es使用7.11.1版本最好

amazing!到这里,我觉得惊呆了,以前看源码的时候,可没有这么轻松。需要看好久才能捋出来这么一个列表。大概根据chatGPT给列出来的源码位置,点开看了看 ,还可以(还没有都点开验证)。 但是其中第四条 chatGPT说 “FielddataIndexFieldData类实现了倒排索引的存储和查询功能” 这个肯定是不对的。这部分肯定是lucene实现的。

  1. 数据映射:数据映射的相关代码位于 org.elasticsearch.index.mapper 包下。

  2. 索引写入:索引写入的相关代码位于 org.elasticsearch.index.engine 包下。其中,IndexWriter类位于 org.elasticsearch.index.engine.Engine 文件中。

  3. 倒排索引:倒排索引的相关代码位于 org.elasticsearch.index.fielddata 包下。其中,FielddataIndexFieldData类实现了倒排索引的存储和查询功能,位于 org.elasticsearch.index.fielddata.IndexFieldData.java 文件中。

  4. 索引合并:索引合并的相关代码位于 org.elasticsearch.index.merge 包下。其中,IndexWriter类的merge方法位于 org.elasticsearch.index.engine.Engine 文件中。

  5. 索引优化:索引优化的相关代码位于 org.elasticsearch.index.engine 包下。其中,IndexWriter类的optimize方法位于 org.elasticsearch.index.engine.Engine 文件中。

其他与索引写入相关的细节和优化的代码位于不同的包和类中,具体位置如下:

  1. 内存缓存管理:内存缓存管理的相关代码位于 org.elasticsearch.index.shard 包下。其中,IndexShard类负责管理内存缓存,位于 org.elasticsearch.index.shard.IndexShard 文件中。

  2. 磁盘写入优化:磁盘写入优化的相关代码位于 org.elasticsearch.index.translog 包下。其中,Translog类实现了磁盘写入的缓存和优化功能,位于 org.elasticsearch.index.translog.Translog.java 文件中。

  3. 索引压缩:索引压缩的相关代码位于 org.elasticsearch.index.codec 包下。其中,Lucene索引压缩的实现位于 org.elasticsearch.index.codec.CodecService 类中,而Elasticsearch自身的索引压缩实现位于 org.elasticsearch.index.codec.PostingsFormat 类中。

  4. 数据结构优化:Lucene使用的高效数据结构的相关代码位于 org.apache.lucene.util 包下,其中FST的实现位于 org.apache.lucene.util.fst 包下,DFA的实现位于 org.apache.lucene.util.automaton 包下,IntBlockPool的实现位于 org.apache.lucene.util.packed 包下。Elasticsearch自身使用的高效数据结构的相关代码位于 org.elasticsearch.common.util 包下。

  5. 索引刷新:索引刷新的相关代码位于 org.elasticsearch.index.engine 包下。其中,IndexWriter类的flush方法位于 org.elasticsearch.index.engine.Engine 文件中。

  6. 索引删除:索引删除的相关代码位于 org.elasticsearch.index.engine 包下。其中,IndexWriter类的delete方法和deleteByQuery方法位于 org.elasticsearch.index.engine.Engine 文件中。

  7. 索引恢复:索引恢复的相关代码位于 org.elasticsearch.index.engine 包下。其中,IndexWriter类的recovery方法位于 org.elasticsearch.index.engine.Engine 文件中。

  8. 索引分片:索引分片的相关代码位于 org.elasticsearch.index.shard 包下。其中,IndexShard类负责管理和操作索引分片,位于 org.elasticsearch.index.shard.IndexShard 文件中。

  9. 数据写入确认:数据写入确认的相关代码位于 org.elasticsearch.index.translog 包下。其中,Translog类实现了数据写入确认的功能,位于 org.elasticsearch.index.translog.Translog.java 文件中。

  10. 索引同步:索引同步的相关代码位于 org.elasticsearch.index.engine 包下。其中,IndexWriter类的sync方法位于 org.elasticsearch.index.engine.Engine 文件中。

  11. 索引缓存:索引缓存的相关代码位于 org.elasticsearch.index.cache 包下。其中,IndexCache类负责管理和操作索引缓存,位于 org.elasticsearch.index.cache.IndexCache.java 文件中。

  12. 索引快照:索引快照的相关代码位于 org.elasticsearch.index.snapshots 包下。其中,IndexShardSnapshot类实现了索引快照的存储和恢复功能,位于 org.elasticsearch.index.snapshots.IndexShardSnapshot.java 文件中。

  13. 索引复制:索引复制的相关代码位于 org.elasticsearch.index.shard 包下。其中,IndexShard类实现了索引复制的功能,位于 org.elasticsearch.index.shard.IndexShard.java 文件中。

  14. 索引压缩:索引压缩的相关代码位于 org.elasticsearch.index.codec 包下。其中,PostingsFormat类和DocValuesFormat类负责控制索引压缩的方式和格式,位于 org.elasticsearch.index.codec 文件夹中。

  15. 索引合并:索引合并的相关代码位于 org.elasticsearch.index.merge 包下。其中,MergePolicy类和MergeScheduler类负责控制索引合并的策略和调度,位于 org.elasticsearch.index.merge 文件夹中。

  16. 索引优化:索引优化的相关代码位于 org.elasticsearch.index.engine 包下。其中,IndexWriter类的forceMerge方法位于 org.elasticsearch.index.engine.Engine 文件中。

  17. 索引自动切分:索引自动切分的相关代码位于 org.elasticsearch.index 包下。其中,IndexService类负责控制索引的自动切分,位于 org.elasticsearch.index.IndexService 文件中。

  18. 索引查询:索引查询的相关代码位于 org.elasticsearch.index.query 包下。其中,Query类和QueryBuilder类负责控制索引查询的方式和格式,位于 org.elasticsearch.index.query 文件夹中。

  19. 索引统计:索引统计的相关代码位于 org.elasticsearch.index.fielddata 包下。其中,FieldDataType类和FieldDataStats类负责控制索引统计的方式和格式,位于 org.elasticsearch.index.fielddata 文件夹中。

  20. 索引分析:索引分析的相关代码位于 org.elasticsearch.index.analysis 包下。其中,Analyzer类和TokenFilter类负责控制索引分析的方式和格式,位于 org.elasticsearch.index.analysis 文件夹中。

  接下来再用一个问题来验证。

Q 1.6  我有个疑问,你确定 FielddataIndexFieldData类实现了倒排索引的存储和查询功能吗

非常抱歉,我在之前的回答中有误,FielddataIndexFieldData 类并没有实现倒排索引的存储和查询功能。

FielddataIndexFieldData 类是 Elasticsearch 中用于在内存中存储分段的字段数据的一个数据结构,通常用于聚合、排序和脚本等功能的计算。它不是存储实际的倒排索引,而是对已经建立好的倒排索引数据进行了提取和封装,方便后续的处理和计算。

实际上,倒排索引是在建立索引时创建的,主要由 Lucene 库实现,而不是 Elasticsearch 本身。Elasticsearch 的索引底层是基于 Lucene 的,它使用了 Lucene 的倒排索引机制来存储和查询数据。Lucene 的倒排索引主要包括 Term、Document 和 Field 等概念,可以通过 IndexReader、IndexWriter、TermQuery、BooleanQuery 等 Lucene 类进行索引的存储和查询操作。

因此,如果您需要深入了解 Elasticsearch 中倒排索引的实现和细节,建议参考 Lucene 相关的文档和资料。

Q1.7 那你检查一下上边说的源码的位置,还有没有错的了

 于是chatGPT又列出和倒排索引相关的源码了。

非常抱歉之前的回答中有误,FielddataIndexFieldData 类并没有实现倒排索引的存储和查询功能。

以下是 Elasticsearch 7.11.1 版本中倒排索引存储和查询的相关源代码位置:

  • 倒排索引存储

在 Elasticsearch 中,倒排索引是在建立索引时创建的,主要由 Lucene 库实现。在 Elasticsearch 的源代码中,建立索引的主要逻辑位于 org.elasticsearch.index.IndexService 类中,具体实现可以参考 org.elasticsearch.index.engine.InternalEngine 类的 IndexWriter 内部类。倒排索引数据存储在磁盘上,位于索引目录下的 segments_N 文件中,其中 N 表示索引分段编号。

  • 倒排索引查询

在 Elasticsearch 中,查询请求通过各种查询语句和过滤器进行构建,这些查询语句和过滤器最终会转换为 Lucene 的 Query 和 Filter 对象,然后通过 org.elasticsearch.index.search.SearchService 类的 search 方法进行查询。在 SearchService 类中,使用 Lucene 的 IndexSearcher 对象对索引进行搜索,具体实现可以参考 org.elasticsearch.index.search.DefaultSearchContext 类和 org.elasticsearch.search.SearchHit 类。

对于搜索结果的排序和分页,Elasticsearch 使用了 Lucene 的 ScoreDoc 和 TopDocs 对象,这些对象包含了查询结果的相关性分数和文档 ID 等信息。在 Elasticsearch 的源代码中,相关性分数的计算和排序逻辑可以参考 org.elasticsearch.search.SearchHits 类的 sortgetAt 方法。分页逻辑可以参考 org.elasticsearch.search.SearchHit 类的 shardid 字段。

在 Elasticsearch 中,查询请求可以分为两种类型:分片查询和全局查询。分片查询是指查询请求只在单个分片上进行查询,并返回查询结果,全局查询是指查询请求在所有分片上进行查询,并返回聚合的查询结果。

对于分片查询,每个分片会使用 Lucene 的 IndexSearcher 对象进行查询,并返回查询结果。在 Elasticsearch 的源代码中,具体实现可以参考 org.elasticsearch.search.query.QueryPhase 类和 org.elasticsearch.search.fetch.subphase.DocIdSearchFetchSubPhase 类。QueryPhase 类是分片查询的主要逻辑实现类,它使用 Lucene 的 QueryParser 和 QueryRewriteChain 等对象对查询语句进行解析和重写,然后使用 Lucene 的 IndexSearcher 对象对分片上的索引进行查询。DocIdSearchFetchSubPhase 类则是对查询结果进行文档 ID 提取和转换的实现类。

对于全局查询,Elasticsearch 会将查询请求发送到所有的分片上,并在所有分片上进行查询。查询结果会通过 org.elasticsearch.action.search.SearchPhaseController 类进行合并和排序,并返回给客户端。具体实现可以参考 org.elasticsearch.action.search.TransportSearchAction 类和 org.elasticsearch.search.fetch.subphase.HighlightPhase 类。TransportSearchAction 类是全局查询的主要逻辑实现类,它负责将查询请求发送到所有分片上,并通过 SearchPhaseController 类进行查询结果的合并和排序。HighlightPhase 类则是对查询结果进行高亮处理的实现类。

总之,倒排索引是 Elasticsearch 和 Lucene 中非常重要的数据结构,它可以大大提高搜索性能和查询效率。在 Elasticsearch 中,倒排索引的存储和查询主要依赖于 Lucene 库的实现,同时也涉及到大量的优化和改进,以满足不同的查询需求和性能要求。

最后chatGPT说,让我去看看源码。并可以参与开发和贡献代码。 不得不说,还是chatGPT懂我。

如果您想了解更多关于 Elasticsearch 的源码位置和细节,请参考以下官方文档和 GitHub 仓库:

  1. Elasticsearch 官方文档:Elasticsearch Guide [8.7] | Elastic

  2. Elasticsearch GitHub 仓库:GitHub - elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine

在官方文档中,您可以找到详细的 Elasticsearch 使用文档和参考手册,以及各个版本的发行说明和更新日志。

在 GitHub 仓库中,您可以找到 Elasticsearch 的完整源代码,并可以参与开发和贡献代码。