ElasticSearch practice summed up the loan before the system

Before the system is responsible for the loan from piece to achieve a comprehensive inquiry into the loan before all business processes, which involve some amount of data is large, diverse and complex conditions, the introduction of ElasticSearch mainly to improve the efficiency of the query, and hope ElasticSearch fast implementation is based on a simple data warehousing, OLAP provides a number of related functions. This article will introduce credit system before ElasticSearch practical experience.

First, the index

Description: some data structure is designed to quickly locate the data.

The index is like a book in front of the catalog, you can speed up database query speed. Understand the structure and use of the index, there is a very big help to understand the mode of operation of the ES.

Common index:

Bitmap Index
Hash indexes
BTREE Index
Inverted index

FIG index 1.1 (the BitMap)

Bitmap index field is applied to the case enumerable finite number of numeric values.

Whether the bitmap index binary string of digits (BITMAP) identification data is present, the presence of a current position identification (ID) data, the current position of 0 indicates no data.

Table 1 is the user, gender, marital status, storing two fields;

Figure 2 were established two bitmap indexes for the gender and marital status.

For example: sex -> Male correspondence index: 101,110,011, represents 1,3,4,5,8,9 users are male. Other attributes and so on.

Using a bitmap index query:

Recording and married men = 11010010 = 100 100 010 101 110 011 &, i.e. 1,4,8 user is married men.
Female or unmarried record = 010001100 | 001010100 = 011011100, ie 2,3,5,6,7 users are female or unmarried.

1.2 Hash Index

As the name implies, it refers to the use of a hash function to achieve the index structure key-> value mapped.

Suitable equivalent hash index retrieval is calculated by one of the positioning data to the hash position.

Figure 3 below shows the structure of a hash index, and implementation in JAVA HashMap similar to solve the conflict by way hash table conflict.

1.3 BTREE Index

BTREE index is the most commonly used relational database index structure, convenient query data.

BTREE: N order equilibrium ordered tree, each node has N and N + 1 key pointer to sub-node N + 1.

一棵BTREE的简单结构如下图4所示，为一棵2层的3叉树，有7条数据：

以Mysql最常用的InnoDB引擎为例，描述下BTREE索引的应用。

Innodb下的表都是以索引组织表形式存储的，也就是整个数据表的存储都是B+tree结构的，如图5所示。

主键索引为图5的左半部分（如果没有显式定义自主主键，就用不为空的唯一索引来做聚簇索引，如果也没有唯一索引，则innodb内部会自动生成6字节的隐藏主键来做聚簇索引），叶子节点存储了完整的数据行信息（以主键 + row_data形式存储）。

二级索引也是以B+tree的形式进行存储，图5右半部分，与主键不同的是二级索引的叶子节点存储的不是行数据，而是索引键值和对应的主键值，由此可以推断出，二级索引查询多了一步查找数据主键的过程。

维护一颗有序平衡N叉树，比较复杂的就是当插入节点时节点位置的调整，尤其是插入的节点是随机无序的情况；而插入有序的节点，节点的调整只发生了整个树的局部，影响范围较小，效率较高。

可以参考红黑树的节点的插入算法：

https://en.wikipedia.org/wiki/Red%E2%80%93black_tree

因此如果innodb表有自增主键，则数据写入是有序写入的，效率会很高；如果innodb表没有自增的主键，插入随机的主键值，将导致B+tree的大量的变动操作，效率较低。这也是为什么会建议innodb表要有无业务意义的自增主键，可以大大提高数据插入效率。

注：

Mysql Innodb使用自增主键的插入效率高。
使用类似Snowflake的ID生成算法，生成的ID是趋势递增的，插入效率也比较高。

1.4 倒排索引（反向索引）

倒排索引也叫反向索引，可以相对于正向索引进行比较理解。

正向索引反映了一篇文档与文档中关键词之间的对应关系；给定文档标识，可以获取当前文档的关键词、词频以及该词在文档中出现的位置信息，如图6 所示，左侧是文档，右侧是索引。

反向索引则是指某关键词和该词所在的文档之间的对应关系；给定了关键词标识，可以获取关键词所在的所有文档列表，同时包含词频、位置等信息，如图7所示。

反向索引（倒排索引）的单词的集合和文档的集合就组成了如图8所示的”单词-文档矩阵“，打钩的单元格表示存在该单词和文档的映射关系。

倒排索引的存储结构可以参考图9。其中词典是存放的内存里的，词典就是整个文档集合中解析出的所有单词的列表集合；每个单词又指向了其对应的倒排列表，倒排列表的集合组成了倒排文件，倒排文件存放在磁盘上，其中的倒排列表内记录了对应单词在文档中信息，即前面提到的词频、位置等信息。

下面以一个具体的例子来描述下，如何从一个文档集合中生成倒排索引。

如图10，共存在5个文档，第一列为文档编号，第二列为文档的文本内容。

将上述文档集合进行分词解析，其中发现的10个单词为：[谷歌，地图，之父，跳槽，Facebook，加盟，创始人，拉斯，离开，与]，以第一个单词”谷歌“为例：首先为其赋予一个唯一标识 ”单词ID“，值为1，统计出文档频率为5，即5个文档都有出现，除了在第3个文档中出现2次外，其余文档都出现一次，于是就有了图11所示的倒排索引。

1.4.1 单词词典查询优化

对于一个规模很大的文档集合来说，可能包含几十万甚至上百万的不同单词，能否快速定位某个单词，这直接影响搜索时的响应速度，其中的优化方案就是为单词词典建立索引，有以下几种方案可供参考：

词典Hash索引

Hash索引简单直接，查询某个单词，通过计算哈希函数，如果哈希表命中则表示存在该数据，否则直接返回空就可以；适合于完全匹配，等值查询。如图12，相同hash值的单词会放在一个冲突表中。

词典BTREE索引

类似于Innodb的二级索引，将单词按照一定的规则排序，生成一个BTree索引，数据节点为指向倒排索引的指针。

二分查找

同样将单词按照一定的规则排序，建立一个有序单词数组，在查找时使用二分查找法；二分查找法可以映射为一个有序平衡二叉树，如图14这样的结构。

FST（Finite State Transducers ）实现

FST为一种有限状态转移机，FST有两个优点：1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；2）查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。

以插入“cat”、 “deep”、 “do”、 “dog” 、“dogs”这5个单词为例构建FST（注：必须已排序）。

如图15 最终我们得到了如上一个有向无环图。利用该结构可以很方便的进行查询，如给定一个词 “dog”，我们可以通过上述结构很方便的查询存不存在，甚至我们在构建过程中可以将单词与某一数字、单词进行关联，从而实现key-value的映射。

当然还有其他的优化方式，如使用Skip List、Trie、Double Array Trie等结构进行优化，不再一一赘述。

二、ElasticSearch使用心得

下面结合贷前系统具体的使用案例，介绍ES的一些心得总结。

2.1 概况

目前使用的ES版本：5.6

官网地址：https://www.elastic.co/products/elasticsearch

ES一句话介绍：The Heart of the Elastic Stack（摘自官网）

ES的一些关键信息：

2010年2月首次发布
Elasticsearch Store, Search, and Analyze
丰富的Restful接口

2.2 基本概念

索引（index）

ES的索引，也就是Index，和前面提到的索引并不是一个概念，这里是指所有文档的集合，可以类比为RDB中的一个数据库。

文档（document）

即写入ES的一条记录，一般是JSON形式的。

映射（Mapping）

文档数据结构的元数据描述，一般是JSON schema形式，可动态生成或提前预定义。

类型（type）

由于理解和使用上的错误，type已不推荐使用，目前我们使用的ES中一个索引只建立了一个默认type。

节点

一个ES的服务实例，称为一个服务节点。为了实现数据的安全可靠，并且提高数据的查询性能，ES一般采用集群模式进行部署。

集群

多个ES节点相互通信，共同分担数据的存储及查询，这样就构成了一个集群。

分片

分片主要是为解决大量数据的存储，将数据分割为若干部分，分片一般是均匀分布在各ES节点上的。需要注意：分片数量无法修改。

副本

分片数据的一份完全的复制，一般一个分片会有一个副本，副本可以提供数据查询，集群环境下可以提高查询性能。

2.3 安装部署

JDK版本： JDK1.8
安装过程比较简单，可参考官网：下载安装包 -> 解压 -> 运行
安装过程遇到的坑:

ES启动占用的系统资源比较多，需要调整诸如文件句柄数、线程数、内存等系统参数，可参考下面的文档。

http://www.cnblogs.com/sloveling/p/elasticsearch.html

2.4 实例讲解

下面以一些具体的操作介绍ES的使用：

2.4.1 初始化索引

初始化索引，主要是在ES中新建一个索引并初始化一些参数，包括索引名、文档映射（Mapping）、索引别名、分片数（默认：5）、副本数（默认：1）等，其中分片数和副本数在数据量不大的情况下直接使用默认值即可，无需配置。

下面举两个初始化索引的方式，一个使用基于Dynamic Template（动态模板）的Dynamic Mapping（动态映射），一个使用显式预定义映射。

1）动态模板 (Dynamic Template)

<p style="line-height: 2em;"><span style="font-size: 14px;">curl -X PUT http://ip:9200/loan_idx -H 'content-type: application/json' <br>    -d '{"mappings":{ "order_info":{ "dynamic_date_formats":["yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd],<br> "dynamic_templates":[<br> {"orderId2":{<br> "match_mapping_type":"string",<br> "match_pattern":"regex",<br> "match":"^orderId$",<br> "mapping":{<br> "type":"long"<br> }<br> }<br> },<br> {"strings_as_keywords":{<br> "match_mapping_type":"string",<br> "mapping":{<br> "type":"keyword",<br> "norms":false<br> }<br> }<br> }<br> ]<br> }<br>},<br>"aliases":{<br> "loan_alias":{}<br>}}'<br></span></p>

上面的JSON串就是我们用到的动态模板，其中定义了日期格式：dynamic_date_formats 字段；定义了规则orderId2：凡是遇到orderId这个字段，则将其转换为long型；定义了规则strings_as_keywords：凡是遇到string类型的字段都映射为keyword类型，norms属性为false；关于keyword类型和norms关键字，将在下面的数据类型小节介绍。

2）预定义映射

预定义映射和上面的区别就是预先把所有已知的字段类型描述写到mapping里，下图截取了一部分作为示例：

图16中JSON结构的上半部分与动态模板相同，红框中内容内容为预先定义的属性：apply.applyInfo.appSubmissionTime, apply.applyInfo.applyId, apply.applyInfo.applyInputSource等字段，type表明了该字段的类型，映射定义完成后，再插入的数据必须符合字段定义，否则ES将返回异常。

2.4.2 常用数据类型

常用的数据类型有text, keyword, date, long, double, boolean, ip

实际使用中，将字符串类型定义为keyword而不是text，主要原因是text类型的数据会被当做文本进行语法分析，做一些分词、过滤等操作，而keyword类型则是当做一个完整数据存储起来，省去了多余的操作，提高索引性能。

配合keyword使用的还有一个关键词norm，置为false表示当前字段不参与评分；所谓评分是指根据单词的TF/IDF或其他一些规则，对查询出的结果赋予一个分值，供展示搜索结果时进行排序，而一般的业务场景并不需要这样的排序操作（都有明确的排序字段），从而进一步优化查询效率。

2.4.3 索引名无法修改

初始化一个索引，都要在URL中明确指定一个索引名，一旦指定则无法修改，所以一般建立索引都要指定一个默认的别名(alias):

<p style="line-height: 2em;"><span style="font-size: 14px;">"aliases":{ "loan_alias":{ }<br> }<br></span></p>

别名和索引名是多对多的关系，也就是一个索引可以有多个别名，一个别名也可以映射多个索引；在一对一这种模式下，所有用到索引名的地方都可以用别名进行替换；别名的好处就是可以随时的变动，非常灵活。

2.4.4 Mapping中已存在的字段无法更新

如果一个字段已经初始化完毕（动态映射通过插入数据，预定义通过设置字段类型），那就确定了该字段的类型，插入不兼容的数据则会报错，比如定义了一个long类型字段，如果写入一个非数字类型的数据，ES则会返回数据类型错误的提示。

这种情况下可能就需要重建索引，上面讲到的别名就派上了用场；一般分3步完成：

新建一个索引将格式错误的字段指定为正确格式;
2）使用ES的Reindex API将数据从旧索引迁移到新索引;
3）使用Aliases API将旧索引的别名添加到新索引上，删除旧索引和别名的关联。

上述步骤适合于离线迁移，如果要实现不停机实时迁移步骤会稍微复杂些。

2.4.5 API

基本的操作就是增删改查，可以参考ES的官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html

一些比较复杂的操作需要用到ES Script，一般使用类Groovy的painless script，这种脚本支持一些常用的JAVA API（ES安装使用的是JDK8，所以支持一些JDK8的API），还支持Joda time等。

举个比较复杂的更新的例子，说明painless script如何使用：

需求描述

appSubmissionTime表示进件时间，lenssonStartDate表示开课时间，expectLoanDate表示放款时间。要求2018年9月10日的进件，如果进件时间与开课时间的日期差小于2天，则将放款时间设置为进件时间。

Painless Script如下:

<p style="line-height: 2em;"><span style="font-size: 14px;">POST loan_idx/_update_by_query<br>    { "script":{ "source":"long getDayDiff(def dateStr1, def dateStr2){ <br>    LocalDateTime date1= toLocalDate(dateStr1); LocalDateTime date2= toLocalDate(dateStr2); ChronoUnit.DAYS.between(date1, date2);<br>  }<br>  LocalDateTime toLocalDate(def dateStr)<br>   { <br>    DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern(\"yyyy-MM-dd HH:mm:ss\"); LocalDateTime.parse(dateStr, formatter);<br>     }<br>  if(getDayDiff(ctx._source.appSubmissionTime, ctx._source.lenssonStartDate) < 2)<br>  { <br>    ctx._source.expectLoanDate=ctx._source.appSubmissionTime<br>   }", "lang":"painless"<br> }<br> , "query":<br> { "bool":{ "filter":[<br> { "bool":{ "must":[<br> { "range":{ <br> "appSubmissionTime":<br> {<br>  "from":"2018-09-10 00:00:00", "to":"2018-09-10 23:59:59", "include_lower":true, "include_upper":true<br> }<br> }<br> }<br> ]<br> }<br> }<br> ]<br> }<br> }<br>}<br></span></p>

解释：整个文本分两部分，下半部分query关键字表示一个按范围时间查询（2018年9月10号），上半部分script表示对匹配到的记录进行的操作，是一段类Groovy代码（有Java基础很容易读懂），格式化后如下，其中定义了两个方法getDayDiff()和toLocalDate()，if语句里包含了具体的操作：

<p style="line-height: 2em;"><span style="font-size: 14px;">long getDayDiff(def dateStr1, def dateStr2){<br> LocalDateTime date1= toLocalDate(dateStr1);<br> LocalDateTime date2= toLocalDate(dateStr2);<br> ChronoUnit.DAYS.between(date1, date2);<br>}<br>LocalDateTime toLocalDate(def dateStr){<br> DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");<br> LocalDateTime.parse(dateStr, formatter);<br>}if(getDayDiff(ctx._source.appSubmissionTime, ctx._source.lenssonStartDate) < 2){<br> ctx._source.expectLoanDate=ctx._source.appSubmissionTime<br>}<br></span></p>

然后提交该POST请求，完成数据修改。

2.4.6 查询数据

这里重点推荐一个ES的插件ES-SQL:

https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/wiki/Basic-Queries-And-Conditions

这个插件提供了比较丰富的SQL查询语法，让我们可以使用熟悉的SQL语句进行数据查询。其中，有几个需要注意的点：

ES-SQL使用Http GET方式发送情况，所以SQL的长度是受限制的(4kb)，可以通过以下参数进行修改：http.max_initial_line_length: "8k"
计算总和、平均值这些数字操作，如果字段被设置为非数值类型，直接使用ESQL会报错，可改用painless脚本。
使用Select as语法查询出的结果和一般的查询结果，数据的位置结构是不同的，需要单独处理。
NRT（Near Real Time）：准实时

向ES中插入一条记录，然后再查询出来，一般都能查出最新的记录，ES给人的感觉就是一个实时的搜索引擎，这也是我们所期望的，然而实际情况却并非总是如此，这跟ES的写入机制有关，做个简单介绍：

Lucene 索引段 -> ES 索引

写入ES的数据，首先是写入到Lucene索引段中的，然后才写入ES的索引中，在写入ES索引前查到的都是旧数据。

commit：原子写操作

索引段中的数据会以原子写的方式写入到ES索引中，所以提交到ES的一条记录，能够保证完全写入成功，而不用担心只写入了一部分，而另一部分写入失败。

refresh：刷新操作，可以保证最新的提交被搜索到

索引段提交后还有最后一个步骤：refresh，这步完成后才能保证新索引的数据能被搜索到。

出于性能考虑，Lucene推迟了耗时的刷新，因此它不会在每次新增一个文档的时候刷新，默认每秒刷新一次。这种刷新已经非常频繁了，然而有很多应用却需要更快的刷新频率。如果碰到这种状况，要么使用其他技术，要么审视需求是否合理。

不过，ES给我们提供了方便的实时查询接口，使用该接口查询出的数据总是最新的，调用方式描述如下：

GET http://IP:PORT/index_name/type_name/id

上述接口使用了HTTP GET方法，基于数据主键（id）进行查询，这种查询方式会同时查找ES索引和Lucene索引段中的数据，并进行合并，所以最终结果总是最新的。但有个副作用：每次执行完这个操作，ES就会强制执行refresh操作，导致一次IO，如果使用频繁，对ES性能也会有影响。

2.4.7 数组处理

数组的处理比较特殊，拿出来单独讲一下。

1）表示方式就是普通的JSON数组格式，如：

[1, 2, 3]、 [“a”, “b”]、 [ { "first" : "John", "last" : "Smith" },{"first" : "Alice", "last" : "White"} ]

2）需要注意ES中并不存在数组类型，最终会被转换为object，keyword等类型。

3）普通数组对象查询的问题。

普通数组对象的存储，会把数据打平后将字段单独存储，如：

<p style="line-height: 2em;"><span style="font-size: 14px;">{ "user":[<br> { "first":"John", "last":"Smith"<br> },<br> { "first":"Alice", "last":"White"<br> }<br> ]<br>}<br></span></p>

会转化为下面的文本

<p style="line-height: 2em;"><span style="font-size: 14px;">{ "user.first":[ "John", "Alice"<br> ], "user.last":[ "Smith", "White"<br> ]<br>}<br></span></p>

将原来文本之间的关联打破了，图17展示了这条数据从进入索引到查询出来的简略过程：

组装数据，一个JSONArray结构的文本。
写入ES后，默认类型置为object。
查询user.first为Alice并且user.last为Smith的文档（实际并不存在同时满足这两个条件的）。
返回了和预期不符的结果。

4）嵌套（Nested）数组对象查询

嵌套数组对象可以解决上面查询不符的问题，ES的解决方案就是为数组中的每个对象单独建立一个文档，独立于原始文档。如图18所示，将数据声明为nested后，再进行相同的查询，返回的是空，因为确实不存在user.first为Alice并且user.last为Smith的文档。

5）一般对数组的修改是全量的，如果需要单独修改某个字段，需要借助painless script，参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/docs-update.html

2.5 安全

数据安全是至关重要的环节，主要通过以下三点提供数据的访问安全控制：

XPACK

XPACK提供了Security插件，可以提供基于用户名密码的访问控制，可以提供一个月的免费试用期，过后收取一定的费用换取一个license。

IP白名单

是指在ES服务器开启防火墙，配置只有内网中若干服务器可以直接连接本服务。

代理

一般不允许业务系统直连ES服务进行查询，需要对ES接口做一层包装，这个工作就需要代理去完成；并且代理服务器可以做一些安全认证工作，即使不适用XPACK也可以实现安全控制。

2.6 网络

ElasticSearch服务器默认需要开通9200、9300 这两个端口。

下面主要介绍一个和网络相关的错误，如果大家遇到类似的错误，可以做个借鉴。

引出异常前，先介绍一个网络相关的关键词，keepalive ：
Http keep-alive和Tcp keepalive。

HTTP1.1中默认启用"Connection: Keep-Alive"，表示这个HTTP连接可以复用，下次的HTTP请求就可以直接使用当前连接，从而提高性能，一般HTTP连接池实现都用到keep-alive；

TCP的keepalive的作用和HTTP中的不同，TPC中主要用来实现连接保活，相关配置主要是net.ipv4.tcpkeepalivetime这个参数，表示如果经过多长时间（默认2小时）一个TCP连接没有交换数据，就发送一个心跳包，探测下当前链接是否有效，正常情况下会收到对方的ack包，表示这个连接可用。

下面介绍具体异常信息，描述如下：

两台业务服务器，用restClient（基于HTTPClient，实现了长连接）连接的ES集群（集群有三台机器），与ES服务器分别部署在不同的网段，有个异常会有规律的出现：

每天9点左右会发生异常Connection reset by peer. 而且是连续有三个Connection reset by peer

<p style="line-height: 2em;"><span style="font-size: 14px;">Caused by: java.io.IOException: Connection reset by peer <br> at sun.nio.ch.FileDispatcherImpl.read0(Native Method) <br> at sun.nio.ch.SocketDispatcher.read(SocketDispatcher.java:39) <br> at sun.nio.ch.IOUtil.readIntoNativeBuffer(IOUtil.java:223) <br> at sun.nio.ch.IOUtil.read(IOUtil.java:197)<br></span></p>

为了解决这个问题，我们尝试了多种方案，查官方文档、比对代码、抓包。。。经过若干天的努力，最终发现这个异常是和上面提到keepalive关键词相关（多亏运维组的同事帮忙）。

实际线上环境，业务服务器和ES集群之间有一道防火墙，而防火墙策略定义空闲连接超时时间为例如为1小时，与上面提到的linux服务器默认的例如为2小时不一致。由于我们当前系统晚上访问量较少，导致某些连接超过2小时没有使用，在其中1小时后防火墙自动就终止了当前连接，到了2小时后服务器尝试发送心跳保活连接，直接被防火墙拦截，若干次尝试后服务端发送RST中断了链接，而此时的客户端并不知情；当第二天早上使用这个失效的链接请求时，服务端直接返回RST，客户端报错Connection reset by peer，尝试了集群中的三台服务器都返回同样错误，所以连续报了3个相同的异常。解决方案也比较简单，修改服务端keepalive超时配置，小于防火墙的1小时即可。

参考

《深入理解ElasticSearch》

http://www.cnblogs.com/Creator/p/3722408.html

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4119841.html

http://www.cnblogs.com/yjf512/p/5354055.html

作者：综合信贷雷鹏

来源：宜信技术学院