标签：logs 调用 tree async 维护 mutable ack lazy comm
数据写入请求达到时，以需要的数据格式组织并写入磁盘的过程叫做数据提交，对应es就是创建倒排索引，维护segment文件
如果我们同步的方式，来处理上述过程，那么系统的吞吐量将很低
如果我们以异步的方式，先写入内存，然后再异步提交到磁盘，则有可能因为机器故障而而丢失还未写入到磁盘中的数据
为了解决这个问题，一般的存储系统都会设计transag log (事务日志)或这write ahead log(预写式日志)。它的作用时，将最近的写入数据或操作以日志的形式直接落盘，从而使得即便系统崩溃后，依然可以基于这些磁盘日志进行数据恢复。
Mysql有redo undo log ，而HBASE、LevelDB，RockDB等采用的LSM tree则提供了write ahead log 这样的设计，来保证数据的不丢失
上述论述中，数据以同步方式落盘会有性能问题，为什么将translog和wal直接落盘不影响性能？原因如下：
es默认是每个请求都会同步落盘translog ，即配置index.translog.durability 为request。当然对于一些可以丢数据的场景，我们可以将index.translog.durability配置为async 来提升写入translog的性能，该配置会异步写入translog到磁盘。具体多长时间写一次磁盘，则通过index.translog.sync_interval来控制
前面说了，为了保证translog足够小，所以translog不能无限扩张，需要在一定量后，将其对应的真实业务数据以其最终数据结构(es是倒排索引)提交到磁盘，这个动作称为flush ，它会实际的对底层Lucene 进行一次commit。我们可以通过index.translog.flush_threshold_size 来配置translog多大时，触发一次flush。每一次flush后，原translog将被删除，重新创建一个新的translog
elasticsearch本身也提供了flush api来触发上述commit动作，但无特殊需求，尽量不要手动触发
对每个shard采用副本机制。保证写入每个shard的数据不丢
前述translog只是保证数据不丢，为了其记录的高效性，其本身并不维护复杂的数据结构。 实际的业务数据的会先写入到in-memory buffer中，当调用refresh后，该buffer中的数据会被清空，转而reopen一个segment,使得其数据对查询可见。但这个segment本身也还是在内存中，如果系统宕机，数据依然会丢失。需要通过translog进行恢复
其实这跟lsm tree非常相似，新写入内存的业务数据存放在内存的MemTable（对应es的in-memory buffer），它对应热数据的写入，当达到一定量并维护好数据结构后，将其转成内存中的ImmutableMemTable(对应es的内存segment)，它变得可查询。
refresh 用于将写入内存in-memory buffer数据，转为查询可见的segment
每次一次写入除了写入内存外in-memory buffer，还会默认的落盘translog
translog 达到一定量后，触发in-memory buffer落盘，并清空自己，这个动作叫做flush
如遇当前写入的shard宕机，则可以通过磁盘中的translog进行数据恢复
https://www.cnblogs.com/niceshot/p/14321372.html
https://ezlippi.com/blog/2018/04/elasticsearch-translog.html
https://stackoverflow.com/questions/19963406/refresh-vs-flush
https://qbox.io/blog/refresh-flush-operations-elasticsearch-guide/
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules-translog.html#index-modules-translog-retention
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/translog.html
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标签：logs 调用 tree async 维护 mutable ack lazy comm
原文地址：https://www.cnblogs.com/niceshot/p/14352645.html
