segments&cache

segments&cache Segments 执行效果

• 命令  在 sense 里边执行  GET /abcd/_segments  前边的是索引名称，后边是请求 段信息
• 说明  索引是面向分片的，是由于索引是由一个或多个分片（以及它的副本）构成，每个分片就是一个物理上的Lucene索引
• 返回

名词解释

• 已提交索引段：指那些已经执行了提交命令的段，意味着已经提交到磁盘持久化并且是只读的；
• 可查询索引段：可供查询使用的索引段；
• 索引的代：告诉我们索引有多“老”，起初创建的索引段的代为0，接着是1，依次继续；
• 被标记为已删除的索引数：这些文档会在索引段合并的过程中被删除；

Cache 分类

• 过滤器缓存
• 字段数据缓存

哪些场景会使用到缓存

• 父子索引
• 切面
• 基于索引字段的高效排序

过滤器缓存 索引级过滤器缓存

index.cache.filter.type：类型 resident，soft，weak或node（默认值）

index.cache.filter.max_size：存储到缓存中的最大纪录数，默认为-1，应用于指定索引的某个分片的某个索引段上；

index.cache.filter.expire：指定过滤器缓存中记录的过期时间，默认为-1，60m代表60分钟；

节点级别过滤器缓存

应用于给定节点的所有分片，可以利用下边的参数设置缓存的大小：

indices.cache.filter.size：可以使用百分数 1% 占用当前最大堆内存的百分比，也可以设置数字 如 1024mb

移除策略：LRU

字段数据缓存 说明

字段数据缓存在我们涉及到 切面计算 或 基于字段数据排序使用

做法：加载相关字段的全部数据到内存中。

配置

index.fielddata.cache.type：同上

index.fielddata.cache.size：同上

index.fielddata.cache.expire：同上

过滤

上边的索引尤其是字段索引都是es的默认机制，将 切面计算的字段和排序的字段做的默认的fielddata索引，

现在我们选择性的将一些字段数据缓存做一个定制化

这样做的好处是：将一些低频词项甚至是错误的词从字段缓存中删除，降低字段缓存的总量；

基于词频和正则表达式过滤

只加载那些词频高于指定最小值且低于指定最大值的词项，词项的范围是针对索引段的。

 {

 ...

   properties:{

     "field":{

         "type":"string",

         "index":"not_anlyzed",

         "fielddata":{

             "filter":{

                 "frequency":{

                     "min":0.01,     词项出现频率大于1%

                     "max":0.4,      词项出现频率小于40%

                     "min_segment_size":100    该索引段至少要有100个文档

                 }，

                 “regex”:"^#.*"   词项必须以#开头

             }

         }

     }

   }

 }

 只有符合以上过滤条件的 词项 才会被缓存

清除缓存

• 清除全部缓存      _cache/clear
• 清除指定缓存      index/_cache/clear
• 清除指定类型缓存     index/_cache/clear?filter=true&field_data=false&bloom=true   清除索引的filter缓存和bloom缓存，保留fielddata字段数据缓存
• 清除指定字段缓存     index/_cache/clear?fields=title,price  清除字段为field和price的全部缓存

问题

1. filtercache是如何存储和获取的？
2. fielddatacache是如何存储和获取的？
3. segments的创建和merge机制是怎样的？