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ES底层读写工作原理分析
ES写入数据的过程
ES读取数据的过程
根据id查询数据的过程
根据关键词查询数据的过程
写数据底层原理
ES底层读写工作原理分析
写请求是写入 primary shard，然后同步给所有的 replica shard；读请求可以从 primary shard 或 replica shard 读取，采用的是随机轮询算法。
ES写入数据的过程
1. 客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node (协调节点)。
2. coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node。
3. node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node。
4. coordinating node如果发现primary node和所有的replica node都搞定之后，就会返回请求到客户端。
ES读取数据的过程
根据id查询数据的过程
根据 doc id 进行 hash，判断出来当时把 doc id 分配到了哪个 shard 上面去，从那个 shard 去查询。
1. 客户端发送请求到任意一个 node，成为 coordinate node 。
2. coordinate node 对 doc id 进行哈希路由(hash(_id)%shards_size)，将请求转发到对应的 node，此时会使用 round-robin 随机轮询算法，在 primary shard 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 document 给 coordinate node 。
4. coordinate node 返回 document 给客户端。
根据关键词查询数据的过程
1. 客户端发送请求到一个 coordinate node。
2. 协调节点将搜索请求转发到所有的 shard 对应的 primary shard 或 replica shard ，都可以。
3. query phase：每个 shard 将自己的搜索结果返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果。
4. fetch phase：接着由协调节点根据 doc id 去各个节点上拉取实际的 document 数据，最终返回给客户端。
写数据底层原理
核心概念
segment file
存储倒排索引的文件，每个segment本质上就是一个倒排索引，每秒都会生成一个segment文件，当文件过多时es会自动进行segment merge（合并文件），合并时会同时将已经标注删除的文档物理删除。
commit point
记录当前所有可用的segment，每个commit point都会维护一个.del文件，即每个.del文件都有一个commit point文件（es删除数据本质是不属于物理删除），当es做删改操作时首先会在.del文件中声明某个document已经被删除，文件内记录了在某个segment内某个文档已经被删除，当查询请求过来时在segment中被删除的文件是能够查出来的，但是当返回结果时会根据commit point维护的那个.del文件把已经删除的文档过滤掉
translog日志文件
为了防止elasticsearch宕机造成数据丢失保证可靠存储，es会将每次写入数据同时写到translog日志中。
os cache
操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做os cache，操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入os cache，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。
Refresh
将文档先保存在Index buffer中，以refresh_interval为间隔时间，定期清空buffer，生成 segment,借助文件系统缓存的特性，先将segment放在文件系统缓存中，并开放查询，以提升搜索的实时性
Translog
Segment没有写入磁盘，即便发生了宕机，重启后，数据也能恢复，从ES6.0开始默认配置是每次请求都会落盘
Flush
删除旧的translog 文件。
生成Segment并写入磁盘│更新commit point并写入磁盘。ES自动完成。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-834430.html
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