Elasticsearch 分片路由算法的实现机制

Elasticsearch 通过 分片路由算法 确定文档应该写入哪个主分片，核心逻辑如下：

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1. 路由公式

Elasticsearch 使用以下公式计算目标分片位置：

text

shard_num = hash(_routing) % number_of_primary_shards

• _routing：路由键（默认等于文档 _id，可自定义）。

• number_of_primary_shards：主分片数量（索引创建时固定，不可修改）。

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2. 关键步骤

（1）路由键选择

• 默认行为：使用文档的 _id 作为 _routing 值。

  json

  PUT my_index/_doc/1   // _id=1 作为路由键
  { "name": "foo" }

• 自定义路由：可通过 routing 参数指定（如按用户ID分片）。

  json

  PUT my_index/_doc/2?routing=user123
  { "name": "bar" }

（2）哈希计算

• 对 _routing 值计算 Murmur3 哈希（一种高性能非加密哈希函数），生成一个整数。

（3）取模定位分片

• 将哈希值对 number_of_primary_shards 取模，得到目标分片编号（shard_num）。

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3. 代码级实现

Elasticsearch 的实际逻辑在 IndexRouting 类中实现：

java

// 伪代码：分片定位逻辑
public int shardId(String routing, int numShards) {
    int hash = Murmur3HashFunction.hash(routing); // 计算哈希
    return Math.floorMod(hash, numShards);       // 取模得分片ID
}

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4. 设计特点

特性	说明
确定性	相同 _routing 始终映射到同一分片，保证文档可被正确检索。
均匀分布	Murmur3 哈希确保数据均匀分布在所有分片上。
不可变性	主分片数量（number_of_primary_shards）一旦创建不可更改，否则路由失效。

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5. **写入流程示例

1. 客户端发送文档到协调节点（Coordinating Node）。

2. 协调节点通过路由公式计算目标主分片（如 shard_num=2）。

3. 协调节点将请求转发到主分片所在的数据节点（Data Node）。

4. 主分片写入成功后，并行同步到副本分片。

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6. **自定义路由的典型场景

• 局部性优化：将同一用户的文档存储在同一分片，提升查询效率。

  json

  PUT orders/_doc/1?routing=user_123
  { "user": "user_123", "order_id": 1 }

• 避免热点：若默认 _id 导致数据倾斜，可通过业务键（如时间戳+ID）分散负载。

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7. **注意事项

• 分片数量不可变：修改 number_of_primary_shards 会导致路由失效，必须重建索引。

• 哈希冲突：不同 _routing 可能哈希到同一分片（概率极低）。

• 性能影响：自定义路由需确保均匀性，否则可能导致分片负载不均。

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总结

Elasticsearch 的分片路由算法通过 哈希取模 实现简单高效的数据分布，兼具确定性和扩展性。理解其机制有助于优化索引设计和查询性能。