From 789588b1951ad6f69e96f10f89509a5ddcdfa5cf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Xargin Date: Mon, 24 Dec 2018 00:30:02 +0800 Subject: [PATCH] remove all ascii img --- ch6-cloud/ch6-04-search-engine.md | 147 +++++++----------------------- images/ch6-binlog-sync.png | Bin 0 -> 15400 bytes images/ch6-posting_list.png | Bin 0 -> 21182 bytes images/ch6-sync.png | Bin 0 -> 17011 bytes 4 files changed, 32 insertions(+), 115 deletions(-) create mode 100644 images/ch6-binlog-sync.png create mode 100644 images/ch6-posting_list.png create mode 100644 images/ch6-sync.png diff --git a/ch6-cloud/ch6-04-search-engine.md b/ch6-cloud/ch6-04-search-engine.md index e6807d6..348dd16 100644 --- a/ch6-cloud/ch6-04-search-engine.md +++ b/ch6-cloud/ch6-04-search-engine.md @@ -1,59 +1,40 @@ # 6.4 分布式搜索引擎 -在Web一章中，我们提到 MySQL 很脆弱。数据库系统本身要保证实时和强一致性，所以其功能设计上都是为了满足这种一致性需求。比如 write ahead log 的设计，基于 B+ 树实现的索引和数据组织，以及基于 MVCC 实现的事务等等。 +在Web一章中，我们提到MySQL很脆弱。数据库系统本身要保证实时和强一致性，所以其功能设计上都是为了满足这种一致性需求。比如write ahead log的设计，基于B+树实现的索引和数据组织，以及基于MVCC实现的事务等等。 -关系型数据库一般被用于实现 OLTP 系统，所谓 OLTP，援引 wikipedia: +关系型数据库一般被用于实现OLTP系统，所谓OLTP，援引wikipedia: > 在线交易处理（OLTP, Online transaction processing）是指透过信息系统、电脑网络及数据库，以线上交易的方式处理一般即时性的作业数据，和更早期传统数据库系统大量批量的作业方式并不相同。OLTP通常被运用于自动化的数据处理工作，如订单输入、金融业务…等反复性的日常性交易活动。和其相对的是属于决策分析层次的联机分析处理（OLAP）。 -在互联网的业务场景中，也有一些实时性要求不高(可以接受多 s 的延迟)，但是查询复杂性却很高的场景。举个例子，在电商的 wms 系统中，或者在大多数业务场景丰富的 crm 或者客服系统中，可能需要提供几十个字段的随意组合查询功能。这种系统的数据维度天生众多，比如一个电商的 wms 中对一件货物的描述，可能有下面这些字段： +在互联网的业务场景中，也有一些实时性要求不高(可以接受多秒的延迟)，但是查询复杂性却很高的场景。举个例子，在电商的wms系统中，或者在大多数业务场景丰富的crm或者客服系统中，可能需要提供几十个字段的随意组合查询功能。这种系统的数据维度天生众多，比如一个电商的wms中对一件货物的描述，可能有下面这些字段： -> 仓库 id，入库时间，库位分区 id，储存货架 id，入库操作员 id，出库操作员 id，库存数量，过期时间，sku 类型，产品品牌，产品分类，内件数量 +> 仓库id，入库时间，库位分区id，储存货架id，入库操作员id，出库操作员id，库存数量，过期时间，sku类型，产品品牌，产品分类，内件数量 除了上述信息，如果商品在仓库内有流转。可能还有有关联的流程 id，当前的流转状态等等。 想像一下，如果我们所经营的是一个大型电商，每天有千万级别的订单，那么在这个数据库中查询和建立合适的索引都是一件非常难的事情。 -在 CRM 或客服类系统中，常常有根据关键字进行搜索的需求，大型互联网公司每天会接收数以万计的用户投诉。而考虑到事件溯源，用户的投诉至少要存 2~3 年。又是千万级甚至上亿的数据。根据关键字进行一次 like 查询，可能整个 MySQL 就直接挂掉了。 +在CRM或客服类系统中，常常有根据关键字进行搜索的需求，大型互联网公司每天会接收数以万计的用户投诉。而考虑到事件溯源，用户的投诉至少要存2~3年。又是千万级甚至上亿的数据。根据关键字进行一次like查询，可能整个MySQL就直接挂掉了。 这时候我们就需要搜索引擎来救场了。 ## 搜索引擎 -elasticsearch 是开源分布式搜索引擎的霸主，其依赖于 Lucene 实现，在部署和运维方面做了很多优化。当今搭建一个分布式搜索引擎比起 Sphinx 的时代已经是容易很多很多了。只要简单配置客户端 ip 和端口就可以了。 +Elasticsearch是开源分布式搜索引擎的霸主，其依赖于Lucene实现，在部署和运维方面做了很多优化。当今搭建一个分布式搜索引擎比起Sphinx的时代已经是容易很多很多了。只要简单配置客户端IP和端口就可以了。 ### 倒排列表 -虽然 es 是针对搜索场景来定制的，但如前文所言，实际应用中常常用 es 来作为 database 来使用，就是因为倒排列表的特性。可以用比较朴素的观点来理解倒排索引： +虽然es是针对搜索场景来定制的，但如前文所言，实际应用中常常用es来作为database来使用，就是因为倒排列表的特性。可以用比较朴素的观点来理解倒排索引： -``` -┌─────────────────┐ ┌─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐ -│ order_id: 103 │──────▶│ doc_id:4231 │ doc_id:4333 │ doc_id:5123 │ doc_id:9999 │ -└─────────────────┘ └─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┘ +![posting-list](../images/ch6-posting_list.png) +对Elasticsearch中的数据进行查询时，本质就是求多个排好序的序列求交集。非数值类型字段涉及到分词问题，大多数内部使用场景下，我们可以直接使用默认的bi-gram分词。什么是bi-gram分词呢： - - - -┌─────────────────┐ ┌─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐ -│ sku_id: 30221 │──────▶│ doc_id:4231 │ doc_id:5123 │ doc_id:5644 │ doc_id:7801 │ doc_id:9999 │ -└─────────────────┘ └─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┘ - - - - -┌─────────────────┐ ┌─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐ -│ city_id: 3 │──────▶│ doc_id:5123 │ doc_id:9999 │doc_id:10232 │doc_id:54321 │doc_id:63142 │doc_id:71230 │doc_id:90123 │ -└─────────────────┘ └─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┘ -``` - -对 es 中的数据进行查询时，本质就是求多个排好序的序列求交集。非数值类型字段涉及到分词问题，大多数内部使用场景下，我们可以直接使用默认的 bi-gram 分词。什么是 bi-gram 分词呢： - -即将所有 Ti 和 T(i+1) 组成一个词(在 es 中叫 term)，然后再编排其倒排列表，这样我们的倒排列表大概就是这样的： +即将所有Ti和T(i+1)组成一个词(在es中叫term)，然后再编排其倒排列表，这样我们的倒排列表大概就是这样的： ![terms](../images/ch6-terms.png) -当用户搜索 '天气很好' 时，其实就是求：天气、气很、很好三组倒排列表的交集，但这里的相等判断逻辑有些特殊，用伪代码表示一下： +当用户搜索'天气很好'时，其实就是求：天气、气很、很好三组倒排列表的交集，但这里的相等判断逻辑有些特殊，用伪代码表示一下： ```go func equal() { @@ -76,7 +57,7 @@ func equal() { } ``` -多个有序列表求交集的时间复杂度是：O(N * M)， N 为给定列表当中元素数最小的集合， M 为给定列表的个数。 +多个有序列表求交集的时间复杂度是：O(N * M)，N为给定列表当中元素数最小的集合，M为给定列表的个数。 在整个算法中起决定作用的一是最短的倒排列表的长度，其次是词数总和，一般词数不会很大(想像一下，你会在搜索引擎里输入几百字来搜索么？)，所以起决定性作用的，一般是所有倒排列表中，最短的那一个的长度。 @@ -84,7 +65,7 @@ func equal() { ### 查询 DSL -es 定义了一套查询 DSL，当我们把 es 当数据库使用时，需要用到其 bool 查询。举个例子： +es定义了一套查询DSL，当我们把es当数据库使用时，需要用到其bool查询。举个例子： ```json { @@ -139,7 +120,7 @@ if field_1 == 1 && field_2 == 2 && field_3 == 3 && field_4 == 4 { } ``` -用 bool should query 可以表示 or 的逻辑： +用bool should query可以表示or的逻辑： ```json { @@ -178,7 +159,7 @@ if field_1 == 1 || field_2 == 2 { } ``` -这些 Go 代码里 if 后面跟着的表达式在编程语言中有专有名词来表达 Boolean Expression： +这些Go代码里`if`后面跟着的表达式在编程语言中有专有名词来表达Boolean Expression： ```go 4 > 1 @@ -186,7 +167,7 @@ if field_1 == 1 || field_2 == 2 { 3 < i && x > 10 ``` -es 的 Bool Query 方案，实际上就是用 json 来表达了这种程序语言中的 Boolean Expression，为什么可以这么做呢？因为 json 本身是可以表达树形结构的，我们的程序代码在被编译器 parse 之后，也会变成 AST，而 AST 抽象语法树，顾名思义，就是树形结构。理论上 json 能够完备地表达一段程序代码被 parse 之后的结果。这里的 Boolean Expression 被编译器 Parse 之后也会生成差不多的树形结构，而且只是整个编译器实现的一个很小的子集。 +es的`Bool Query`方案，实际上就是用json来表达了这种程序语言中的Boolean Expression，为什么可以这么做呢？因为json本身是可以表达树形结构的，我们的程序代码在被编译器parse之后，也会变成AST，而AST抽象语法树，顾名思义，就是树形结构。理论上json能够完备地表达一段程序代码被parse之后的结果。这里的Boolean Expression被编译器Parse之后也会生成差不多的树形结构，而且只是整个编译器实现的一个很小的子集。 ### 基于 client sdk 做开发 @@ -281,13 +262,13 @@ func deleteDocument( } ``` -因为 lucene 的性质，本质上搜索引擎内的数据是不可变的，所以如果要对 document 进行更新，实际上是按照 id 进行完全覆盖的操作，所以与插入的情况是一样的。 +因为Lucene的性质，本质上搜索引擎内的数据是不可变的，所以如果要对文档进行更新，实际上是按照id进行完全覆盖的操作，所以与插入的情况是一样的。 -使用 es 作为数据库使用时，需要注意，因为 es 有索引合并的操作，所以数据插入到 es 中到可以查询的到需要一段时间(由 es 的 refresh_interval 决定)。所以千万不要把 es 当成强一致的关系型数据库来使用。 +使用es作为数据库使用时，需要注意，因为es有索引合并的操作，所以数据插入到es中到可以查询的到需要一段时间(由es的refresh_interval决定)。所以千万不要把es当成强一致的关系型数据库来使用。 ### 将 sql 转换为 DSL -比如我们有一段 bool 表达式，user_id = 1 and (product_id = 1 and (star_num = 4 or star_num = 5) and banned = 1)，写成 SQL 是如下形式： +比如我们有一段bool表达式，`user_id = 1 and (product_id = 1 and (star_num = 4 or star_num = 5) and banned = 1)`，写成SQL是如下形式： ```sql select * from xxx where user_id = 1 and ( @@ -295,7 +276,7 @@ select * from xxx where user_id = 1 and ( ) ``` -写成 es 的 DSL 是如下形式： +写成es的DSL是如下形式： ```json { @@ -356,15 +337,15 @@ select * from xxx where user_id = 1 and ( } ``` -es 的 DSL 虽然很好理解，但是手写起来非常费劲。前面提供了基于 SDK 的方式来写，但也不足够灵活。 +es的DSL虽然很好理解，但是手写起来非常费劲。前面提供了基于 SDK 的方式来写，但也不足够灵活。 -SQL 的 where 部分就是 boolean expression。我们之前提到过，这种 bool 表达式在被 parse 之后，和 es 的 DSL 的结构长得差不多，我们能不能直接通过这种“差不多”的猜测来直接帮我们把 SQL 转换成 DSL 呢？ +SQL的where部分就是boolean expression。我们之前提到过，这种bool表达式在被parse之后，和es的DSL的结构长得差不多，我们能不能直接通过这种“差不多”的猜测来直接帮我们把SQL转换成DSL呢？ -当然可以，我们把 SQL 的 where 被 Parse 之后的结构和 es 的 DSL 的结构做个对比： +当然可以，我们把SQL的where被Parse之后的结构和es的DSL的结构做个对比： ![ast](../images/ch6-ast-dsl.png) -既然结构上完全一致，逻辑上我们就可以相互转换。我们以广度优先对 AST 树进行遍历，然后将二元表达式转换成 json 字符串，再拼装起来就可以了，限于篇幅，本文中就不给出示例了，读者朋友可以查看： +既然结构上完全一致，逻辑上我们就可以相互转换。我们以广度优先对AST树进行遍历，然后将二元表达式转换成json字符串，再拼装起来就可以了，限于篇幅，本文中就不给出示例了，读者朋友可以查看： > github.com/cch123/elasticsql @@ -372,33 +353,15 @@ SQL 的 where 部分就是 boolean expression。我们之前提到过，这种 b ## 异构数据同步 -在实际应用中，我们很少直接向搜索引擎中写入数据。更为常见的方式是，将 MySQL 或其它关系型数据中的数据同步到搜索引擎中。而搜索引擎的使用方只能对数据进行查询，无法进行修改和删除。 +在实际应用中，我们很少直接向搜索引擎中写入数据。更为常见的方式是，将MySQL或其它关系型数据中的数据同步到搜索引擎中。而搜索引擎的使用方只能对数据进行查询，无法进行修改和删除。 常见的同步方案有两种： ### 通过时间戳进行增量数据同步 -``` - ┌────────────────────────┐ ┌────────────────────────┐ - │ move 10 min data to es │ │ move 10 min data to es │ - └────────────────────────┘ └────────────────────────┘ +![sync to es](../images/ch6-sync.png) - │ │ ┌───────────────┐ -───────────────┼────────────────┬──────────────┴─────────────┬──────────────▶ │ time passes │ - │ ┌───────┐ │ │ └───────────────┘ - │◀──┤ 10min ├───▶│ ┌────────────────────────┐ - │ └───────┘ │ │ move 10 min data to es │ - │ └────────────────────────┘ - │ - │ - │ - │ - ┌────────────────────────┐ - │ move 10 min data to es │ - └────────────────────────┘ -``` - -这种同步方式与业务强绑定，例如 wms 系统中的出库单，我们并不需要非常实时，稍微有延迟也可以接受，那么我们可以每分钟从 MySQL 的出库单表中，把最近十分钟创建的所有出库单取出，批量存入 es 中，具体的逻辑实际上就是一条 SQL： +这种同步方式与业务强绑定，例如wms系统中的出库单，我们并不需要非常实时，稍微有延迟也可以接受，那么我们可以每分钟从MySQL的出库单表中，把最近十分钟创建的所有出库单取出，批量存入es中，具体的逻辑实际上就是一条SQL： ```sql select * from wms_orders where update_time >= date_sub(now(), interval 10 minute); @@ -412,60 +375,14 @@ select * from wms_orders where update_time >= date_sub( ); ``` -取最近 11 分钟有变动的数据覆盖更新到 es 中。这种方案的缺点显而易见，我们必须要求业务数据严格遵守一定的规范。比如这里的，必须要有 update_time 字段，并且每次创建和更新都要保证该字段有正确的时间值。否则我们的同步逻辑就会丢失数据。 +取最近11分钟有变动的数据覆盖更新到es中。这种方案的缺点显而易见，我们必须要求业务数据严格遵守一定的规范。比如这里的，必须要有update_time字段，并且每次创建和更新都要保证该字段有正确的时间值。否则我们的同步逻辑就会丢失数据。 ### 通过 binlog 进行数据同步 -``` - ┌────────────────────────┐ - │ MySQL master │ - └────────────────────────┘ - │ - │ - │ - │ - │ - │ - ▼ - ┌───────────────────┐ - │ row format binlog │ - └───────────────────┘ - │ - │ - │ - ┌───────────────┴──────────────┐ - │ │ - │ │ - ▼ ▼ -┌────────────────────────┐ ┌─────────────────┐ -│ MySQL slave │ │ canal │ -└────────────────────────┘ └─────────────────┘ - │ - ┌─────────┴──────────┐ - │ parsed binlog │ - └─────────┬──────────┘ - │ - ▼ - ┌────────────────┐ - │ kafka │─────┐ - └────────────────┘ │ - │ - │ - │ - │ - ┌───────────┴──────┐ - │ kafka consumer │ - └───────────┬──────┘ - │ - │ - │ - │ ┌────────────────┐ - └─────▶│ elasticsearch │ - └────────────────┘ -``` +![binlog-sync](../images/ch6-binlog-sync.png) -业界使用较多的是阿里开源的 canal，来进行 binlog 解析与同步。canal 会伪装成 MySQL 的从库，然后解析好行格式的 binlog，再以更容易解析的格式(例如 json) 发送到消息队列。 +业界使用较多的是阿里开源的Canal，来进行binlog解析与同步。canal会伪装成MySQL的从库，然后解析好行格式的binlog，再以更容易解析的格式(例如json)发送到消息队列。 -由下游的 kafka 消费者负责把上游数据表的自增主键作为 es 的 document 的 id 进行写入，这样可以保证每次接收到 binlog 时，对应 id 的数据都被覆盖更新为最新。MySQL 的 row 格式的 binlog 会将每条记录的所有字段都提供给下游，所以实际上在向异构数据目标同步数据时，不需要考虑数据是插入还是更新，只要一律按 id 进行覆盖即可。 +由下游的kafka消费者负责把上游数据表的自增主键作为es的document的id进行写入，这样可以保证每次接收到binlog时，对应id的数据都被覆盖更新为最新。MySQL的row格式的binlog会将每条记录的所有字段都提供给下游，所以实际上在向异构数据目标同步数据时，不需要考虑数据是插入还是更新，只要一律按id进行覆盖即可。 -这种模式同样需要业务遵守一条数据表规范，即表中必须有唯一主键 id 来保证我们进入 es 的数据不会发生重复。一旦不遵守该规范，那么就会在同步时导致数据重复。当然，你也可以为每一张需要的表去定制消费者的逻辑，这就不是通用系统讨论的范畴了。 +这种模式同样需要业务遵守一条数据表规范，即表中必须有唯一主键id来保证我们进入es的数据不会发生重复。一旦不遵守该规范，那么就会在同步时导致数据重复。当然，你也可以为每一张需要的表去定制消费者的逻辑，这就不是通用系统讨论的范畴了。 diff --git a/images/ch6-binlog-sync.png b/images/ch6-binlog-sync.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fd391a812eb2fd2476e1347fc0b69a0d66dafb22 GIT binary patch literal 15400 zcmeIZcTm$`|1TJN?}CIPL?BctL5dVXdI`OXbOH)0O?oc@MOvhaAVol$GzIA;fDk~W z2m%U%6ahu5^mb3a&vSR~?#$iYXXftiANym5nM^)O&iS0rIp_UqC(ck`lZKLw5(0tH zXltn%Lm&iD@IORO3f>Xwpc92axFOnVw@d?U|GcDX)tlJw>)Y145=h0cpi`wep17fI zEwpU&EH3>vfajD82M(`Z{@NUrW>vqLSj15aMMttERg>~X4eQpb5W@7?gt z`wj`A%JiOANvv1}Z#Ett9tJqXHxqh!c^Pp<6FoPJFcEY;TO`k# z;)Qc}^Cl#IfonK~s8;CXdIWf~&=QPaN5m7vU`_&iVO$y7_Y{bYq$0NYP_JIt|M2<5 zORdSbd8PZ15z+fD^MBdJjeTAP-(P7(26?vLOSor6@*QXU+3Vli?zp%7k?zluyelhu z@{6^hZxSVbC~liDo~*%mMb1a-=_SFd$qGA9LXOu;CIiPBy_}9#3zJd9xr)ZE0oxec zD$81x?;*Q-Hv+cub8d!OZ8ZNDT^lWYtZ=+q81yNI>T;3lW7@a(Mz1!V?SET7++Iu( zwh#^6Y&%#I3qOj#V)7aZ4LsYMEY?ni_m|&(rABeIR+6{W6UXHJSx<(KL*9EyYi*|K z9rDF>?XUIsGk-mq*Z$={7iuBrw=MvcbV2SN>F3ZV9?CgnvLAD!952P(gihBwX=>rD+k(t?mIwJaJ1*MCtL^MW?b=1SLbf6mE>3r&2H>DG zJM+rAGGBFK+FWn8gBQR*)Qn>INP0w2nj$$WezNXx3; ztyp#VrM!j9aPGCdke#>(-`?we5BhyAa6Xc(NIjnA`1oU%r1M0%*;s>z9SOO;QLUqT zD2*8w49jvHe=g?YY%`oPi-?R?Yh$LV`cVa{KgGB$$X8KXDxG>gf~6EaVmL7qyxC^_ z{=se6uXSZAq=RqWXPf)M2u@VlwgqV~52WuMI&{YhE`=Q}Uk==#zPr4fX_rAt!&X|& zEM$tQ?l`v+wP`M@uC#5ldKkR&(!a=OZS2=DyGJYRU@pAF?eB-ncCsvI_j)EJ7ODN! zz_f;pYN;r{zBl?x&fzsO>natCh@l50HI{~5=l7S&dX>((%xibx@t4KEOd8cIoNjfG zm6`D0Vvf{4Yv?%ByJc2sCDot87k@>@ZCs$z`}}0?;(Pv>u2@?Uz2!R>y>f1%dBxq2 zl3?aCRNm}O<`T=6ewY$^vM)FV$=d((t-`J}!{y`if=*&_2t~vySgWaR!3X7egPCHJ ze2n%j&VwwKZ`>xUu8~l&q~$6G4-BLW7yEC1e;a-gHr*cD61ClavXNS4(*hTvc&QZ$ 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