1.Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新
2.ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)
3.java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤及源代码
4.Elasticsearch 源码探究 ——故障探测和恢复机制
5.elasticsearch wildcard 慢查询原因分析(深入到源码!!!)
6.ElasticSearch源码：数据类型

Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新

       本文旨在探讨 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器的改源码实现，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的方法。

       IK 分词器源码通过 URL 请求文件或接口实现热更新，无需重启 ES 实例。然而，这种方式并不稳定，共享雨伞源码 h5因此，采用更为推荐的方案，即修改源码实现轮询查询数据库，以实现实时更新。

       在进行配置时，需下载 IK 分词器源码，并确保 maven 依赖与 ES 版本号相匹配。引入 MySQl 驱动后，开始对源码进行修改。

       首先，创建一个名为 HotDictReloadThread 的新类，用于执行远程词库热更新。接着，修改 Dictionary 类的 initial 方法，以创建并启动 HotDictReloadThread 实例，执行字典热更新操作。

       在 Dictionary 类中，找到 reLoadMainDict 方法，针对扩展词库维护的逻辑，新增代码加载 MySQl 词库。为此，需预先在数据库中创建一张表，用于维护扩展词和停用词。同时，在项目根路径的 config 目录下创建 jdbc-reload.properties 配置文件，用于数据库连接配置。

       通过 jdbc-reload.properties 文件加载数据库连接，执行扩展词 SQL，将结果集添加到扩展词库中。类似地，实现同步 MySQl 停用词的逻辑，确保代码的清晰性和可维护性。

       完成基础配置后，打包插件并将 MySQl 驱动 mysql-connector-java.jar 与插件一同发布。将插件置于 ES 的 plugins 目录下，并确保有相应的优惠源码目录结构。启动 ES，查看日志输出，以验证词库更新功能的运行状态。

       在此过程中，可能遇到如 Column 'word' not found、Could not create connection to database server、no suitable driver found for jdbc:mysql://...、AccessControlException: access denied 等异常。通过调整 SQL 字段别名、确认驱动版本匹配、确保正确配置环境以及修改 Java 政策文件，这些问题均可得到解决。

       本文通过具体步骤和代码示例，详细介绍了 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的完整流程。读者可根据本文指南，完成相关配置和代码修改，以实现高效且稳定的词库管理。

ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)

       ElasticSearch源码版本 7.5.2

       遇到ES中未分配分片的情况时，特别是在大型集群中，处理起来会比较复杂。Master节点负责分片分配，通过调用allocationService.reroute方法执行分片分配，这是关键步骤。

       在分布式系统中，诸如Kafka和ElasticSearch，平衡集群内的数据和分片分配是至关重要的。Kafka的leader replica负责数据读写，而ElasticSearch的主分片负责写入，副分片承担读取。如果集群内节点间的负载不平衡，会严重降低系统的健壮性和性能。主分片和副分片集中在某个节点的情况，一旦该节点异常，分布式系统的高可用性将不复存在。因此，分片的再平衡（rebalance）是必要的。

       分片分配（Shard Allocation）是指将一个分片指定给集群中某个节点的过程。这一决策由主节点完成，涉及决定哪个分片分配到哪个节点，以及哪个分片为主分片或副分片。FileFilter源码

       分片分配（Shard Allocation）

       重要参数包括：cluster.routing.allocation.enable，该参数可以动态调整，控制分片的恢复和分配。重新启动节点时，此设置不会影响本地主分片的恢复。如果重新启动的节点具有未分配的主分片副本，则会立即恢复该主分片。

       触发条件

       分片分配的触发条件通常与集群状态有关，具体细节在后续段落中展开。

       分片再平衡（Shard Rebalance）

       重要参数包括：cluster.routing.rebalance.enable，用于控制整个集群的分片再平衡。再平衡的触发条件与集群分片数的变化有关，操作需要在业务低峰期进行，以减少对集群的影响。

       再平衡策略的触发条件主要由以下几个参数控制：

       定义分配在节点的分片数的因子阈值。

       定义分配在节点某个索引的分片数的因子阈值。

       超出这个阈值时就会重新分配分片。

       从逻辑角度和磁盘存储角度考虑，再平衡可确保集群中每个节点的分片数均衡，避免单节点负担过重。同时，确保索引的分片均匀分布，避免集中在某一分片。

       再平衡决策

       再平衡决策涉及两个关键组件：分配器（allocator）和决策者（deciders）。

       分配器负责寻找最优节点进行分片分配，通过将拥有分片数量最少的节点列表按分片数量递增排序。对于新建索引，分配器的目标是以均衡方式将新索引的分片分配给集群节点。

       决策者依次遍历分配器提供的节点列表，判断是否分配分片，考虑分配过滤规则和是否超过节点磁盘容量阈值等因素。

       手动执行再平衡

       客户端可以通过发起POST请求到/_cluster/reroute来执行再平衡操作。此操作在服务端解析为两个命令，分别对应分片移动和副本分配。

       内部模块执行再平衡

       ES内部在触发分片分配时会调用AllocationService的reroute方法来执行再平衡。

       总结

       无论是手动执行再平衡命令还是ES内部自动执行，最终都会调用reroute方法来实现分片的再平衡。再平衡操作涉及两种主要分配器（GatewayAllocator和ShardsAllocator），每种分配器都有不同的实现策略，以优化分配过程。决策者（Deciders）在再平衡过程中起关键作用，assa源码确保决策符合集群状态和性能要求。再平衡策略和决策机制确保了ElasticSearch集群的高效和稳定运行。

java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤及源代码

       Java中通过Elasticsearch实现全局检索功能的方法和步骤

       Elasticsearch，作为基于Lucene的开源搜索引擎，提供了分布式、RESTful接口和无模式JSON文档支持，其特性包括自动发现、分布式、可扩展性和高可靠性等。下面，我们将详细介绍如何使用Java Client API在Java项目中实现全局检索功能。

       步骤1：添加依赖

       首先，你需要在项目中添加Elasticsearch Java客户端的Maven依赖，找到对应版本号（例如：{ version}）后，将以下代码添加到pom.xml文件中：

       步骤2：连接Elasticsearch

       通过RestHighLevelClient连接Elasticsearch，如示例所示：

       步骤3：创建索引

       在进行检索前，需创建索引，如下所示：

       步骤4：添加文档

       创建索引后，向其中添加文档，例如：

       步骤5：执行全局检索

       执行检索操作，查找符合条件的文档，如代码所示：

       步骤6：处理和展示结果

       获取并处理搜索结果，将匹配的文档信息展示给用户：

       步骤7：关闭连接

       检索操作结束后，别忘了关闭与Elasticsearch的连接：

       通过以上步骤，你已经掌握了在Java中使用Elasticsearch进行全局检索的基本流程。Elasticsearch的强大功能远不止于此，包括排序、分页和聚合等，可以满足更多复杂搜索需求。深入学习，你可以参考Elasticsearch官方文档。

Elasticsearch 源码探究 ——故障探测和恢复机制

       Elasticsearch 故障探测及熔断机制的深入探讨

       在Elasticsearch的7..2版本中，节点间的故障探测及熔断机制是确保系统稳定运行的关键。故障监测主要聚焦于服务端如何应对不同场景，包括但不限于主节点和从节点的故障，以及数据节点的离线。

       在集群故障探测中，Elasticsearch通过leader check和follower check机制来监控节点状态。这两个检查通过名为same线程池的线程执行，该线程池具有特殊属性，即在调用者线程中执行任务，itk源码且用户无法直接访问。在配置中，Elasticsearch允许检查偶尔失败或超时，但只有在连续多次检查失败后才认为节点出现故障。

       选举认知涉及主节点的选举机制，当主节点出现故障时，会触发选举过程。通过分析相关选举配置，可以理解主节点与备节点之间的切换机制。

       分片主从切换在节点离线时自动执行，该过程涉及状态更新任务和特定线程池的执行。在完成路由变更后，master节点同步集群状态，实现主从分片切换，整个过程在资源良好的情况下基本为秒级。

       客户端重试机制在Java客户端中体现为轮询存活节点，确保所有节点均等机会处理请求，避免单点过载。当节点故障时，其加入黑名单，客户端在发送请求时会过滤出活跃节点进行选择。

       故障梳理部分包括主master挂掉、备master挂掉、单个datanode挂掉、活跃master节点和一个datanode同时挂掉、服务端熔断五种故障场景，以及故障恢复流程图。每种场景的处理时间、集群状态变化、对客户端的影响各有不同。

       最佳实践思考总结部分包括客户端和服务器端实践的复盘，旨在提供故障预防和快速恢复策略的建议。通过深入理解Elasticsearch的故障探测及熔断机制，可以优化系统设计，提高生产环境的稳定性。

elasticsearch wildcard 慢查询原因分析(深入到源码!!!)

       本文深入剖析 Elasticsearch 中 wildcards 查询导致的性能问题及其解决之道，结合源码解析，揭示其背后的机制。阅读本文后，您将深入了解 Elasticsearch 的查询过程、查询性能瓶颈以及如何利用 Elasticsearch profile API 进行性能分析。

       首先，理解 Elasticsearch 的查询流程分为两个阶段：使用 Elasticsearch 对卢瑟库（Lucece）进行查询，以及卢瑟库本身进行查询。卢瑟库只能单机存储，因此，查询过程主要关注如何高效地在卢瑟库中查找文档。

       在卢瑟库中，查询过程涉及以下关键步骤：重写（rewrite）查询类型、创建权重对象、构建 bulk scorer 对象以及进行打分。重写阶段将复杂查询转换为更底层的查询类型，如 MultiTermQueryConstantScoreWrapper。权重对象用于计算文档的权重和构建得分对象，以确定文档的排序。打分阶段对匹配的文档进行批量化打分，然后通过收集器对象汇总结果。

       理解卢瑟库查询过程的关键在于了解其查询机制，尤其是如何筛选匹配文档。卢瑟库的查询过程包括创建 bulk scorer 对象，以及在 scorer 对象中遍历匹配的文档。PhraseQuery 和 WildcardQuery 类型的查询分别在不同的阶段进行文档筛选。WildcardQuery 的主要耗时发生在构建 scorer 阶段，由于其需要遍历字段中的所有 term 并与有限状态机进行匹配，此过程较为耗时且对 CPU 资源消耗较大。

       在性能分析方面，Elasticsearch 提供了 profile API，允许在查询时收集分析结果。通过装饰器模式，profile API 在关键方法前后添加了埋点，以统计耗时时间。分析 profile 返回的结果，可以揭示查询在不同阶段的性能瓶颈，例如在构建 scorer 阶段的耗时。了解这些信息对于优化查询性能和资源利用至关重要。

       综上所述，本文旨在深入探究 Elasticsearch wildcards 查询的性能问题，揭示其工作原理以及如何通过分析性能数据进行优化。通过本文的讲解，您将能够更好地理解 Elasticsearch 的查询过程、识别性能瓶颈，并采取有效措施提升系统性能。

ElasticSearch源码：数据类型

       ElasticSearch源码版本 7.5.2，其底层基于Lucene，Lucene好比汽车的发动机，提供了基础的存储和查询功能，而ES则在此基础上增加了分布式特性。本文将简要探讨ES中的数据类型。

       Lucene的FieldType是描述字段属性的核心，包含个属性，如倒排索引和DocValuesType，后者支持聚合排序。官方定义的类型如TextField，仅索引、分词但不存储，而用户可以根据需求自定义数据类型，尽管在ES中，所有数据类型都是自定义的。

       Lucene文件格式类型各异，如Norms和Pre-Document Values，根据FieldType设置的不同属性，文件类型和存储结构会相应变化。Lucene通过不同的压缩类型和数据结构存储数据，但详细实现较为复杂。

       在ES中，数据类型分为Meta-fields和Fields or properties。Meta-fields包括元数据字段如_index、_type和_id，它们存储在特定位置，但处理方式各异。Fields或properties则是开发的核心，包括String（text和keyword）、数字类型、Range类型、时间类型、Boolean和Binary等。

       复杂数据类型如Object和Nested用于处理嵌套结构，而Geo-point和Geo-shape用于地理信息。特殊数据类型如IP、completion和Join则在特定场景下使用。Array要求数组内字段类型一致，Multi-fields则支持多种处理方式的字符串字段。

       总体来说，ES的字段类型丰富且友好，但并非所有场景都适用。开发者在实际应用中应参考官方文档和代码来选择和使用。

       参考资源：org.apache.lucene.codecs.lucene (Lucene 9.0.0核心API)、Elasticsearch Guide [7.5]、elastic.co/guide/en/ela...

SpringBoot如何集成Elasticsearch，这篇就够了

       本章节主要介绍SpringBoot项目集成ElasticSearch的相关知识，包括集成版本、依赖、集成方式以及增删改查的使用。查看需要对Springboot项目有一定的了解。本文将采用官方推荐使用的Java High Level REST Client方式实现ElasticSearch操作。

       Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。

       Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。我们将Elasticsearch里存储文档数据和关系型数据库MySQL存储数据的概念进行一个类比如下图。

       二、集成步骤

       1.依赖引入

       pom依赖如下，主要列出SpringBoot依赖版本以及ElasticSearch版本，其他需要依赖自行添加（本文使用的具体版本为 elasticsearch-rest-high-level-client-7..1.jar）

       2.文件配置

       yml配置ES对应参数

       3.RestHighLevelClient配置

       config配置，此处为单机配置，集群模式在此基础上修改也行

       4.定义数据类型

       定义数据类型，类似于mysql的表，定义好字段，该处用了lombok表达式，如不需要可自定义set、get方法取代 @Field()可以定义字段的类型以及分词等。

       5.增删改查代码

       通过restHighLevelClient对象对ElasticSearch数据库进行操作，restHighLevelClient由springboot容器创建管理，用户不需要进行配置，使用的时候注入即可，本次使用的是测试类代码编写方式。

       6.高级查询代码

       通过restHighLevelClient对象对ElasticSearch数据库进行高级查询操作

       以上就是SpringBoot集成Elasticsearch数据库内容。

ElasticSearch客户端源码：RestHighLevelClient

       ElasticSearch源码版本 7.5.2

       RestHighLevelClient的核心在于提供多样的API给开发者使用，每个API均对应同步与异步两种请求方式，异步请求以async结尾，且需配合监听器处理响应结果。

       在初始化RestHighLevelClient时，主要过程包括创建HttpClient、初始化RestClient以及启动HttpClient。HttpClient通过nio的reactor模式处理请求，并由线程工厂创建reactorThread。

       初始化RestHighLevelClient实例时，核心字段registry的构建包括整合聚合类操作、插件类和自定义NamedXContentRegistry.Entry，最终构建出NamedXContentRegistry。

       同步与异步请求的实现方式分为三对函数，分别增加parseEntity和处理异常返回Optional功能。同步请求方法在最终处理返回结果时，利用entityParser解析实体或返回Optional。异步请求则需要监听器，于监听器内处理返回结果。

       以Delete By Query API为例，分析其同步请求流程包括构建请求、发起请求和处理响应。构建请求参数需遵循特定规则，发起请求后通过通用函数式调用方法执行，最后通过entityParser解析响应或返回Optional。

       对于响应处理，Delete By Query API返回的是scroll request的响应，即BulkByScrollResponse，包含特定字段信息。此API的实现依赖于restHighLevelClient的performRequestAndParseEntity方法。

       除了自身支持的API，RestHighLevelClient还提供对其他Client的接口。以IndicesClient为例，执行Delete Index API时，同样调用performRequestAndParseEntity方法实现。

       综上所述，RestHighLevelClient作为ElasticSearch客户端，通过提供丰富的API、支持同步与异步请求，并通过初始化流程构建高效响应机制，为开发者提供了灵活且强大的数据检索与管理工具。

ElasticSearch客户端源码：RestClient初始化

       RestClient初始化详解

       在ElasticSearch 7.5.2版本中，推荐使用的客户端是RestHighLevelClient，它提供了丰富的API支持，包括同步和异步访问。然而，其底层的运作依赖于RestClient，后者是负载均衡、重试策略和集群发现等功能的基石。

       RestClient是基于Apache HttpClient，所有的HTTP请求都通过HttpClient处理，包括连接池管理和HTTP协议实现。尽管ES服务器端使用Netty处理客户端的请求，但客户端并未采用Netty封装。

       初始化RestClient时，会存储节点主机信息和安全认证实例。同步的performRequest方法可以阻塞等待直到响应或遇到异常，而异步的performRequestAsync则通过ResponseListener处理返回结果，支持取消请求，但仅能取消客户端层面的处理。

       请求参数配置方面，HttpClient支持常见的请求头和请求体设置，如Socket超时、连接时间和加密等。请求头示例展示了HttpAsyncResponseConsumerFactory的内存管理，而请求体则可以使用JSON格式传递数据。

       节点选择和负载均衡是通过轮询策略实现的，可以自定义NodeSelector来指定请求目标。节点失败后，会根据之前失败的次数决定重试策略，失败状态会被标记，重试间隔逐步增加。

       在实际开发中，建议使用bulk API替代并行执行多个异步请求，以减少网络请求次数和带宽消耗。对于生产问题，理解Elasticsearch的负载均衡算法和故障恢复机制也至关重要。