ElasticStack系列之十六 & ElasticSearch5.x index/create 和 update 源码分析

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开篇

　　在ElasticSearch 系列十四中提到的问题即 ElasticStack系列之十四 & ElasticSearch5.x bulk update 中重复 id 性能骤降，继续这个问题再继续查看更加多的源代码，看看底层在执行 index、create 和 update 操作到底有什么不同，有什么可以使得我们使用性能更加好的。

准备

　　使用 Intellij IDEA 来阅读 ElasticSearch 源码，操作相对来说比较简单。具体操作步骤如下：

1. 下载 ElasticSearch 源码

git clone https://github.com/elastic/elasticsearch.git 

2. 下载安装 gradle，确保版本在 3.3 及以上，我电脑是 macOS，自动下载最新版本为：4.2.1

brew update && brew install gradle

3. 进入到 ElasticSearch 源码目录，在该目录下执行以下命令准备导入 IntelliJ IDEA 需要的文件

gradle idea

　注意：

　　1. 运行这个命令需要下载很多东西，有时候可能因为某一个包卡住，不要紧张，退出重新运行该命令，多尝试几次就好了。

　　2. 各个版本代码上有一定的差别，但是核心代码整体是不会有大改动的，我查看的源码版本为：5.5.0

Index/Create 源码分析

　　es index 和 create 最终都会调用 org/elasticsearch/index/engine/InternalEngine.java 中下面的方法：

　　public IndexResult index(Index index) throws IOException

　　注意这里的 index 中包含有要写入的 doc, 简单画下该方法的执行流程图，代码这里就不贴了

　　请结合上面的流程图来看相应的代码，整个逻辑应该还是很清晰的，接下来我们看 planIndexingAsPrimary 的逻辑。

　　private IndexingStrategy planIndexingAsPrimary(Index index) throws IOException

 　这个方法最终返回一个 IndexingStrategy，即一个索引的策略，总共有如下几个策略：

• optimizedAppendOnly
• skipDueToVersionConflict
• processNormally
• overrideExistingAsIfNotThere
• skipAsStale

　　不同的策略对应了不同的处理逻辑，前面3个是常用的，我们来看下流程图。

　　这里的第一步判断：是否是自定义 doc id? 这一步就是 es 对于日志类非自定义 doc id 的优化，感兴趣的可以自己去看下代码，简单讲就是在非自定义 id 的情况下，直接将文档 add ，否则需要 update，而 update 比 add 成本高很多。
　　而第二个判断：检查版本号是否冲突？ 涉及到是如何根据 文档版本号(doc version) 来确认文档可写入，代码都在 index.versionType().isVersionConflictForWrites 方法里，逻辑也比较简单，不展开讲了，感兴趣的自己去看吧。

　　上面的流程图也比较清晰地列出了策略选择的逻辑，除去 optimizedAppendOnly 策略，其他都需要根据待写入文档的版本号来做出决策。接下来我们就看下获取文档版本号的方法。

　　private VersionValue resolveDocVersion(final Operation op) throws IOException

 该方法逻辑比较简单，主要分为2步：

1. 尝试从 versionMap 中读取待写入文档的 version，也即从内存中读取。versionMap 会暂存还没有 commit 到磁盘的文档版本信息。
2. 如果第 1 步中没有读到，则从 index 中读取，也即从文件中读取。

　　看到这里，开篇问题便有了答案。es 在 index 或者 create 的时候并不会 get 整个文档，而是只会获取文档的版本号做对比，而这个开销不会很大。

 Update 源码分析

　　es update 的核心代码在 org/elasticsearch/action/update/UpdateHelper.java 中，具体方法如下：

public Result prepare(UpdateRequest request, IndexShard indexShard, LongSupplier nowInMillis) {
        final GetResult getResult = indexShard.getService().get(request.type(), request.id(),
                new String[]{RoutingFieldMapper.NAME, ParentFieldMapper.NAME},
                true, request.version(), request.versionType(), FetchSourceContext.FETCH_SOURCE);
        return prepare(indexShard.shardId(), request, getResult, nowInMillis);
}

　代码逻辑很清晰，分两步走：

1. 获取待更新文档的数据
2. 执行更新文档的操作

　　第 1 步最终会调用 InternalEngine 中的 get 方法，如下：

　　public GetResult get(Get get, Function<String, Searcher> searcherFactory, LongConsumer onRefresh) throws EngineExceptio

　　update 操作需要先获取原始文档的原因也很简单，因为这里是允许用户做部分更新的，而 es 底层每次更新时要求必须是完整的文档（因为 lucene 的更新实际是删除老文档，新增新文档），如果不拿到原始数据的话，就不能组装出更新后的完整文档了。

　　因此，比较看重效率的业务，最好还是不要用 update 这种操作，直接用上面的 index 会更好一些。

总结

　　本文通过源码分析的方式解决了开篇提到的问题，答案简单总结在下面。

　　es 在 index 和 create 操作的时候，如果没有自定义 doc id，那么会使用 append 优化模式，否则会获取待写入文档的版本号(doc version)，进行版本检查后再决定是否写入 lucene。所以这里不会去做一个 get 操作，即获取完整的文档信息。

ElasticStack系列之十六 & ElasticSearch5.x index/create 和 update 源码分析

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原文地址：http://www.cnblogs.com/liang1101/p/7661810.html