（一：原理2）深入理解Elasticsearch读写过程_elasticsearch怎么读写

ElasticSearch的数据读写流程

elasticsearch系统及读写调优

1：Elasticsearch的写入

1.1：Elasticsearch的写入设计

1：分布式设计

Elasticsearch引入分片的概念，一个索引被分成多个分片，每个分片可以有一个主分片和多个副本分片，每个分片副本都是一个具有完整功能的lucene实例。

• 分片路由设计
  默认根据消息的id进行hash到主分片上进行写入，每个分片都有自己的编号。也可以指定routing字段
  shard_num = id hash(\routing) % num_primary_shards

2：实时性refresh

refresh操作的时间间隔由refresh_interval参数控制，默认为1s, 当然还可以在写入请求中带上refresh表示写入后立即refresh,根据refresh从内存刷新到内存缓存区segment上。

3：可靠性

• 1：引入translog
  ES增加了translog， 当进行文档写操作时会先将文档写入Lucene，然后写入一份到translog，每个索引有自己的translog。写入translog是落盘的(如果对可靠性要求不是很高，也可以设置异步落盘，可以提高性能，由配置index.translog.durability和index.translog.sync_interval控制)，这样就可以防止服务器宕机后数据的丢失。由于translog是追加写入，因此性能比较好。与传统的分布式系统不同，这里是先写入Lucene再写入translog，原因是写入Lucene可能会失败，为了减少写入失败回滚的复杂度，因此先写入Lucene.
• 2：flush操作
  另外每30分钟或当translog达到一定大小(由index.translog.flush_threshold_size控制，默认512mb), ES会触发一次flush操作，此时ES会先执行refresh操作将buffer中的数据生成segment，然后调用lucene的commit方法将所有内存中的segment fsync到磁盘。此时lucene中的数据就完成了持久化，会清空translog中的数据(6.x版本为了实现sequenceIDs,不删除translog)
  
• 3：merge合并操作
  由于refresh默认间隔为1s中，因此会产生大量的小segment，为此ES会运行一个任务检测当前磁盘中的segment，对符合条件的segment进行合并操作，减少lucene中的segment个数，提高查询速度，降低负载。不仅如此，merge过程也是文档删除和更新操作后，旧的doc真正被删除的时候。用户还可以手动调用_forcemerge API来主动触发merge，以减少集群的segment个数和清理已删除或更新的文档。
• 4：多副本机制
  另外ES有多副本机制，一个分片的主副分片不能分片在同一个节点上，进一步保证数据的可靠性。
• 5 ：部分更新
  lucene支持对文档的整体更新，ES为了支持局部更新，在Lucene的Store索引中存储了一个_source字段，该字段的key值是文档ID， 内容是文档的原文。当进行更新操作时先从_source中获取原文，与更新部分合并后，再调用lucene API进行全量更新， 对于写入了ES但是还没有refresh的文档，可以从translog中获取。另外为了防止读取文档过程后执行更新前有其他线程修改了文档，ES增加了版本机制，当执行更新操作时发现当前文档的版本与预期不符，则会重新获取文档再更新

1.2：ES的写入流程

任何节点都可以接受写入请求。根据_routing字段（不指定时默认id字段进行shard_num = id hash(\routing) % num_primary_shards）找到对应的主分片，后将请求转发给primary shard, 主分片完成写入后，将写入并发发送给各副本， 副本执行写入操作后返回给主， 主再将请求返回给协调节点（接受请求节点）。大致流程如下图：

1：接受bulk请求,接受请求节点根据请求按照routing按照shard分开，同一个shard上的请求聚合到一起，构建BulkShardRequest
2：把请求路由到primary shard所在节点
3：主分片所在节点根据请求方式，mapping进行字段解析写入，先写入内存缓存区再写入translog
4：达到translog时间进行落盘，默认1S。对数据可靠性和数据实时性要求不高可以提高参数，也能大幅提高写入性能
5：主分片写入完成后转发请求到副本所在节点进行写入
6：主副本都写入完成，协调节点返回结果给客户端
7：达到refresh时间将内存缓冲区数据刷到一个新的segment file中此时可被查询到。主分片写入完成

2：数据读取流程

1）客户端发送请求到任意一个node（没有协调节点时任一数据节点），成为coordinate node（协调节点）
2）协调节点将请求转发到对应的node，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分片）。 每个分片在本地执行搜索并构建一个匹配文档的 优先队列。此时会使用随机轮询算法，在primary shard（主分片）以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡
3）接收请求的node返回一个轻量级的结果列表到协调节点，它仅包含文档 ID 集合以及任何排序需要用到的值，例如 _score给协调节点，协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果id
4）接着由协调节点，根据最终doc id去发送请求给同样处理查询阶段的分片副本。拉取实际的document数据，最终返回给客户端
4）建议不要使用深度翻页，基本10页以后不会去使用，返回更少的数据可提高查询性能，必须返回大量数据可以使用scroll查询