ElasticSearch的基本原理与用法

索引index    DB
类型type    table
文档document    row
字段field    column

https://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/4869509.html

一、简介

ElasticSearch和Solr都是基于Lucene的搜索引擎，不过ElasticSearch天生支持分布式，而Solr是4.0版本后的SolrCloud才是分布式版本，Solr的分布式支持需要ZooKeeper的支持。

这里有一个详细的ElasticSearch和Solr的对比：http://solr-vs-elasticsearch.com/

二、基本用法

集群（Cluster）： ES是一个分布式的搜索引擎，一般由多台物理机组成。这些物理机，通过配置一个相同的cluster name，互相发现，把自己组织成一个集群。

节点（Node)：同一个集群中的一个Elasticsearch主机。

Node类型：

1）data node: 存储index数据。Data nodes hold data and perform data related operations such as CRUD, search, and aggregations.

2）client node: 不存储index，处理转发客户端请求到Data Node。

3）master node: 不存储index，集群管理，如管理路由信息（routing infomation），判断node是否available，当有node出现或消失时重定位分片（shards），当有node failure时协调恢复。（所有的master node会选举出一个master leader node）

详情参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-node.html

主分片（Primary shard）：索引（下文介绍）的一个物理子集。同一个索引在物理上可以切多个分片，分布到不同的节点上。分片的实现是Lucene 中的索引。

注意：ES中一个索引的分片个数是建立索引时就要指定的，建立后不可再改变。所以开始建一个索引时，就要预计数据规模，将分片的个数分配在一个合理的范围。

副本分片（Replica shard）：每个主分片可以有一个或者多个副本，个数是用户自己配置的。ES会尽量将同一索引的不同分片分布到不同的节点上，提高容错性。对一个索引，只要不是所有shards所在的机器都挂了，就还能用。

索引（Index)：逻辑概念，一个可检索的文档对象的集合。类似与DB中的database概念。同一个集群中可建立多个索引。比如，生产环境常见的一种方法，对每个月产生的数据建索引，以保证单个索引的量级可控。

类型（Type）：索引的下一级概念，大概相当于数据库中的table。同一个索引里可以包含多个 Type。

文档（Document)：即搜索引擎中的文档概念，也是ES中一个可以被检索的基本单位，相当于数据库中的row，一条记录。

字段（Field）：相当于数据库中的column。ES中，每个文档，其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。比如一篇文章，可能包括了主题、摘要、正文、作者、时间等信息，每个信息都是一个字段，最后被整合成一个json串，落地到磁盘。

映射（Mapping）：相当于数据库中的schema，用来约束字段的类型，不过 Elasticsearch 的 mapping 可以不显示地指定、自动根据文档数据创建。

Elasticsearch集群可以包含多个索引（indices），每一个索引可以包含多个类型（types），每一个类型包含多个文档（documents），然后每个文档包含多个字段（Fields），这种面向文档型的储存，也算是NoSQL的一种吧。

ES比传统关系型数据库，对一些概念上的理解：

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices   -> Types  -> Documents -> Fields

从创建一个Client到添加、删除、查询等基本用法：

1、创建Client

public ElasticSearchService(String ipAddress, int port) {
        client = new TransportClient()
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(ipAddress,
                        port));
    }

这里是一个TransportClient。

ES下两种客户端对比：

TransportClient：轻量级的Client，使用Netty线程池，Socket连接到ES集群。本身不加入到集群，只作为请求的处理。

Node Client：客户端节点本身也是ES节点，加入到集群，和其他ElasticSearch节点一样。频繁的开启和关闭这类Node Clients会在集群中产生“噪音”。

2、创建/删除Index和Type信息

    // 创建索引
    public void createIndex() {
        client.admin().indices().create(new CreateIndexRequest(IndexName))
                .actionGet();
    }

    // 清除所有索引
    public void deleteIndex() {
        IndicesExistsResponse indicesExistsResponse = client.admin().indices()
                .exists(new IndicesExistsRequest(new String[] { IndexName }))
                .actionGet();
        if (indicesExistsResponse.isExists()) {
            client.admin().indices().delete(new DeleteIndexRequest(IndexName))
                    .actionGet();
        }
    }

    // 删除Index下的某个Type
    public void deleteType(){        client.prepareDelete().setIndex(IndexName).setType(TypeName).execute().actionGet();
    }

    // 定义索引的映射类型
    public void defineIndexTypeMapping() {
        try {
            XContentBuilder mapBuilder = XContentFactory.jsonBuilder();
            mapBuilder.startObject()
            .startObject(TypeName)
            .startObject("_all").field("enabled", false).endObject()
                .startObject("properties")
                    .startObject(IDFieldName).field("type", "long").endObject()
                    .startObject(SeqNumFieldName).field("type", "long").endObject()
                    .startObject(IMSIFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(IMEIFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(DeviceIDFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(OwnAreaFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(TeleOperFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(TimeFieldName).field("type", "date").field("store", "yes").endObject()
                .endObject()
            .endObject()
            .endObject();

            PutMappingRequest putMappingRequest = Requests
                    .putMappingRequest(IndexName).type(TypeName)
                    .source(mapBuilder);
            client.admin().indices().putMapping(putMappingRequest).actionGet();
        } catch (IOException e) {
            log.error(e.toString());
        }

这里自定义了某个Type的索引映射（Mapping）：

1）默认ES会自动处理数据类型的映射：针对整型映射为long，浮点数为double，字符串映射为string，时间为date，true或false为boolean。

2）字段的默认配置是indexed，但不是stored的，也就是 field("index", "yes").field("store", "no")。

3）这里Disable了“_all”字段，_all字段会把所有的字段用空格连接，然后用“analyzed”的方式index这个字段，这个字段可以被search，但是不能被retrieve。

4）针对string，ES默认会做“analyzed”处理，即先做分词、去掉stop words等处理再index。如果你需要把一个字符串做为整体被索引到，需要把这个字段这样设置：field("index", "not_analyzed")。

5）默认_source字段是enabled，_source字段存储了原始Json字符串（original JSON document body that was passed at index time）。

详情参考：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/mapping-intro.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-store.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-all-field.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-source-field.html

3、索引数据

    // 批量索引数据
    public void indexHotSpotDataList(List<Hotspotdata> dataList) {
        if (dataList != null) {
            int size = dataList.size();
            if (size > 0) {
                BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
                for (int i = 0; i < size; ++i) {
                    Hotspotdata data = dataList.get(i);
                    String jsonSource = getIndexDataFromHotspotData(data);
                    if (jsonSource != null) {
                        bulkRequest.add(client
                                .prepareIndex(IndexName, TypeName,
                                        data.getId().toString())
                                .setRefresh(true).setSource(jsonSource));
                    }
                }

                BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet();
                if (bulkResponse.hasFailures()) {
                    Iterator<BulkItemResponse> iter = bulkResponse.iterator();
                    while (iter.hasNext()) {
                        BulkItemResponse itemResponse = iter.next();
                        if (itemResponse.isFailed()) {
                            log.error(itemResponse.getFailureMessage());
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 索引数据
    public boolean indexHotspotData(Hotspotdata data) {
        String jsonSource = getIndexDataFromHotspotData(data);
        if (jsonSource != null) {
            IndexRequestBuilder requestBuilder = client.prepareIndex(IndexName,
                    TypeName).setRefresh(true);
            requestBuilder.setSource(jsonSource)
                    .execute().actionGet();
            return true;
        }

        return false;
    }

    // 得到索引字符串
    public String getIndexDataFromHotspotData(Hotspotdata data) {
        String jsonString = null;
        if (data != null) {
            try {
                XContentBuilder jsonBuilder = XContentFactory.jsonBuilder();
                jsonBuilder.startObject().field(IDFieldName, data.getId())
                        .field(SeqNumFieldName, data.getSeqNum())
                        .field(IMSIFieldName, data.getImsi())
                        .field(IMEIFieldName, data.getImei())
                        .field(DeviceIDFieldName, data.getDeviceID())
                        .field(OwnAreaFieldName, data.getOwnArea())
                        .field(TeleOperFieldName, data.getTeleOper())
                        .field(TimeFieldName, data.getCollectTime())
                        .endObject();
                jsonString = jsonBuilder.string();
            } catch (IOException e) {
                log.equals(e);
            }
        }

        return jsonString;
    }

ES支持批量和单个数据索引。

4、查询获取数据

    // 获取少量数据100个
    private List<Integer> getSearchData(QueryBuilder queryBuilder) {
        List<Integer> ids = new ArrayList<>();
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(IndexName)
                .setTypes(TypeName).setQuery(queryBuilder).setSize(100)
                .execute().actionGet();
        SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
        for (SearchHit searchHit : searchHits) {
            Integer id = (Integer) searchHit.getSource().get("id");
            ids.add(id);
        }
        return ids;
    }

    // 获取大量数据
    private List<Integer> getSearchDataByScrolls(QueryBuilder queryBuilder) {
        List<Integer> ids = new ArrayList<>();
        // 一次获取100000数据
        SearchResponse scrollResp = client.prepareSearch(IndexName)
                .setSearchType(SearchType.SCAN).setScroll(new TimeValue(60000))
                .setQuery(queryBuilder).setSize(100000).execute().actionGet();
        while (true) {
            for (SearchHit searchHit : scrollResp.getHits().getHits()) {
                Integer id = (Integer) searchHit.getSource().get(IDFieldName);
                ids.add(id);
            }
            scrollResp = client.prepareSearchScroll(scrollResp.getScrollId())
                    .setScroll(new TimeValue(600000)).execute().actionGet();
            if (scrollResp.getHits().getHits().length == 0) {
                break;
            }
        }

        return ids;
    }

这里的QueryBuilder是一个查询条件，ES支持分页查询获取数据，也可以一次性获取大量数据，需要使用Scroll Search。

5、聚合（Aggregation Facet）查询

    // 得到某段时间内设备列表上每个设备的数据分布情况<设备ID，数量>
    public Map<String, String> getDeviceDistributedInfo(String startTime,
            String endTime, List<String> deviceList) {

        Map<String, String> resultsMap = new HashMap<>();

        QueryBuilder deviceQueryBuilder = getDeviceQueryBuilder(deviceList);
        QueryBuilder rangeBuilder = getDateRangeQueryBuilder(startTime, endTime);
        QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
                .must(deviceQueryBuilder).must(rangeBuilder);

        TermsBuilder termsBuilder = AggregationBuilders.terms("DeviceIDAgg").size(Integer.MAX_VALUE)
                .field(DeviceIDFieldName);
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(IndexName)
                .setQuery(queryBuilder).addAggregation(termsBuilder)
                .execute().actionGet();
        Terms terms = searchResponse.getAggregations().get("DeviceIDAgg");
        if (terms != null) {
            for (Terms.Bucket entry : terms.getBuckets()) {
                resultsMap.put(entry.getKey(),
                        String.valueOf(entry.getDocCount()));
            }
        }
        return resultsMap;
    }

Aggregation查询可以查询类似统计分析这样的功能：如某个月的数据分布情况，某类数据的最大、最小、总和、平均值等。

详情参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/java-aggs.html

三、集群配置

配置文件elasticsearch.yml

集群名和节点名：

#cluster.name: elasticsearch

#node.name: "Franz Kafka"

是否参与master选举和是否存储数据

#node.master: true

#node.data: true

分片数和副本数

#index.number_of_shards: 5
#index.number_of_replicas: 1

允许其他网络访问:

network.host: 0

master选举最少的节点数，这个一定要设置为整个集群节点个数的一半加1，即N/2+1

#discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

discovery ping的超时时间，拥塞网络，网络状态不佳的情况下设置高一点

#discovery.zen.ping.timeout: 3s

注意，分布式系统整个集群节点个数N要为奇数个！！

如何避免ElasticSearch发生脑裂（brain split）：http://blog.trifork.com/2013/10/24/how-to-avoid-the-split-brain-problem-in-elasticsearch/

即使集群节点个数为奇数，minimum_master_nodes为整个集群节点个数一半加1，也难以避免脑裂的发生，详情看讨论：https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/2488

四、常用查询

curl -X<REST Verb> <Node>:<Port>/<Index>/<Type>/<ID>

Index info:

curl -XGET ‘localhost:9200‘
curl -XGET ‘localhost:9200/_stats?pretty‘
curl -XGET ‘localhost:9200/{index}/_stats?pretty‘
curl -XGET ‘localhost:9200/_cluster/health?level=indices&pretty=true‘
curl -XGET ‘localhost:9200/{index}?pretty‘
curl -XGET ‘localhost:9200/_cat/indices?v‘
curl -XGET ‘localhost:9200/{index}/_mapping/{type}?pretty‘

Mapping info:
curl -XGET ‘localhost:9200/subscriber/_mapping/subscriber?pretty‘

Index search:
curl -XGET ‘localhost:9200/subscriber/subscriber/_search?pretty‘

Search by ID:
curl -XGET ‘localhost:9200/subscriber/subscriber/5000?pretty‘

Search by field:
curl -XGET ‘localhost:9200/subscriber/subscriber/_search?q=ipAddress:63.141.15.45&&pretty‘

Delete index:
curl -XDELETE ‘localhost:9200/subscriber?pretty‘

Delete document by ID:
curl -XDELETE ‘localhost:9200/subscriber/subscriber/5000?pretty‘

Delete document by query:
curl -XDELETE ‘localhost:9200/subscriber/subscriber/_query?q=ipAddress:63.141.15.45&&pretty‘

五、基本原理

1、ES写数据原理

每个doc，通过如下公式决定写到哪个分片上：

shard= hash(routing) % number_of_primary_shards

Routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以自定义一个routing规则。

默认情况下，primary shard在写操作前，需要确定大多数（a quorum, or majority）的shard copies是可用的。这样是为了防止在有网络分区（network partition）的情况下把数据写到了错误的分区。

A quorum是由以下公式决定：

int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1，number_of_replicas是在index settings中指定的复制个数。

确定一致性的值有：one (只有primary shard)，all (the primary and all replicas)，或者是默认的quorum。

如果没有足够可用的shard copies，elasticsearch会等待直到超时，默认等待一分钟。

  • 一个新文档被索引之后，先被写入到内存中，但是为了防止数据的丢失，会追加一份数据到事务日志（trans log）中。 不断有新的文档被写入到内存，同时也都会记录到事务日志中。这时新数据还不能被检索和查询。
  • 当达到默认的刷新时间或内存中的数据达到一定量后，会触发一次 Refresh，将内存中的数据以一个新段形式刷新到文件缓存系统中并清空内存。这时虽然新段未被提交到磁盘，但是可以提供文档的检索功能且不能被修改。
  • 随着新文档索引不断被写入，当日志数据大小超过 512M 或者时间超过 30 分钟时，会触发一次 Flush。
    内存中的数据被写入到一个新段同时被写入到文件缓存系统，文件系统缓存中数据通过 Fsync
    刷新到磁盘中，生成提交点，日志文件被删除，创建一个空的新日志。

2、ES读数据原理

Elasticsearch中的查询主要分为两类，Get请求：通过ID查询特定Doc；Search请求：通过Query查询匹配Doc。

  • 对于Search类请求，查询的时候是一起查询内存和磁盘上的Segment，最后将结果合并后返回。这种查询是近实时（Near Real Time）的，主要是由于内存中的Index数据需要一段时间后才会刷新为Segment。
  • 对于Get类请求，查询的时候是先查询内存中的TransLog，如果找到就立即返回，如果没找到再查询磁盘上的TransLog，如果还没有则再去查询磁盘上的Segment。这种查询是实时（Real
    Time）的。这种查询顺序可以保证查询到的Doc是最新版本的Doc，这个功能也是为了保证NoSQL场景下的实时性要求。

所有的搜索系统一般都是两阶段查询，第一阶段查询到匹配的DocID，第二阶段再查询DocID对应的完整文档，这种在Elasticsearch中称为query_then_fetch，还有一种是一阶段查询的时候就返回完整Doc，在Elasticsearch中称作query_and_fetch，一般第二种适用于只需要查询一个Shard的请求。

除了一阶段，两阶段外，还有一种三阶段查询的情况。搜索里面有一种算分逻辑是根据TF（Term Frequency）和DF（Document
Frequency）计算基础分，但是Elasticsearch中查询的时候，是在每个Shard中独立查询的，每个Shard中的TF和DF也是独立的，虽然在写入的时候通过_routing保证Doc分布均匀，但是没法保证TF和DF均匀，那么就有会导致局部的TF和DF不准的情况出现，这个时候基于TF、DF的算分就不准。为了解决这个问题，Elasticsearch中引入了DFS查询，比如DFS_query_then_fetch，会先收集所有Shard中的TF和DF值，然后将这些值带入请求中，再次执行query_then_fetch，这样算分的时候TF和DF就是准确的，类似的有DFS_query_and_fetch。这种查询的优势是算分更加精准，但是效率会变差。另一种选择是用BM25代替TF/DF模型。

在新版本Elasticsearch中，用户没法指定DFS_query_and_fetch和query_and_fetch，这两种只能被Elasticsearch系统改写。

六、Elasticsearch插件

1、elasticsearch-head是一个elasticsearch的集群管理工具：./elasticsearch-1.7.1/bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head

github地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

2、elasticsearch-sql：使用SQL语法查询elasticsearch：./bin/plugin -u https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/1.3.5/elasticsearch-sql-1.3.5.zip --install sql

github地址：https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql

3、elasticsearch-bigdesk是elasticsearch的一个集群监控工具，可以通过它来查看ES集群的各种状态。

安装：./bin/plugin -install lukas-vlcek/bigdesk

访问：http://192.103.101.203:9200/_plugin/bigdesk/

github地址：https://github.com/hlstudio/bigdesk

4、elasticsearch-servicewrapper插件是ElasticSearch的服务化插件

https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper

DEPRECATED: The service wrapper is deprecated and not maintained. 该项目已不再维护。

例子代码在GitHub上：https://github.com/luxiaoxun/Code4Java

参考：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/index.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/distrib-write.html

http://stackoverflow.com/questions/10213009/solr-vs-elasticsearch

原文地址：https://www.cnblogs.com/xiang--liu/p/11491448.html

时间： 2024-08-30 09:43:10

ElasticSearch的基本原理与用法的相关文章

Learning ReactNative (一) : JavaScript模块基本原理与用法

在使用ReactNative进行开发的时候,我们的工程是模块化进行组织的.在npmjs.com几十万个库中,大部分都是遵循着CommonJS规则的.在ES6中引入了class的概念,从此JavaScript也可以更加方便地进行OOP编程.但是不变的是,即使在使用OOP编程,其依赖组织方式仍然是模块化的.因此,我们十分有必要了解JavaScript中模块的基本原理,以便在之后的开发过程中能少犯错误,更好的理解整个工程的结构. 本文以更容易理解的意识流的方式简要的介绍了一下require.js.mo

Elasticsearch+Logstash+Kibana教程

参考资料 累了就听会歌吧! Elasticsearch中文参考文档 Elasticsearch官方文档 Elasticsearch 其他——那些年遇到的坑 Elasticsearch 管理文档 Elasticsearch集群配置以及REST API使用 Elasticsearch集群管理 Elasticsearch 数据搜索篇·[入门级干货] Elasticsearch使用REST API实现全文检索 Windows下elasticsearch插入数据报错! Kibana中doc与search策

Linux磁盘管理高级

Linux磁盘管理高级 LVM Btrsh LVM 逻辑卷管理(LVM)指系统将物理卷管理抽象成一个逻辑卷,包括重新设定文件系统的大小,LVM可以弹性的更改LVM的容量,通过交换PE来进行资料的转换,将原来LV内的PE转移到其他的设备中以降低LV的容量,或将其他设备中的PE加到LV中以加大容量. LVM还有快照的功能,快照区与原本的LV共用很多PE的区块,因此快照区与被快照的LV必须要要在同一个VG上!系统恢复的时候的文件数量不能高于快照区的实际容量. LVM的基本原理可用下图表示: LVM: 

行为识别笔记：improved dense trajectories算法（iDT算法）（转载）

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内

Hadoop多节点集群安装配置

目录: 1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 1.2 环境说明 1.3 环境配置 1.4 所需软件 2.SSH无密码验证配置 2.1 SSH基本原理和用法 2.2 配置Master无密码登录所有Salve 3.Java环境安装 3.1 安装JDK 3.2 配置环境变量 3.3 验证安装成功 3.4 安装剩余机器 4.Hadoop集群安装 4.1 安装hadoop 4.2 配置hadoop 4.3 启动及验证 4.4 网页查看集群 5.常见问题FAQ   5.1 关于 Warning: $H

如何偷Android的内存－Tricking Android MemoryFile

之前在做一个内存优化的时候,使用到了MemoryFile,由此发现了MemoryFile的一些特性以及一个非常trickly的使用方法,因此在这里记录一下 What is it MemoryFile是android在最开始就引入的一套框架,其内部实际上是封装了android特有的内存共享机制Ashmem匿名共享内存,简单来说,Ashmem在Android内核中是被注册成一个特殊的字符设备,Ashmem驱动通过在内核的一个自定义slab缓冲区中初始化一段内存区域,然后通过mmap把申请的内存映射到

回调函数【C】

对指针的应用是C语言编程的精髓所在,而回调函数就是C语言里面对函数指针的高级应用.简而言之,回调函数是一个通过函数指针调用的函数.如果你把函数指针(函数的入口地址)传递给另一个函数,当这个函数指针被用来调用它所指向的函数时,我们就说这个函数是回调函数.为什么要使用回调函数呢?我们先看一个小例子: 1 Node * Search_List (Node * node, const int value) 2 { 3 while (node != NULL) 4 { 5 if (node -> valu

[9-5]Mail机制和任务计划at、batch、crontab知识梳理和课后练习

本文旨在复习Linux内部的Mail机制以及任务计划基本原理和用法. 知识储备 任务计划通常分为2类: 未来一次性执行的计划[at.batch] 未来周期性执行的计划[crontab] 无论是at.batch.crontab,任务计划在执行后都会通过邮件的方式发送给管理员和用户,请注意无论执行成功或者失败都会发送邮件哦; 邮件是Mail命令来支撑的,当然Mail还可以支撑其他任何需要调用邮件的程序或服务,很多维护类的工作会以邮件的方式发送给管理员; 每个用户被创建后系统会给用户一个邮筒,默认是/

如何「偷」Android 的内存？

之前在做一个内存优化的时候,使用到了MemoryFile,由此发现了MemoryFile的一些特性以及一个非常trickly的使用方法,因此在这里记录一下 What is it MemoryFile是android在最开始就引入的一套框架,其内部实际上是封装了android特有的内存共享机制Ashmem匿名共享内存,简单来说,Ashmem在Android内核中是被注册成一个特殊的字符设备,Ashmem驱动通过在内核的一个自定义slab缓冲区中初始化一段内存区域,然后通过mmap把申请的内存映射到