ElasticSearch 底层读写原理

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。

1、ES写入数据的过程

1.选择任意一个DataNode发送请求，例如：node2。此时，node2就成为一个coordinating node（协调节点）

2.计算得到文档要写入的分片 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 是一个可变值，默认是文档的 _id

3.coordinating node会进行路由，将请求转发给对应的primary shard所在的DataNode（假设primary shard在node1、replica shard在node2）

4.node1节点上的Primary Shard处理请求，写入数据到索引库中，并将数据同步到Replica shard

5.Primary Shard和Replica Shard都保存好了文档，返回client.

注意：es路由分片规则是 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards，其中number_of_primary_shards为分片数。

2、ES读取数据的过程

2.1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。

客户端发送请求到任意一个 node，成为 coordinate node 。
coordinate node 对 doc id 进行哈希路由，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。
接收请求的 node 返回 document 给 coordinate node 。
coordinate node 返回 document 给客户端。

2.2根据关键词查询数据的过程

客户端发送请求到一个 coordinate node 。
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。
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。
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。

3、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。