《Elasticsearch篇 九》电商搜索的整体技术架构
这是一个典型的电商搜索系统的技术架构概述。实际系统可能会根据业务需求和技术实现进行调整。在设计和实现电商搜索系统时,需要综合考虑用户体验、性能、可扩展性和安全性等因素。
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监控 Elasticsearch 集群状态对于确保其高可用性、性能和稳定性至关重要。Elasticsearch 提供了多种 API 和工具来监控和管理集群状态。以下是一些建议和方法来监控 Elasticsearch 集群状态:
Lucene 是一个高性能的、可扩展的全文搜索引擎库,它为许多应用程序和搜索平台(如 Elasticsearch 和 Apache Solr)提供了底层支持。Lucene 的内部结构包括以下几个关键组件:
Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎,它允许用户通过 RESTful API 快速地搜索和分析大量数据。当你向 Elasticsearch 提交一个搜索请求时,它会经历以下几个步骤:
Elasticsearch 是一个分布式搜索和分析引擎,它允许用户通过 RESTful API 索引、搜索和分析大量的文本数据。当你向 Elasticsearch 索引(插入)一个文档时,它会经历以下几个步骤:
Elasticsearch 使用一种称为 “Zen Discovery” 的分布式一致性算法来管理集群状态和实现 master 节点选举。在 Elasticsearch 集群中,master 节点负责处理集群级别的操作,如创建和删除索引、分片分配等。为了确保集群的可用性和稳定性,Elasticsearch 实现了一个 master 节点选举机制。
当 Elasticsearch 中的索引数据量增大时,可能会导致查询性能下降、资源占用增加等问题。为了保持 Elasticsearch 的高性能和稳定性,你可以采取以下一些调优和部署策略:
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源搜索引擎,主要用于全文搜索、分析和存储。它可以快速地处理大量的文本数据,使得开发人员能够为用户提供高效的搜索体验。倒排索引(Inverted Index)是 Elasticsearch 实现这种高效搜索的核心数据结构之一。
(1)根据业务增量需求,采取基于日期模板创建索引,通过 roll over API 滚动索引;
(2)使用别名进行索引管理;
(3)每天凌晨定时对索引做 force_merge 操作,以释放空间;
(4)采取冷热分离机制,热数据存储到 SSD,提高检索效率;冷数据定期进行 shrink操作,以缩减存 储;
(5)采取 curator 进行索引的生命周期管理;
(6)仅针对需要分词的字段,合理的设置分词器;
(7)Mapping 阶段充分结合各个字段的属性,是否需要检索、是否需要存储等。