掌握它才说明你真正懂 Elasticsearch - Lucene （二）

分段存储

在早期的全文检索中为整个文档集合建立了一个很大的倒排索引，并将其写入磁盘中，如果索引有更新，就需要重新全量创建一个索引来替换原来的索引。

这种方式在数据量很大时效率很低，并且由于创建一次索引的成本很高，所以对数据的更新不能过于频繁，也就不能保证实效性。

现在，在搜索中引入了段的概念（将一个索引文件拆分为多个子文件，则每个子文件叫做段），每个段都是一个独立的可被搜索的数据集，并且段具有不变性，一旦索引的数据被写入硬盘，就不可修改。

在分段的思想下，对数据写操作的过程如下：

• 新增：当有新的数据需要创建索引时，由于段段不变性，所以选择新建一个段来存储新增的数据。

• 删除：当需要删除数据时，由于数据所在的段只可读，不可写，所以 Lucene 在索引文件新增一个 .del 的文件，用来专门存储被删除的数据 id。

  当查询时，被删除的数据还是可以被查到的，只是在进行文档链表合并时，才把已经删除的数据过滤掉。被删除的数据在进行段合并时才会被真正被移除。

• 更新：更新的操作其实就是删除和新增的组合，先在.del文件中记录旧数据，再在新段中添加一条更新后的数据。

段不可变性的优点如下：

• 不需要锁：因为数据不会更新，所以不用考虑多线程下的读写不一致情况。

• 可以常驻内存：段在被加载到内存后，由于具有不变性，所以只要内存的空间足够大，就可以长时间驻存，大部分查询请求会直接访问内存，而不需要访问磁盘，使得查询的性能有很大的提升。

• 缓存友好：在段的声明周期内始终有效，不需要在每次数据更新时被重建。

• 增量创建：分段可以做到增量创建索引，可以轻量级地对数据进行更新，由于每次创建的成本很低，所以可以频繁地更新数据，使系统接近实时更新。

段不可变性的缺点如下：

• 删除：当对数据进行删除时，旧数据不会被马上删除，而是在 .del 文件中被标记为删除。而旧数据只能等到段更新时才能真正地被移除，这样会有大量的空间浪费。

• 更新：更新数据由删除和新增这两个动作组成。若有一条数据频繁更新，则会有大量的空间浪费。

• 新增：由于索引具有不变性，所以每次新增数据时，都需要新增一个段来存储数据。当段段数量太多时，对服务器的资源（如文件句柄）的消耗会非常大，查询的性能也会受到影响。

• 过滤：在查询后需要对已经删除的旧数据进行过滤，这增加了查询的负担。

为了提升写的性能，Lucene 并没有每新增一条数据就增加一个段，而是采用延迟写的策略，每当有新增的数据时，就将其先写入内存中，然后批量写入磁盘中。

若有一个段被写到硬盘，就会生成一个提交点，提交点就是一个用来记录所有提交后的段信息的文件。

一个段一旦拥有了提交点，就说明这个段只有读的权限，失去了写的权限；相反，当段在内存中时，就只有写数据的权限，而不具备读数据的权限，所以也就不能被检索了。

从严格意义上来说，Lucene 或者 Elasticsearch 并不能被称为实时的搜索引擎，只能被称为准实时的搜索引擎。

写索引的流程如下：

• 新数据被写入时，并没有被直接写到硬盘中，而是被暂时写到内存中。Lucene 默认是一秒钟，或者当内存中数据量达到一定阶段时，再批量提交到磁盘中。

  当然，默认的时间和数据量的大小是可以通过参数控制的。通过延时写的策略，可以减少数据往磁盘上写的次数，从而提升整体的写入性能，如图 3。

• 在达到出触发条件以后，会将内存中缓存的数据一次性写入磁盘中，并生成提交点。

• 清空内存，等待新的数据写入，如下图所示。

从上述流程可以看出，数据先被暂时缓存在内存中，在达到一定的条件再被一次性写入硬盘中，这种做法可以大大提升数据写入的速度。

但是数据先被暂时存放在内存中，并没有真正持久化到磁盘中，所以如果这时出现断电等不可控的情况，就会丢失数据，为此，Elasticsearch 添加了事务日志，来保证数据的安全。

段合并策略

虽然分段比每次都全量创建索引有更高的效率，但是由于在每次新增数据时都会新增一个段，所以经过长时间的的积累，会导致在索引中存在大量的段。

当索引中段的数量太多时，不仅会严重消耗服务器的资源，还会影响检索的性能。

因为索引检索的过程是：查询所有段中满足查询条件的数据，然后对每个段里查询的结果集进行合并，所以为了控制索引里段的数量，我们必须定期进行段合并操作。

但是如果每次合并全部的段，则会造成很大的资源浪费，特别是“大段”的合并。

所以 Lucene 现在的段合并思路是：根据段的大小将段进行分组，再将属于同一组的段进行合并。

但是由于对于超级大的段的合并需要消耗更多的资源，所以 Lucene 会在段的大小达到一定规模，或者段里面的数据量达到一定条数时，不会再进行合并。

所以 Lucene 的段合并主要集中在对中小段的合并上，这样既可以避免对大段进行合并时消耗过多的服务器资源，也可以很好地控制索引中段的数量。

段合并的主要参数如下：

• mergeFactor：每次合并时参与合并的最少数量，当同一组的段的数量达到此值时开始合并，如果小于此值则不合并，这样做可以减少段合并的频率，其默认值为 10。

• SegmentSize：指段的实际大小，单位为字节。

• minMergeSize：小于这个值的段会被分到一组，这样可以加速小片段的合并。

• maxMergeSize：若有一段的文本数量大于此值，就不再参与合并，因为大段合并会消耗更多的资源。

段合并相关的动作主要有以下两个：

• 对索引中的段进行分组，把大小相近的段分到一组，主要由 LogMergePolicy1 类来处理。

• 将属于同一分组的段合并成一个更大的段。

在段合并前对段的大小进行了标准化处理，通过 logMergeFactorSegmentSize 计算得出。

其中 MergeFactor 表示一次合并的段的数量，Lucene 默认该数量为 10；SegmentSize 表示段的实际大小。通过上面的公式计算后，段的大小更加紧凑，对后续的分组更加友好。

段分组的步骤如下：

①根据段生成的时间对段进行排序，然后根据上述标准化公式计算每个段的大小并且存放到段信息中，后面用到的描述段大小的值都是标准化后的值，如图 4 所示：

图 4：Lucene 段排序

②在数组中找到最大的段，然后生成一个由最大段的标准化值作为上限，减去 LEVEL_LOG_SPAN（默认值为 0.75）后的值作为下限的区间，小于等于上限并且大于下限的段，都被认为是属于同一组的段，可以合并。

③在确定一个分组的上下限值后，就需要查找属于这个分组的段了，具体过程是：创建两个指针（在这里使用指针的概念是为了更好地理解）start 和 end。

start 指向数组的第 1 个段，end 指向第 start+MergeFactor 个段，然后从 end 逐个向前查找落在区间的段。

当找到第 1 个满足条件的段时，则停止，并把当前段到 start 之间的段统一分到一个组，无论段的大小是否满足当前分组的条件。

如图 5 所示，第 2 个段明显小于该分组的下限，但还是被分到了这一组。

这样做的好处如下：

• 增加段合并的概率，避免由于段的大小参差不齐导致段难以合并。

• 简化了查找的逻辑，使代码的运行效率更高。

④在分组找到后，需要排除不参加合并的“超大”段，然后判断剩余的段是否满足合并的条件。

如图 5 所示，mergeFactor=5，而找到的满足合并条件的段的个数为 4，所以不满足合并的条件，暂时不进行合并，继续找寻下一个组的上下限。

⑤由于在第 4 步并没有找到满足段合并的段的数量，所以这一分组的段不满足合并的条件，继续进行下一分组段的查找。

具体过程是：将 start 指向 end，在剩下的段（从 end 指向的元素开始到数组的最后一个元素）中寻找最大的段，在找到最大的值后再减去 LEVEL_LOG_SPAN 的值，再生成一下分组的区间值。

然后把 end 指向数组的第 start+MergeFactor 个段，逐个向前查找第 1 个满足条件的段：重复第 3 步和第 4 步。

⑥如果一直没有找到满足合并条件的段，则一直重复第 5 步，直到遍历完整个数组，如图所示：

⑦在找到满足条件的 mergeFactor 个段时，就需要开始合并了。但是在满足合并条件的段大于 mergeFactor 时，就需要进行多次合并。

也就是说每次依然选择 mergeFactor 个段进行合并，直到该分组的所有段合并完成，再进行下一分组的查找合并操作。

⑧通过上述几步，如果找到了满足合并要求的段，则将会进行段的合并操作。

因为索引里面包含了正向信息和反向信息，所以段合并的操作分为两部分：

• 一个是正向信息合并，例如存储域、词向量、标准化因子等。

• 一个是反向信息的合并，例如词典、倒排表等。

在段合并时，除了需要对索引数据进行合并，还需要移除段中已经删除的数据。

Lucene 相似度打分

我们在前面了解到，Lucene 的查询过程是：首先在词典中查找每个 Term，根据 Term 获得每个 Term 所在的文档链表；然后根据查询条件对链表做交、并、差等操作，链表合并后的结果集就是我们要查找的数据。

这样做可以完全避免对关系型数据库进行全表扫描，可以大大提升查询效率。

但是，当我们一次查询出很多数据时，这些数据和我们的查询条件又有多大关系呢？其文本相似度是多少？

本节会回答这个问题，并介绍 Lucene 最经典的两个文本相似度算法：基于向量空间模型的算法和基于概率的算法（BM25）。

如果对此算法不太感兴趣，那么只需了解对文本相似度有影响的因子有哪些，哪些是正向的，哪些是逆向的即可，不需要理解每个算法的推理过程。但是这两个文本相似度算法有很好的借鉴意义。

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