摘要：
本文通过详细分析 Elasticsearch 的源码，深入探索其倒排索引机制的工作原理和实现细节。我们将探讨倒排索引的构建、存储、查询和更新删除过程，带领读者全面、详细地理解 Elasticsearch 中倒排索引的实现。
一、倒排索引简介
倒排索引是 Elasticsearch 实现快速全文搜索的核心技术。它将文档中的词项与其出现的文档和位置关联起来，使得在大量文档中迅速查找特定词项成为可能。
二、构建倒排索引的源码解析
在 Elasticsearch 的源码中，构建倒排索引涉及到多个类和方法。下面，我们将通过 IndexWriter 类的源码来探讨这一过程。
public class IndexWriter {
// ... 其他属性和方法
public void addDocument(Document doc) throws IOException {
// Document 是一个容器，存储了待索引的字段和值
// ... 初始化和准备阶段的代码
// 遍历文档的每个字段
for (IndexableField field : doc) {
// 获取字段的名称和值
String name = field.name();
String value = field.stringValue();
// 使用分析器对文本进行分词
Analyzer analyzer = getAnalyzer();
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(name, value);
tokenStream.reset();
// 遍历分词结果，构建倒排索引
while (tokenStream.incrementToken()) {
CharTermAttribute termAtt = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
String termText = termAtt.toString();
// 此处的 termText 即为分词后的词项
// 将词项加入到倒排索引中，此处为简化示例，具体实现会涉及到词项的存储、文档的标识、词项在文档中的位置等信息
addTermToInvertedIndex(name, termText, docId);
}
tokenStream.end();
tokenStream.close();
}
// ... 后续的索引更新和维护代码
}
private void addTermToInvertedIndex(String fieldName, String termText, int docId) {
// 此方法用于将词项加入到倒排索引中
// 在实际的 Lucene 源码中，这里会涉及到更复杂的数据结构和算法来存储和管理倒排索引
// ... 具体的实现代码
}
// ... 其他属性和方法
}
在上面的 addDocument 方法中，首先通过遍历文档的所有字段，然后使用分析器对每个字段的文本值进行分词处理。这里使用的 Analyzer 和 TokenStream 是 Lucene 提供的分词和 token 处理工具。
每个 token（即分词结果）都会被添加到倒排索引中。在示例代码中，addTermToInvertedIndex 方法是一个占位方法，代表将词项加入到倒排索引的过程。在实际的 Lucene 实现中，这里会涉及到复杂的数据结构和算法，用于高效地存储和管理倒排索引。
这个源码示例展示了倒排索引的构建过程是如何通过处理和分析文档、字段和词项来完成的。
三、倒排索引的存储源码解析
倒排索引的存储涉及到词典和倒排列表。我们通过 Terms 和 Postings 类的源码来分析这一部分。
public class Terms {
// ... (其他代码)
public TermsEnum iterator() throws IOException {
return new SegmentTermsEnum();
}
private class SegmentTermsEnum extends TermsEnum {
// ... (其他代码)
public boolean seekExact(BytesRef term) throws IOException {
// ... (其他代码)
return index.fst.seekExact(term, fstOutputs);
}
}
// ... (其他代码)
}
public class Postings {
private Map postings;
public Postings() {
this.postings = new HashMap();
}
public void addTerm(Term term, int docID) {
// ... (其他代码)
PostingList list = postings.get(term);
if (list == null) {
list = new PostingList();
postings.put(term, list);
}
list.add(docID);
}
// ... (其他代码)
}
在这部分中，Terms 和 Postings 分别用于处理倒排索引的词典和倒排列表。Terms 类用于管理索引中的词项集合，而 Postings 类是用于存储具体的倒排列表，也就是词项与文档及其在文档中位置的映射关系。每一个词项都有一个对应的 PostingList，用于存储该词项出现在哪些文档及其具体位置。
四、查询优化的源码解析
查询优化是 Elasticsearch 高性能的关键。我们通过 IndexSearcher 类来深入了解其源码实现。
public class IndexSearcher {
// ... (其他代码)
public TopDocs search(Query query, int n) throws IOException {
// ... (其他代码)
Weight weight = query.createWeight(this, ScoreMode.COMPLETE, 1);
// ... (其他代码)
CollectorManager manager =
TopScoreDocCollector.createSharedManager(n);
return search(List.of(leaves), weight, manager);
}
// ... (其他代码)
}
在这一部分，IndexSearcher 类是执行查询的核心类。它使用了 Weight 对象来计算查询的权重，这个权重是基于用户的查询请求来创建的。查询过程中，每个 segment 都会被搜索，收集器 Collector 会收集搜索结果并进行评分排序，最终返回排名靠前的文档。
五、倒排索引的更新和删除源码解析
更新和删除也是倒排索引管理中的关键操作，IndexWriter 类中的 deleteDocuments 方法是这一操作的核心实现。
public class IndexWriter {
public void deleteDocuments(Term... terms) throws IOException {
// ... (其他代码)
try {
if (docWriter.deleteTerms(terms) > 0) {
// ... (其他代码)
maybeMerge();
}
} finally {
// ... (其他代码)
}
}
// ... (其他代码)
}
在这部分，我们看到 IndexWriter 类的 deleteDocuments 方法。这个方法用于标记需要删除的文档。文档并不会立即从物理存储中删除，而是被标记为删除状态。在后续的 segment 合并过程中，被标记为删除的文档会被物理删除。该方法也涵盖了触发 segment 合并的条件。
补充：Segment 的定义和作用
定义：
在 Elasticsearch 中，一个 segment 是倒排索引的一部分，代表了一个索引的一个子集。每个 segment 都是一个完全独立的倒排索引，可以被单独搜索和管理。一个 Elasticsearch 索引通常由多个 segments 组成。
作用：
Segment 在 Elasticsearch 中的应用
Segment 的创建
当新的文档被索引到 Elasticsearch 时，它们首先被写入一个内存中的 buffer。当 buffer 满时，数据会被写入一个新的 segment。这些新 segment 最初是存储在内存中的，并被称为 "translog"。一旦 translog 达到一定大小，或经过一定时间，这些数据就会被写入磁盘中，成为一个不可变的 segment。
Segment Merge
随着更多的文档被写入，不可变的 segment 会越来越多。Elasticsearch 会定期进行 segment merge 操作，将小 segment 合并为大 segment，同时清除标记为删除的数据。这个过程有助于保持存储的效率和查询的速度。
六、总结
通过深入分析 Elasticsearch 的源码，我们对其倒排索引的实现有了更深入的了解。倒排索引的构建、存储、查询和更新删除是 Elasticsearch 提供快速、准确搜索结果的关键技术。掌握这些源码实现，能帮助我们更好地理解 Elasticsearch 的内部机制，为优化和扩展搜索功能提供有力的支持。
注意：以上源码分析是基于某一版本的 Elasticsearch 进行的，不同版本的具体实现可能有所不同。在应用和分析时，请参考相应版本的实源码。
