es 一些概念原理
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
routing 名为 默认是_id， number_of_primary_shards 是主分片数；
存储原理？
写索引流程是在 ES 的内存中执行的，数据被分配到特定的分片和副本上之后，最终是存储到磁盘上的，这样在断电的时候就不会丢失数据。
储存形式：分段存储
索引文档以段的形式存储在磁盘上，何为段？索引文件被拆分为多个子文件，则每个子文件叫作段，每一个段本身都是一个倒排索引，并且段具有不变性，一旦索引的数据被写入硬盘，就不可再修改。
一个段一旦拥有了提交点，就说明这个段只有读的权限，失去了写的权限。相反，当段在内存中时，就只有写的权限，而不具备读数据的权限，意味着不能被检索。
索引文件分段存储并且不可修改，那么新增、更新和删除如何处理呢？
新增：新增很好处理，由于数据是新的，所以只需要对当前文档新增一个段就可以了。
删除：由于不可修改，所以对于删除操作，不会把文档从旧的段中移除而是通过新增一个 .del 文件，文件中会列出这些被删除文档的段信息。这个被标记删除的文档仍然可以被查询匹配到， 但它会在最终结果被返回前从结果集中移除。
更新：不能修改旧的段来进行反映文档的更新，其实更新相当于是删除和新增这两个动作组成。会将旧的文档在 .del 文件中标记删除，然后文档的新版本被索引到一个新的段中。可能两个版本的文档都会被一个查询匹配到，但被删除的那个旧版本文档在结果集返回前就会被移除。
优点：
- 不需要锁。如果你从来不更新索引，你就不需要担心多进程同时修改数据的问题。
- 一旦索引被读入内核的文件系统缓存，便会留在哪里，由于其不变性。只要文件系统缓存中还有足够的空间，那么大部分读请求会直接请求内存，而不会命中磁盘。这提供了很大的性能提升。
- 其它缓存(像 Filter 缓存)，在索引的生命周期内始终有效。它们不需要在每次数据改变时被重建，因为数据不会变化。
- 写入单个大的倒排索引允许数据被压缩，减少磁盘 I/O 和需要被缓存到内存的索引的使用量。
缺点：
- 当对旧数据进行删除时，旧数据不会马上被删除，而是在 .del 文件中被标记为删除。而旧数据只能等到段更新时才能被移除，这样会造成大量的空间浪费。
- 若有一条数据频繁的更新，每次更新都是新增新的标记旧的，则会有大量的空间浪费。
- 每次新增数据时都需要新增一个段来存储数据。当段的数量太多时，对服务器的资源例如文件句柄的消耗会非常大。
- 在查询的结果中包含所有的结果集，需要排除被标记删除的旧数据，这增加了查询的负担
储存过程：延迟写策略
为了提升写的性能，ES 并没有每新增一条数据就增加一个段到磁盘上，而是采用延迟写的策略。
注意：（当达到默认的时间（1 秒钟）或者内存的数据达到一定量时，会触发一次刷新（Refresh），将内存中的数据生成到一个新的段上并缓存到文件缓存系统 上，稍后再被刷新到磁盘中并生成提交点， 这里的内存使用的是 ES 的 JVM 内存，而文件缓存系统使用的是操作系统的内存）
为了避免丢失数据，Elasticsearch 添加了事务日志（Translog），事务日志记录了所有还没有持久化到磁盘的数据。
过程步骤：
1、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。
2、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。
3、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。
通过这种方式当断电或需要重启时，ES 不仅要根据提交点去加载已经持久化过的段，还需要工具 Translog 里的记录，把未持久化的数据重新持久化到磁盘上，避免了数据丢失的可能。
段合并
由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段 ，这样会导致短时间内的段数量暴增。而段数目太多会带来较大的麻烦。
Elasticsearch 通过在后台定期进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。
合并结束后老的段会被删除，新的段被 Flush 到磁盘，同时写入一个包含新段且排除旧的和较小的段的新提交点，新的段被打开可以用来搜索。
段合并的计算量庞大， 而且还要吃掉大量磁盘 I/O，段合并会拖累写入速率，如果任其发展会影响搜索性能。
