1 什么是partial update
1.1 全量修改文档的原理
全量修改文档的语法: PUT index/type/1
, 如果id=1的文档不存在, 则创建, 如果存在, 将发生替换原有文档的操作.
全量替换文档的性能比较低, 为了避免替换操作的发生, 引入partial update: 只修改指定的field, 不用全量修改数据.
1.2 修改指定field的思路
(1)根据用户请求, 获得要修改的文档;
(2)在内存中封装用户提交的新文档, 发送PUT请求到ES内部;
(3)将要替换的旧文档标记为deleted;
(4)最后将封装好的新文档存入索引中.
1.3 partial update的优势
(1)所有的查询、修改和写回操作, 都在同一个shard中进行, 避免了网络传输的开销.
不需要: 从特定shard查询文档 -> 返回到内存 -> 内存中修改 -> 将修改的文档发送到原来的shard -> 写索引 —— 这个复杂的操作, 显著提升了性能.
(2)减少了查询和修改的时间间隔, 可以有效减少并发冲突.
1.4 partial update的使用
使用方法: 通过_update
关键字实现增量更新:
// 添加测试数据:
PUT employee/developer/1
{
"name": "shou feng",
"sex": "male",
"age": 20
}
// partial update修改指定field:
POST employee/developer/1/_update
{
"doc": {
"age": 21
}
}
// 响应结果:
{
"_index": "employee",
"_type": "developer",
"_id": "1",
"_version": 2,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
}
}
// 查看文档, 发现age已经从20变为21了.
GET employee/developer/1
如果不使用_update
, 则会直接覆盖掉源文档, 导致原文档丢失部分数据:
// 不使用_update:
POST employee/developer/1
{
"doc": {
"age": 22
}
}
// 再次查看, 发现id=1的该文档就只剩一个age字段了:
GET employee/developer/1
2 通过脚本进行partial update操作
ES提供了脚本支持 —— 可以通过Groovy外置脚本(已过时)、内置painless
脚本实现各种复杂操作.
2.1 内置painless脚本修改文档
- 插入文档:
PUT employee/developer/1
{
"name": "shou feng",
"age": 20,
"salary": 10000
}
- 执行脚本: —— 这里使用的是更轻快简短的painless脚本, 就是直接由字符串表示的脚本:
POST employee/developer/1/_update // 发送POST请求, 执行partial update
{
"script": "ctx._source.salary+=500" // 为salary自增500
}
- 查看修改结果:
GET employee/developer/1
// 结果如下:
{
"_index": "employee",
"_type": "developer",
"_id": "1",
"_version": 5,
"found": true,
"_source": {
"name": "shou feng",
"age": 20,
"salary": 10500 // 自增500成功
}
}
2.2 外置Groovy脚本修改文档
说明: 在ES 6.x版本之后, groovy脚本不再支持, 这里演示所用的是ES 5.6.10版本, 如果在6.x版本中使用, 将会抛出如下异常:
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "script_lang not supported [groovy]"
- 将脚本文件存放在
$
{ES_HOME}/config/scripts下, 文件名为xxx.groovy, 内容为:
ctx._source.salary+=bonus
—— 增加值为将近bonus的值, 脚本信息示例如下:
[root@ddkk.com scripts]# pwd
/data/elk-5.6.10/es-node/config/scripts
[root@ddkk.com scripts]# cat change_salary.groovy
ctx._source.salary+=bonus
[root@ddkk.com scripts]#
- 修改文档:
POST employee/developer/1/_update
{
"script": {
"lang": "groovy",
"file": "change_salary",
"params": {
"bonus": 500
}
}
}
// 响应结果为:
#! Deprecation: [groovy] scripts are deprecated, use [painless] scripts instead
{
"_index": "employee",
"_type": "developer",
"_id": "1",
"_version": 6,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
}
}
- 查看修改结果:
GET employee/developer/1
// 结果如下:
{
"_index": "employee",
"_type": "developer",
"_id": "1",
"_version": 6,
"found": true,
"_source": {
"name": "shou feng",
"age": 20,
"salary": 9000
}
}
说明:
在执行外置Groovy脚本时, ES提示Groovy脚本已经过时, 建议我们使用painless
—— 更轻快的表达方式, 即类似于ctx._source.salary+=bonus
的简短表达方式.
Elasticsearch 5.6开始, 默认脚本使用的方式就已经是painless
了. 关于脚本的详细使用, 请查看博文: ES 27 - Elasticsearch的painless脚本使用实践.
2.3 内置painless脚本upsert文档
- (先删除id=1的文档: DELETE employee/developer/1) 假设我们并不知道id=1的文档已经被删除了, 现在为其添加"level": 1的内容:
POST employee/developer/1/_update
{
"doc": {
"level": 1
}
}
- 抛出 [404 - 文档丢失] 的错误:
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "document_missing_exception",
"reason": "[developer][1]: document missing",
"index_uuid": "rT6tChP2QISaVd2OzdCEMA",
"shard": "3",
"index": "employee"
}
],
"type": "document_missing_exception",
"reason": "[developer][1]: document missing",
"index_uuid": "rT6tChP2QISaVd2OzdCEMA",
"shard": "3",
"index": "employee"
},
"status": 404
}
- 修改upsert策略: 如果指定的文档不存在, 就执行upsert中的初始化操作; 如果存在, 就执行doc或script中的partial update操作:
POST employee/developer/1/_update
{
"script": "ctx.source.level+=1",
"upsert": {
"name": "heal",
"age": 20
}
}
此时发现"result" : "created"
—— 新建了文档.
2.4 外置Groovy脚本delete文档
说明: 这里演示所用的是ES 5.6.10版本.
脚本路径:${ES_HOME}/config/scripts/delete_doc.groovy
脚本内容:ctx.op = ctx._source.age == age ? 'delete': 'none' ctx.op = ctx._source.age == param ? 'delete' : 'none'
- 使用示例:
POST employee/developer/1/_update
{
"script": {
"lang": "groovy",
"file": "delete_doc",
"params": {
"age": 20 // 如果年龄是20, 则删除之
}
}
}
- 响应结果:
#! Deprecation: [groovy] scripts are deprecated, use [painless] scripts instead
{
"_index": "employee",
"_type": "developer",
"_id": "1",
"_version": 13,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
}
}
- 查看文档是否被删除:
GET employee/developer/1
// 响应结果 - 成功删除:
{
"_index": "employee",
"_type": "developer",
"_id": "1",
"found": false
}
3 partial update的并发控制策略
partial update内部也是通过乐观锁进行并发控制的.
关于并发控制, 请参见博文: Elasticsearch的并发控制策略.
3.1 控制方式
POST index/type/id/_update?retry_on_conflict=5
POST index/type/id/_update?retry_on_conflict=5&version=5
3.2 retry原理
retry_on_conflict
: 发生冲突后的重试次数.
(1)客户端A、B几乎同时获取同一个文档, 一并获得_version
版本信息, 假设此时_version=1
;
(2)客户端A修改文档中的部分内容, 将修改写入索引;
(3)Elasticsearch在写入索引时, 检查客户端A提交的文档的版本信息(这里仍然是1) 和 现存的文档的版本信息(这里也是1), 发现相同后, 执行写入操作, 并修改版本号_version=2
;
(4)客户端B也修改文档中的部分内容, 其操作写回索引的速度稍慢. 此时同样执行过程(3): ES发现客户端B提交的文档的版本为1, 而现存文档的版本为2 ===> 发生冲突, 此次partial update将失败;
(5)partial update操作失败后, 将重复(1) - (3) 过程, 重复的次数, 就是retry_on_conflict
参数的值.