1.ElasticSearch客户端源码：RestHighLevelClient
2.ES核心源码(二):创建索引和主节点
3.SpringBoot如何集成Elasticsearch，源码这篇就够了
4.es lucene搜索及聚合流程源码分析
5.ElasticSearch源码：线程池（2）
6.ElasticSearch客户端源码：RestClient初始化
ElasticSearch客户端源码：RestHighLevelClient
ElasticSearch源码版本 7.5.2
RestHighLevelClient的构建核心在于提供多样的API给开发者使用，每个API均对应同步与异步两种请求方式，源码异步请求以async结尾，构建且需配合监听器处理响应结果。源码
在初始化RestHighLevelClient时，构建公共邮箱源码主要过程包括创建HttpClient、源码初始化RestClient以及启动HttpClient。构建HttpClient通过nio的源码reactor模式处理请求，并由线程工厂创建reactorThread。构建
初始化RestHighLevelClient实例时，源码核心字段registry的构建构建包括整合聚合类操作、插件类和自定义NamedXContentRegistry.Entry，源码最终构建出NamedXContentRegistry。构建
同步与异步请求的源码实现方式分为三对函数，分别增加parseEntity和处理异常返回Optional功能。同步请求方法在最终处理返回结果时，利用entityParser解析实体或返回Optional。异步请求则需要监听器，后段项目源码于监听器内处理返回结果。
以Delete By Query API为例，分析其同步请求流程包括构建请求、发起请求和处理响应。构建请求参数需遵循特定规则，发起请求后通过通用函数式调用方法执行，最后通过entityParser解析响应或返回Optional。
对于响应处理，Delete By Query API返回的是scroll request的响应，即BulkByScrollResponse，包含特定字段信息。此API的实现依赖于restHighLevelClient的performRequestAndParseEntity方法。
除了自身支持的API，RestHighLevelClient还提供对其他Client的接口。以IndicesClient为例，执行Delete Index API时，同样调用performRequestAndParseEntity方法实现。
综上所述，蘑菇集市源码RestHighLevelClient作为ElasticSearch客户端，通过提供丰富的API、支持同步与异步请求，并通过初始化流程构建高效响应机制，为开发者提供了灵活且强大的数据检索与管理工具。
ES核心源码(二):创建索引和主节点
在ElasticSearch系统中，写请求的流程引发了一个关键问题：主节点(master node)在数据写入过程中是否扮演了关键角色？让我们深入源码探讨这个话题，解答疑问。
首先，ElasticSearch的核心在于如何高效地管理和存储数据。其主节点的职责之一是在索引创建和管理过程中提供协调服务。当用户发起创建索引的请求时，流程从接收HTTP请求开始，具体在`org.elasticsearch.pletion和Join则在特定场景下使用。Array要求数组内字段类型一致，Multi-fields则支持多种处理方式的字符串字段。
总体来说，ES的雨荷源码字段类型丰富且友好，但并非所有场景都适用。开发者在实际应用中应参考官方文档和代码来选择和使用。
参考资源：org.apache.lucene.codecs.lucene (Lucene 9.0.0核心API)、Elasticsearch Guide [7.5]、elastic.co/guide/en/ela...
ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)
ElasticSearch源码版本 7.5.2 遇到ES中未分配分片的情况时，特别是在大型集群中，处理起来会比较复杂。Master节点负责分片分配，通过调用allocationService.reroute方法执行分片分配，这是关键步骤。 在分布式系统中，诸如Kafka和ElasticSearch，平衡集群内的数据和分片分配是至关重要的。Kafka的leader replica负责数据读写，而ElasticSearch的主分片负责写入，副分片承担读取。如果集群内节点间的负载不平衡，会严重降低系统的鸿蒙4源码健壮性和性能。主分片和副分片集中在某个节点的情况，一旦该节点异常，分布式系统的高可用性将不复存在。因此，分片的再平衡（rebalance）是必要的。 分片分配（Shard Allocation）是指将一个分片指定给集群中某个节点的过程。这一决策由主节点完成，涉及决定哪个分片分配到哪个节点，以及哪个分片为主分片或副分片。分片分配（Shard Allocation）
重要参数包括：cluster.routing.allocation.enable，该参数可以动态调整，控制分片的恢复和分配。重新启动节点时，此设置不会影响本地主分片的恢复。如果重新启动的节点具有未分配的主分片副本，则会立即恢复该主分片。触发条件
分片分配的触发条件通常与集群状态有关，具体细节在后续段落中展开。分片再平衡（Shard Rebalance）
重要参数包括：cluster.routing.rebalance.enable，用于控制整个集群的分片再平衡。再平衡的触发条件与集群分片数的变化有关，操作需要在业务低峰期进行，以减少对集群的影响。 再平衡策略的触发条件主要由以下几个参数控制：定义分配在节点的分片数的因子阈值。
定义分配在节点某个索引的分片数的因子阈值。
超出这个阈值时就会重新分配分片。
从逻辑角度和磁盘存储角度考虑，再平衡可确保集群中每个节点的分片数均衡，避免单节点负担过重。同时，确保索引的分片均匀分布，避免集中在某一分片。再平衡决策
再平衡决策涉及两个关键组件：分配器（allocator）和决策者（deciders）。 分配器负责寻找最优节点进行分片分配，通过将拥有分片数量最少的节点列表按分片数量递增排序。对于新建索引，分配器的目标是以均衡方式将新索引的分片分配给集群节点。 决策者依次遍历分配器提供的节点列表，判断是否分配分片，考虑分配过滤规则和是否超过节点磁盘容量阈值等因素。手动执行再平衡
客户端可以通过发起POST请求到/_cluster/reroute来执行再平衡操作。此操作在服务端解析为两个命令，分别对应分片移动和副本分配。内部模块执行再平衡
ES内部在触发分片分配时会调用AllocationService的reroute方法来执行再平衡。总结
无论是手动执行再平衡命令还是ES内部自动执行，最终都会调用reroute方法来实现分片的再平衡。再平衡操作涉及两种主要分配器（GatewayAllocator和ShardsAllocator），每种分配器都有不同的实现策略，以优化分配过程。决策者（Deciders）在再平衡过程中起关键作用，确保决策符合集群状态和性能要求。再平衡策略和决策机制确保了ElasticSearch集群的高效和稳定运行。Elasticsearch 源码探究 ——故障探测和恢复机制
Elasticsearch 故障探测及熔断机制的深入探讨
在Elasticsearch的7..2版本中，节点间的故障探测及熔断机制是确保系统稳定运行的关键。故障监测主要聚焦于服务端如何应对不同场景，包括但不限于主节点和从节点的故障，以及数据节点的离线。
在集群故障探测中，Elasticsearch通过leader check和follower check机制来监控节点状态。这两个检查通过名为same线程池的线程执行，该线程池具有特殊属性，即在调用者线程中执行任务，且用户无法直接访问。在配置中，Elasticsearch允许检查偶尔失败或超时，但只有在连续多次检查失败后才认为节点出现故障。
选举认知涉及主节点的选举机制，当主节点出现故障时，会触发选举过程。通过分析相关选举配置，可以理解主节点与备节点之间的切换机制。
分片主从切换在节点离线时自动执行，该过程涉及状态更新任务和特定线程池的执行。在完成路由变更后，master节点同步集群状态，实现主从分片切换，整个过程在资源良好的情况下基本为秒级。
客户端重试机制在Java客户端中体现为轮询存活节点，确保所有节点均等机会处理请求，避免单点过载。当节点故障时，其加入黑名单，客户端在发送请求时会过滤出活跃节点进行选择。
故障梳理部分包括主master挂掉、备master挂掉、单个datanode挂掉、活跃master节点和一个datanode同时挂掉、服务端熔断五种故障场景，以及故障恢复流程图。每种场景的处理时间、集群状态变化、对客户端的影响各有不同。
最佳实践思考总结部分包括客户端和服务器端实践的复盘，旨在提供故障预防和快速恢复策略的建议。通过深入理解Elasticsearch的故障探测及熔断机制，可以优化系统设计，提高生产环境的稳定性。
