目錄
（1）倒排索引到底是啥？
（2）什麼叫分佈式搜索引擎？
（3）ElasticSearch的數據結構
（4）Shard數據分片機制
（5）Replica多副本數據冗餘機制
（6）全文總結
“ 這篇文章，我們來聊一下最近這一兩年行業內Java高級工程師面試的時候尤爲常見的一個問題：談談你對分佈式搜索引擎的理解，聊聊他的架構原理？
很多同學可能從來沒接觸過這個東西，所以本文我們就以現在最火最流行的Elasticsearch爲例，來聊一下分佈式搜索引擎的核心架構原理。”
（1）倒排索引到底是啥？
要了解分佈式搜索引擎，先了解一下搜索這個事兒吧，搜索這個技術領域裏最入門級別的一個概念就是倒排索引。
我們先簡單說一下倒排索引是個什麼東西。
假如說你現在不用搜索引擎，單純使用數據庫來存放和搜索一些數據，比如說放了一些論壇的帖子數據吧，那麼這個數據的格式大致如下：
很簡單吧，假設有一個id字段標識了每個帖子數據，然後title字段是帖子的標題，content字段是帖子的內容。
那麼這個時候，比如我們要是用數據庫來進行搜索包含“Java”這個關鍵字的所有帖子，大致SQL如下：
咱們姑且不論這個數據庫層面也有支持全文檢索的一些特殊索引類型，或者數據庫層面是怎麼執行的，這個不是本文討論的重點，你就看看數據庫的數據格式以及搜索的方式就好了。
但是如果你通過搜索引擎類的技術來存放帖子的內容，他是可以建立倒排索引的。
也就是說，你把上述的幾行數據放到搜索引擎裏，這個倒排索引的數據大致看起來如下：
關鍵詞 id
Java [1, 2, 3]
語言 [1]
面試 [3]
資源 [2]
所謂的倒排索引，就是把你的數據內容先分詞，每句話分成一個一個的關鍵詞，然後記錄好每個關鍵詞對應出現在了哪些id標識的數據裏。
那麼你要搜索包含“Java”關鍵詞的帖子，直接掃描這個倒排索引，在倒排索引裏找到“Java”這個關鍵詞對應的那些數據的id就好了。
然後你可以從其他地方根據這幾個id找到對應的數據就可以了，這個就是倒排索引的數據格式以及搜索的方式，上面這種利用倒排索引查找數據的方式，也被稱之爲全文檢索。
（2）什麼叫做分佈式搜索引擎？
其實要知道什麼叫做分佈式搜索引擎，你首先得知道，假如我們就用一臺機器部署一個搜索引擎系統，然後利用上述的那種倒排索引來存儲數據，同時支持一些全文檢索之類的搜索功能，那麼會有什麼問題？
其實還是很簡單，假如說你現在要存儲1TB的數據，那麼放在一臺機器還是可以的。
但是如果你要存儲超過10TB，100TB，甚至1000TB的數據呢？你用一臺機器放的下嗎？
當然是放不下的了，你的機器磁盤空間是不夠的。
大家看一下下面的圖：
所以這個時候，你就得用分佈式搜索引擎了，也就是要使用多臺機器來部署搜索引擎集羣。
比如說，假設你用的是Elasticsearch（後面簡寫爲：ES）。
現在你總共有3TB的數據，那麼你搞3臺機器，每臺機器上部署一個ES進程，管理那臺機器上的1TB數據就可以了。
這樣不就可以把3TB的數據分散在3臺機器上來存儲了？這不就是索引數據的分佈式存儲嗎？
而且，你在搜索數據的時候，不就可以利用3臺機器來對分佈式存儲後的數據進行搜索了？每臺機器上的ES進程不都可以對一部分數據搜索？這不就是分佈式的搜索？
是的，這就是所謂的分佈式搜索引擎：把大量的索引數據拆散成多塊，每臺機器放一部分，然後利用多臺機器對分散之後的數據進行搜索，所有操作全部是分佈在多臺機器上進行，形成了完整的分佈式的架構。
同樣，我們來看下面的圖，直觀的感受一下。
（3）Elasticsearch的數據結構
如果你要是使用Elasticsearch這種分佈式搜索引擎，必須要熟悉他的一些專業的技術名詞，描述他的一些數據結構。
比如說“index”這個東西，他是索引的意思，其實他有點類似於數據庫裏的一張表，大概對應表的那個概念。
比如你搞一個專門存放帖子的索引，然後他有id、title、content幾個field，這個field大致就是他的一個字段。
然後還有一個概念，就是document，這個就代表了index中的一條數據。
下面就是一個document，這個document可以寫到index裏去，算是index裏的一條數據。
而且寫到es之後，這條數據的內容就會拆分爲倒排索引的數據格式來存儲。
（4）Shard數據分片機制
那麼這個時候大家考慮一下，比如說你有一個index，專門存放論壇裏的帖子，現在論壇裏的帖子有1億，佔用了1TB的磁盤空間，這個還好說。
如果這個帖子有10億，100億，佔用了10TB、甚至100TB的磁盤空間呢？
那你這個index的數據還能在一臺機器上存儲嗎？答案明顯是不能的。
這個時候，你必須得支持這個index的數據分佈式存儲在多臺機器上，利用多臺機器的磁盤空間來承載這麼大的數據量。
而且，需要保證每臺機器上對這個index存儲的數據量不要太大，因爲控制單臺機器上這個index的數據量，可以保證他的搜索性能更高。
所以這裏就引入了一個概念：Shard數據分片結構。每個index你都可以指定創建多少個shard，每個shard就是一個數據分片，會負責存儲這個index的一部分數據。
比如說index裏有3億帖子，佔據3TB數據。然後這個index你設置了3個shard。
那麼每個shard就可以包含一個1TB大小的數據分片，每個shard在集羣裏的一臺機器上，這樣就形成了利用3臺機器來分佈式存儲一個index的數據的效果了。
大家看下面的圖：
現在index裏的3TB數據分佈式存儲在了3臺機器上，每臺機器上有一個shard，每個shard負責管理這個index的其中1TB數據的分片。
而且，另外一個好處是，假設我們要對這個index的3TB數據運行一個搜索，是不是可以發送請求到3臺機器上去？
3臺機器上的shard直接可以分佈式的並行對一部分數據進行搜索，起到一個分佈式搜索的效果，大幅度提升海量數據的搜索性能和吞吐量。
（5）Replica多副本數據冗餘機制
但是現在有一個問題，假如說3臺機器中的其中一臺宕機了，此時怎麼辦呢？
是不是這個index的3TB數據的1/3就丟失了？因爲上面有1TB的數據分片沒了。
所以說，還需要爲了實現高可用使用Replica多副本數據冗餘機制。
在Elasticsearch裏，就是支持對每個index設置一個replica數量的，也就是每個shard對應的replica副本的數量。
比如說你現在一個index有3個shard，你設置對每個shard做1個replica副本，那麼此時每個shard都會有一個replica shard。
這個初始的shard就是primary shard，而且primary shard和replica shard是絕對不會放在一臺機器上的，避免一臺機器宕機直接一個shard的副本也同時丟失了。
我們再來看下面的圖，感受一下：
在上述的replica機制下，每個primary shard都有一個replica shard在別的機器上，任何一臺機器宕機，都可以保證數據不會丟失，分佈式搜索引擎繼續可用。
Elasticsearch默認是支持每個index是5個primary shard，每個primary shard有1個replica shard作爲副本。
（6）文末總結
好了，本文到這兒就結束了，再來給大夥簡單小結。
我們從搜索引擎的倒排索引開始，到單機無法承載海量數據，再到分佈式搜索引擎的存儲和搜索。
然後我們以優秀的分佈式搜索引擎ES爲例，闡述了ES的數據結構，shard數據分片機制，replica多副本機制，解釋了一下分佈式搜索引擎的架構原理。
最後還是強調一下，在Java面試尤其是高級Java面試中，對於分佈式搜索引擎技術的考察越來越重，所以這塊技術的重要性，還是不容小覷的！