宇宙湾

Elasticsearch 是什么？

　Elasticsearch™ 是一款基于 Lucene 的搜索引擎，不但稳定、可靠、快速，同时具备良好的水平扩展能力

特性

• 功能丰富，且开箱即用
• 横向可扩展性
• 分片机制更好地解决热点问题
• 多副本有效保证了高可用
• 精确的熔断器机制
• 社区庞大，生态完善

主要概念

Cluster 集群

　在一个分布式系统里面，可以通过多个 Elasticsearch 节点组成一个集群。集群中会动态选举出一个主节点，保证了 Elasticsearch 集群不存在单点故障
　在同一子网内，只需要将进程设置为相同的集群名，Elasticsearch 就会把这些集群名相同的进程自动组成一个集群。集群中各节点间的通讯和数据负载均衡，全部都由 Elasticsearch 自动管理

Node 节点

　每一个 Elasticsearch 进程称为一个 Node 节点。在测试环境中，可以在一台服务器上运行多个 Elasticsearch 进程；但生产环境中，则建议每台服务器只运行一个 Elasticsearch 进程

Index 索引

　Elasticsearch 中的索引是文档数据存储的地方，相当于是传统关系数据库中的 DataBase 概念。更多逻辑上的对应关系，如下表所示：

有幸作为讲师参与了 ApacheCon 2022 大会，活动已经圆满结束，万分感谢主办方的邀请和筹划！

我的演讲主题是《Apache Druid 云原生架构演进》。

• 讲师介绍
• 视频回放
• 逐字稿

以上是相关材料，欢迎大家自取 😄

期间，收到了主办方、观众和读者的一致好评。同时，还结识了一波大佬，这也是我本次最大的收获，感谢！

以下，则是本次演讲详细剖析的三个核心问题：

1. 我们为什么要演进到云原生架构？
2. 如果要实现云原生化，那我们又要做哪些事情呢？
3. 而在这个过程中，可能还会踩到哪些坑呢？

感谢你们的关注与支持！！！

如何将 Mac 这个生产工具的效能发挥到极致呢（如何省出一个小长假）？本文将从 Mac 的基础环境配置、Java、Maven、高级命令、工具、快捷键和预先整理相关资源等方面，来阐述如何提升工作效率的。

大数据生态圈中，保证一致性的方式举不胜举

• Hadoop 用 ZooKeeper（Zab，即支持事务顺序的 Paxos）
• Elasticsearch 用 Hash 路由算法（而非一致性 Hash）
• Cassandra 用 Gossip 闲话算法
• Redis 用 Raft 选举算法

他们各有什么区别，为什么会如此选型？

Paxos 选举算法

　Paxos 是最先解决拜占庭将军问题的算法，利用过半选举的机制，保证了集群数据副本的一致性（微服务中服务注册与发现的场景，其实已经不再适用了）

Raft 选举算法

　Redis 使用 Raft 实现了自己的分布式一致性。Raft 本身和 Paxos 并没有场景上的区别。更多的是，协议上的简化、Term 概念的强化、Log 只会从 Leader 到 Follower 单向同步，使得实现起来会很方便

Zab 原子广播协议

　Hadoop 偏向于离线的海量数据处理，利用 ZooKeeper 来保证数据副本的一致性，是最为合适的

Hash 路由算法

　Elasticsearch 集群接收到为文档创建索引的请求时，需要选择在哪一个 shard（完整且独立的 Lucene 索引实例）上对文档进行索引。Elasticsearch 采用的是 djb2 哈希算法（俗称 times33），对要索引文档默认或指定的 key 进行哈希 hash(key)，然后再对 Elasticsearch 集群中 shard 的数量 n 进行取模，即 $hash(key) \, mod \, n$

一致性 Hash

　用于对数据存储进行负载均衡的算法。最新的进展，是在去年 Google 发表的一篇 有界负载的一致性 Hash 算法的论文。该算法保证了负载均衡一致性和稳定性的同时，在均匀性方面做出了实质性地改进。同时，Consistent Hashing with Bounded Loads 算法 也在 HaProxy 开源项目中得以应用，有效减少了其 8 倍的缓存带宽

Gossip 闲话算法

　Gossip 主要被 Cassandra 用于实现其分布式一致性。因为 Cassandra 框架，更看重 去中心化 和 容错 的特性，在不违背 CAP 定理的情况下，能够接受 最终一致性

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