标签：exe debug elastic pool lifecycle 执行 cluster art creat
从本篇开始，就进入了Index的核心代码部分。这里首先分析一下索引的创建过程。elasticsearch中的索引是多个分片的集合，它只是逻辑上的索引，并不具备实际的索引功能，所有对数据的操作最终还是由每个分片完成。创建索引的过程，从elasticsearch集群上来说就是写入索引元数据的过程，这一操作只能在master节点上完成。这是一个阻塞式动作，在加上分配在集群上均衡的过程也非常耗时，因此在一次创建大量索引的过程master节点会出现单点性能瓶颈，能够看到响应过程很慢。
在开始具体源码分析之前，首先回顾一下Action部分的内容（参考index action分析），elasticsearch的每一个功能都对应两个Action，*action和Transport*action。*action中定义了每个功能对应的路径，同时Action的instance绑定对应的Transport*Action。所有功能请求都需要在集群上转发，这大概也是每个功能都有Transport*Action的原因吧。对于create当然也不例外，它的开始点也是TransportCreateAction。另外，在action support分析中分析过，不同的action需要经过和需要操作的节点也不同。create index只能由master节点进行，而且也只在master节点上进行，保证集群数据的一致性。因此TransportCreateAction继承了TransportMasterNodeOperationAction，并实现了materOperation方法。它的方法如下所示：
protected void masterOperation(final CreateIndexRequest request, final ClusterState state, final ActionListener<CreateIndexResponse> listener) throws ElasticsearchException { String cause = request.cause(); if (cause.length() == 0) { cause = "api"; } final CreateIndexClusterStateUpdateRequest updateRequest = new CreateIndexClusterStateUpdateRequest(request, cause, request.index()) .ackTimeout(request.timeout()).masterNodeTimeout(request.masterNodeTimeout()) .settings(request.settings()).mappings(request.mappings()) .aliases(request.aliases()).customs(request.customs()); createIndexService.createIndex(updateRequest, new ActionListener<ClusterStateUpdateResponse>() { @Override public void onResponse(ClusterStateUpdateResponse response) { listener.onResponse(new CreateIndexResponse(response.isAcknowledged())); } @Override public void onFailure(Throwable t) { if (t instanceof IndexAlreadyExistsException) { logger.trace("[{}] failed to create", t, request.index()); } else { logger.debug("[{}] failed to create", t, request.index()); } listener.onFailure(t); } }); }
这里看上很简单，只是调用了createIndexService（它其实是MetaDataCreateIndexService）的方法，就是修改集群matedata过程。修改前首先获取到index名称对应的lock，这样保证操作数据一致性，然后生成updatetask，交给clusterservice处理。代码如下所示：
public void createIndex(final CreateIndexClusterStateUpdateRequest request, final ActionListener<ClusterStateUpdateResponse> listener) { // 获取锁，只对该索引的操作加锁，而不是整个cluster final Semaphore mdLock = metaDataService.indexMetaDataLock(request.index()); // 如果能够获取锁离开创建索引，否则在下面启动新的线程进行 if (mdLock.tryAcquire()) { createIndex(request, listener, mdLock); return; } threadPool.executor(ThreadPool.Names.MANAGEMENT).execute(new ActionRunnable(listener) { @Override public void doRun() throws InterruptedException { if (!mdLock.tryAcquire(request.masterNodeTimeout().nanos(), TimeUnit.NANOSECONDS)) { listener.onFailure(new ProcessClusterEventTimeoutException(request.masterNodeTimeout(), "acquire index lock")); return; } createIndex(request, listener, mdLock); } }); }
createIndex方法，会封装create请求，然后向cluster发送一个updatetask。代码如下所示：
private void createIndex(final CreateIndexClusterStateUpdateRequest request, final ActionListener<ClusterStateUpdateResponse> listener, final Semaphore mdLock) { ImmutableSettings.Builder updatedSettingsBuilder = ImmutableSettings.settingsBuilder(); updatedSettingsBuilder.put(request.settings()).normalizePrefix(IndexMetaData.INDEX_SETTING_PREFIX); request.settings(updatedSettingsBuilder.build()); clusterService.submitStateUpdateTask("create-index [" + request.index() + "], cause [" + request.cause() + "]", Priority.URGENT, new AckedClusterStateUpdateTask<ClusterStateUpdateResponse>(request, listener)
建立索引，修改配置，增加或者修改mapping都是对集群状态修改，它们的过程都很相似，都是通过clusterService提交一个更新操作，同时附带有优先级。clusterservice会根据优先级和更新状态task的类型来进行对应的操作。如下所示：
public void submitStateUpdateTask(final String source, Priority priority, final ClusterStateUpdateTask updateTask) { if (!lifecycle.started()) { return; } try { final UpdateTask task = new UpdateTask(source, priority, updateTask);//根据优先级新建不同的task if (updateTask instanceof TimeoutClusterStateUpdateTask) {//超时任务，这类任务需要即时返回，因此立刻执行。 final TimeoutClusterStateUpdateTask timeoutUpdateTask = (TimeoutClusterStateUpdateTask) updateTask; updateTasksExecutor.execute(task, threadPool.scheduler(), timeoutUpdateTask.timeout(), new Runnable() { @Override public void run() { threadPool.generic().execute(new Runnable() { @Override public void run() { timeoutUpdateTask.onFailure(task.source(), new ProcessClusterEventTimeoutException(timeoutUpdateTask.timeout(), task.source())); } }); } }); } else {//其它类型，可以延迟执行，则交给线程池来执行。 updateTasksExecutor.execute(task); } } catch (EsRejectedExecutionException e) { // ignore cases where we are shutting down..., there is really nothing interesting // to be done here... if (!lifecycle.stoppedOrClosed()) { throw e; } } }
说完它们的执行过程，再来看一下create index的具体逻辑。这个逻辑在matedataservice所提交的AckedClusterStateUpdateTask中的execute方法中。总体来说，这一过程就是将request中关于索引的配置mapping等取出来加入到当前的clustermatedata中，构造一个新的matedata的过程。这一过程还是比较复杂，限于篇幅将在下次中进行分析。
总结：创建索引的过程就是master节点更新集群matedata的过程，为了保证数据一致性，需要获取锁。因此存在单点瓶颈。对于外部调用来说，跟其它功能一样，外部接口调用CreateIndexAction的相关方法，然后通过TransPortCreateIndexAction讲请求发送到集群上，进行索引创建。
elasticsearch index 之 create index（-）
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