前面研究過ES的get api的整體思路，作為編寫ES插件時的借鑒。當時的重點在與理解整體流程，主要是shardOperation()的方法內部的調用邏輯，就弱化了shards()方法。實際上shards()方法在理解ES的結構層面，作用更大一些。我們還是從get api入手來理解shards()。

先回顧一下get api的使用流程：

添加文檔到ES:curl -XPUT 'http://localhost:9200/test1/type1/1' -d '{"name":"hello"}'根據文檔ID讀取數據:curl -XGET 'http://localhost:9200/test1/type1/1'

使用很簡單。但是如果考慮到分布式，背后的邏輯就不簡單了。 假如ES集群有3個節點，數據所在的索引也有3個分片，每個分片一個副本。即index的設置如下:

{"test1" : {"settings" : {"index" : {"number_of_replicas" : "1","number_of_shards" : "3"}}} }

那么id為1的doc該分發到那個分片呢？ 這個問題需要一篇詳細的博文解答，這里我們先簡單給一個結論:

默認情況下，ES會按照文檔id計算一個hash值， 采用的是Murmur3HashFunction，然后根據這個id跟分片數取模。實現代碼是MathUtils.mod(hash, indexMetaData.getNumberOfShards()); 最后的結果作為文檔所在的分片id，所以ES的分片標號是從0開始的。

不知存，焉知取。

再整理一下取數據的核心流程:

s1: 根據文檔id定位到數據所在分片。由于可以設為多個副本，所以一個分片會映射到多個節點。s2: 根據分片節點的映射信息，選擇一個節點，去獲取數據。 這里重點關注的是節點的選擇方式，簡而言之，我們需要負載均衡，不然設置副本就沒有意義了。

上面兩步都關聯著一個核心的數據結構ClusterState, 我們可以使用_cluster/state?pretty來查看這個數據結構:

# http://localhost:9200/_cluster/state?pretty{"cluster_name" : "elasticsearch","version" : 4,"state_uuid" : "b6B739p5SbanNLyKxTMHfQ","master_node" : "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA","blocks" : { },"nodes" : {"KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA" : {"name" : "Mysterio","transport_address" : "127.0.0.1:9300","attributes" : { }}},"metadata" : {"cluster_uuid" : "ZIl7g86YRiGv8Dqz4DCoAQ","templates" : { },"indices" : {"test1" : {"state" : "open","settings" : {"index" : {"creation_date" : "1553995485603","uuid" : "U7v5t_T7RG6rNU3JlGCCBQ","number_of_replicas" : "1","number_of_shards" : "1","version" : {"created" : "2040599"}}},"mappings" : { },"aliases" : [ ]}}},"routing_table" : {"indices" : {"test1" : {"shards" : {"0" : [ {"state" : "STARTED","primary" : true,"node" : "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA","relocating_node" : null,"shard" : 0,"index" : "test1","version" : 2,"allocation_id" : {"id" : "lcSHbfWDRyOKOhXAf3HXLA"}}, {"state" : "UNASSIGNED","primary" : false,"node" : null,"relocating_node" : null,"shard" : 0,"index" : "test1","version" : 2,"unassigned_info" : {"reason" : "INDEX_CREATED","at" : "2019-03-31T01:24:45.845Z"}} ]}}}},"routing_nodes" : {"unassigned" : [ {"state" : "UNASSIGNED","primary" : false,"node" : null,"relocating_node" : null,"shard" : 0,"index" : "test1","version" : 2,"unassigned_info" : {"reason" : "INDEX_CREATED","at" : "2019-03-31T01:24:45.845Z"}} ],"nodes" : {"KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA" : [ {"state" : "STARTED","primary" : true,"node" : "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA","relocating_node" : null,"shard" : 0,"index" : "test1","version" : 2,"allocation_id" : {"id" : "lcSHbfWDRyOKOhXAf3HXLA"}} ]}} }

整個結構比較復雜，我們慢慢拆解， 一步步逐個擊破。 拆解的思路還是從使用場景入手。

IndexMetaData的學習
metaData的格式如下: "metadata" : { "cluster_uuid" : "ZIl7g86YRiGv8Dqz4DCoAQ", "templates" : { }, "indices" : {"test1" : {"state" : "open","settings" : {"index" : {"creation_date" : "1553995485603","uuid" : "U7v5t_T7RG6rNU3JlGCCBQ","number_of_replicas" : "1","number_of_shards" : "1","version" : {"created" : "2040599"}}},"mappings" : { },"aliases" : [ ]} } }

即metadata中存儲了集群中每個索引的分片和副本數量， 索引的狀態， 索引的mapping, 索引的別名等。這種結構，能提供出來的功能就是根據索引名稱獲取索引元數據， 代碼如下:

# OperationRouting.generateShardId()IndexMetaData indexMetaData = clusterState.metaData().index(index);if (indexMetaData == null) {throw new IndexNotFoundException(index);}final Version createdVersion = indexMetaData.getCreationVersion();final HashFunction hashFunction = indexMetaData.getRoutingHashFunction();final boolean useType = indexMetaData.getRoutingUseType();

這里我們關注點就是clusterState.metaData().index(index)這句代碼，它實現了根據索引名稱獲取索引元數據的功能。 通過元數據中的分片數結合文檔id，我們就能定位出文檔所在的分片。 這個功能在Delete, Index, Get 三類API中都是必須的。 這里我們也能理解為什么ES的索引分片數量不能修改： 如果修改了，那么hash函數就沒法正確定位數據所在分片。

IndexRoutingTable的學習

"routing_table" : {"indices" : {"test1" : {"shards" : {"0" : [ {"state" : "STARTED","primary" : true,"node" : "KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA","relocating_node" : null,"shard" : 0,"index" : "test1","version" : 2,"allocation_id" : {"id" : "lcSHbfWDRyOKOhXAf3HXLA"}}, {"state" : "UNASSIGNED","primary" : false,"node" : null,"relocating_node" : null,"shard" : 0,"index" : "test1","version" : 2,"unassigned_info" : {"reason" : "INDEX_CREATED","at" : "2019-03-31T01:24:45.845Z"}} ]}}}}

routing_table存儲著每個索引的分片信息，通過這個結構，我們能清晰地了解如下的信息:

1. 索引分片在各個節點的分布 2. 索引分片是否為主分片

假如一個分片有2個副本，且都分配在不同的節點上，那么get api一共有三個數據節點可供選擇， 選擇哪一個呢？這里暫時不考慮帶preference參數。
為了使每個節點都能公平被選擇到，達到負載均衡的目的，這里用到了隨機數。參考RotateShuffer

/*** Basic {@link ShardShuffler} implementation that uses an {@link AtomicInteger} to generate seeds and uses a rotation to permute shards.*/ public class RotationShardShuffler extends ShardShuffler {private final AtomicInteger seed;public RotationShardShuffler(int seed) {this.seed = new AtomicInteger(seed);}@Overridepublic int nextSeed() {return seed.getAndIncrement();}@Overridepublic List<ShardRouting> shuffle(List<ShardRouting> shards, int seed) {return CollectionUtils.rotate(shards, seed);}}

也就是說使用ThreadLocalRandom.current().nextInt()生成隨機數作為種子， 然后取的時候依次旋轉。
Collections.rotate()的效果可以用如下的代碼演示:

public static void main(String[] args) {List<String> list = Lists.newArrayList("a","b","c");int a = ThreadLocalRandom.current().nextInt();List<String> l2 = CollectionUtils.rotate(list, a );List<String> l3 = CollectionUtils.rotate(list, a+1);System.out.println(l2);System.out.println(l3);}----- [b, c, a] [c, a, b]

比如請求A得到的節點列表是[b,c,a], 那么請求B得到的節點列表是[c,a,b]。這樣就達到了負載均衡的目的。

DiscoveryNodes的學習。
由于routing_table中存儲的是節點的id, 那么將請求發送到目標節點時，還需要知道節點的ip及端口等配置信息。 這些信息存儲在nodes中。

"nodes" : {"KnEE25tzRjaXblFJq5jqRA" : {"name" : "Mysterio","transport_address" : "127.0.0.1:9300","attributes" : { }}}

通過這個nodes獲取到節點信息后，就可以發送請求了，ES所有內部節點的通信都是基于transportService.sendRequest()。

總結一下，本文基于get api?梳理了一下ES的ClusterState中的幾個核心結構:?metadata,nodes,?routing_table。 還有一個routing_nodes這里沒有用到。后面梳理清楚使用場景后再記錄。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ES学习笔记之-ClusterState的学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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