ElasticSearch 基本原理（二）总体架构设计

最新推荐文章于 2025-05-21 21:58:27 发布

腊八粥2018

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分类专栏： ElasticSearch 文章标签：近实时 ELasticSearch 架构基本原理

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本文深入探讨了ElasticSearch的六层架构设计，包括数据存储、Lucene框架、数据处理方式、发现机制、传输模块及API支持。揭示了ElasticSearch如何通过这些层次实现高效的数据检索和管理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

ElasticSearch 架构设计层次

ElasticSearch的总体结构，如下图

第一层 —— Gateway：即Elasticsearch支持的索引数据的存储格式，当Elasticsearch关闭再启动的时候，它就会从这个gateway里面读取索引数据；支持的格式有：本地的Local FileSystem、分布式的Shared FileSystem、Hadoop的文件系统HDFS等。

第二层 —— Lucene框架： Elasticsearch 的底层 API 是由 Lucene 提供的，每一个 Elasticsearch 节点上都有一个 Lucene 引擎的支持。

第三层 —— Elasticsearch数据的加工处理方式：Index Module（创建Index模块）、Search Module（搜索模块）、Mapping（映射）、River（运行在Elasticsearch集群内部的一个插件，主要用来从外部获取获取异构数据，然后在Elasticsearch里创建索引，常见的插件有RabbitMQ River、Twitter River，在2.x之后已经不再使用）。

第四层 —— Elasticsearch发现机制、脚本：Discovery 是Elasticsearch自动发现节点的机制；Zen是用来实现节点自动发现、Master节点选举用；（Elasticsearch是基于P2P的系统，它首先通过广播的机制寻找存在的节点，然后再通过多播协议来进行节点间的通信，同时也支持点对点的交互）。Scripting 是脚本执行功能，有这个功能能很方便对查询出来的数据进行加工处理。3rd Plugins 表示Elasticsearch支持安装很多第三方的插件，例如elasticsearch-ik分词插件、elasticsearch-sql sql插件。