ES分布式搜索，依赖了Lucene来提供搜索引擎功能，每个数据节点都是一个Lucene实例,通过将索引进行分片，写入和查询时候操作或查询对应分片，来达到水平扩展的能力
节点
Master node：负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点，分片分配等。 主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作。可以通过属性node.master进行设置。
Data node: 数据节点 增删改查、搜索、聚合
ES的master选举用的类bulk算法，没有用zk
shard
分片，位于Data Node节点，每个索引会有1到多个分片来水平拆分，将写入请求均分到不同的节点，提升TPS,查询时，也可以利用副本来提升查询效率
由于分片可能包含较多的数据，将全量的分片数据写入一个文件可能会使该文件较大，访问时耗时变长。同时为了利用缓存的使用，将分片切分为多个segment文件保存
当一个搜索请求达到分片时，会遍历所有的segment来搜索数据，segment过多会导致扫描效率降低，因此ES会将segment进行合并，减少segment数量
segment 分段
最小搜索单元，查询时，如果分片有多个segment，会遍历每一个segment来搜索数据
refresh
轻量级的写入和打开一个cache中的segment的操作叫做refresh，默认情况下，ES集群中的每个shard会每隔1秒自动refresh一次，将1秒内写入内存的新文档写入到文件系统缓存，并构成一个分段segment，这就是我们为什么说ES是近实时的搜索引擎而不是实时的，也就是说给索引插入一条数据后，我们需要等待1秒才能被搜到这条数据，这是es对写入和查询一个平衡的设置方式，这样设置既提升了es的索引写入效率同时也使得ES能够近实时检索数据
refresh并不会将segment落盘，也就是没有fsync操作，但translog 默认情况下落盘，用translog来保证数据不会直接丢失
为了保证数据不丢失，同时效率也较高，transLog 默认 index.translog.durability = request， 保证每次translog执行fsync，保证数据不丢失。这样，当节点挂断后，可以使用translog进行恢复
更新（Update）和删除（Delete）文档
ES文档不能更新，索引一定创建就不能修改，因此ES的update和delete操作，实际上步骤为：记录old doc被删除了，创建新doc
如何保证一致性
client -> 协调 node（版本5前） -> shard寻找主分片 -> real data node -> insert 并行将请求发送给副本分片 -> 响应成功
写入时，先将文档写入内存中，并写入translog中，此时文档还不能被索引
写一致
当集群中active shard 为集群大多数shard时，才能写入
put /index/type/id?consistency=quorum
consistency的值列表：
- one：要求我们这个写操作，只要有一个primary shard是active活跃可用的，就可以执行
- all：要求我们这个写操作，必须所有的primary shard和replica shard都是活跃的，才可以执行这个写操作
- quorum：默认的值，要求所有的shard中，必须是大部分的shard都是活跃的，可用的，才可以执行这个写操作
one或all都太绝对化了，容错性/可用性太差，默认值为quorum，但仅当number_of_replicas时才生效
quorum 不齐全时，会wait直到timeout
replication=async | sync 异步同步
读一致性
默认情况下主备分片的数据是sync机制 当在主分片和副本分片的写操作都完成后，写操作才返回，这种情况下，任何分片的数据都是最新的
追求高索引吞吐率，即新增文档耗时尽量小时，可以考虑replication=async（异步）+ _preference = primary 的方案，这样搜索时直接查询主分片，当然，系统稳定性也降低了，异步机制也将产生数据一致性风险，一旦primary挂掉，则replica可能会丢失部分数据
通常情况可以让primary shard负责写，replica shard负责读，来实现读写分离
primary shard不能和自己的replica shard 放在一个节点中，因为这样无法容灾，如果持有主分片的节点挂掉了，一个副本分片就会晋升为主分片的角色。
查询的第一步是广播请求到索引分片。
查询请求到达协调节点后，第一步是广播请求到所有分片，广播给主分片或副本分片，同时保证同一个分片，要么广播给主分片，要么给副本分片之一，不会重复通知，协调节点将在之后的请求中轮询所有的分片或拷贝来分摊负载。
每个分片将会在本地构建一个优先级队列。如果客户端要求返回结果排序中从第from名开始的数量为size的结果集，则每个节点都需要生成一个from+size大小的结果集，因此优先级队列的大小也是from+size。分片仅会返回一个轻量级的结果给协调节点，包含结果集中的每一个文档的ID和进行排序所需要的信息。
横向扩展
- 加机器，将导致集群分区重分配，如原本只有两台机器单机3分片，共6个分片，现在加了1台机器，集群将会重新平衡，每台机器上各2个分片
- 数据的冗余越多，我们能处理的搜索吞吐量就越大
- 在同样数量的节点上增加更多的复制分片并不能提高性能，因为这样做的话平均每个分片的所占有的硬件资源就减少了
重建索引
如果你想修改分析器或修改已有字段，可以通过重建索引来完成。通过scan-scroll api，读取_source，放入新的索引中即可，同时可以使用条件过滤来并行执行
GET /old_index/_search?search_type=scan&scroll=1m
{
"query": {
"range": {
"date": {
"gte": "2014-01-01",
"lt": "2014-02-01"
}
}
},
"size": 1000
}
假如你继续在旧索引上做修改，你可能想确保新增的文档被加到了新的索引中。这可以通过重新运行重建索引程序来完成，但是记得只要过滤出上次执行后新增的文档就行了。
参考文档：
https://es.xiaoleilu.com/020_Distributed_Cluster/20_Add_failover.html
