Elasticsearch 之（9） document 路由 、CRUD原理、bulk性能优化
document 路由
（1）document路由到shard上是什么意思？
（2）路由算法：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
举个例子，一个index有3个primary shard，P0，P1，P2
每次增删改查一个document的时候，都会带过来一个routing number，默认就是这个document的_id（可能是手动指定，也可能是自动生成）
routing = _id，假设_id=1
会将这个routing值，传入一个hash函数中，产出一个routing值的hash值，hash(routing) = 21
然后将hash函数产出的值对这个index的primary shard的数量求余数，21 % 3 = 0
就决定了，这个document就放在P0上。
决定一个document在哪个shard上，最重要的一个值就是routing值，默认是_id，也可以手动指定，相同的routing值，每次过来，从hash函数中，产出的hash值一定是相同的
无论hash值是几，无论是什么数字，对number_of_primary_shards求余数，结果一定是在0~number_of_primary_shards-1之间这个范围内的。0,1,2。
（3）_id or custom routing value
默认的routing就是_id
也可以在发送请求的时候，手动指定一个routing value，比如说put /index/type/id?routing=user_id
手动指定routing value是很有用的，可以保证说，某一类document一定被路由到一个shard上去，那么在后续进行应用级别的负载均衡，以及提升批量读取的性能的时候，是很有帮助的
（4）primary shard数量不可变的谜底
导致查询时候，定位不在原来的shard上，查询不到document。
CUD原理
（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（有primary shard）
（3）实际的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replica node都搞定之后，就返回响应结果给客户端
写一致性原理以及quorum机制深入剖析
（1）consistency，one（primary shard），all（all shard），quorum（default）
我们在发送任何一个增删改操作的时候，比如说put /index/type/id，都可以带上一个consistency参数，指明我们想要的写一致性是什么？
put /index/type/id?consistency=quorum
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
（2）
（3）如果节点数少于quorum数量，可能导致quorum不齐全，进而导致无法执行任何写操作
3个primary shard，replica=1，要求至少3个shard是active，3个shard按照之前学习的shard&replica机制，必须在不同的节点上，如果说只有2台机器的话，是不是有可能出现说，3个shard都没法分配齐全，此时就可能会出现写操作无法执行的情况
1个primary shard，replica=3，quorum=((1 + 3) / 2) + 1 = 3，要求1个primary shard + 3个replica shard = 4个shard，其中必须有3个shard是要处于active状态的。如果这个时候只有2台机器的话，会出现什么情况呢？
es提供了一种特殊的处理场景，就是说当number_of_replicas>1时才生效，因为假如说，你就一个primary shard，replica=1，此时就2个shard
(1 + 1 / 2) + 1 = 2，要求必须有2个shard是活跃的，但是可能就1个node，此时就1个shard是活跃的，如果你不特殊处理的话，导致我们的单节点集群就无法工作
（4）quorum不齐全时，wait，默认1分钟，timeout，100，30s
等待期间，期望活跃的shard数量可以增加，最后实在不行，就会timeout
我们其实可以在写操作的时候，加一个timeout参数，比如说put /index/type/id?timeout=30，这个就是说自己去设定quorum不齐全的时候，es的timeout时长，可以缩短，也可以增长
R原理
1、客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node
2、coordinate node对document进行路由，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
3、接收请求的node返回document给coordinate node
4、coordinate node返回document给客户端
5、特殊情况：document如果还在建立索引过程中，可能只有primary shard有，任何一个replica shard都没有，此时可能会导致无法读取到document，但是document完成索引建立之后，primary shard和replica shard就都有了
bulk
api奇特的json格式
{"action": {"meta"}}\n
{"data"}\n
{"action": {"meta"}}\n
{"data"}\n
[{
"action": {
},
"data": {
}
}]1、bulk中的每个操作都可能要转发到不同的node的shard去执行
2、如果采用比较良好的json数组格式
允许任意的换行，整个可读性非常棒，读起来很爽，es拿到那种标准格式的json串以后，要按照下述流程去进行处理
（1）将json数组解析为JSONArray对象，这个时候，整个数据，就会在内存中出现一份一模一样的拷贝，一份数据是json文本，一份数据是JSONArray对象
（2）解析json数组里的每个json，对每个请求中的document进行路由
（3）为路由到同一个shard上的多个请求，创建一个请求数组
（4）将这个请求数组序列化
（5）将序列化后的请求数组发送到对应的节点上去
3、耗费更多内存，更多的jvm gc开销
我们之前提到过bulk size最佳大小的那个问题，一般建议说在几千条那样，然后大小在10MB左右，所以说，可怕的事情来了。假设说现在100个bulk请求发送到了一个节点上去，然后每个请求是10MB，100个请求，就是1000MB = 1GB，然后每个请求的json都copy一份为jsonarray对象，此时内存中的占用就会翻倍，就会占用2GB的内存，甚至还不止。因为弄成jsonarray之后，还可能会多搞一些其他的数据结构，2GB+的内存占用。
占用更多的内存可能就会积压其他请求的内存使用量，比如说最重要的搜索请求，分析请求，等等，此时就可能会导致其他请求的性能急速下降
另外的话，占用内存更多，就会导致java虚拟机的垃圾回收次数更多，跟频繁，每次要回收的垃圾对象更多，耗费的时间更多，导致es的java虚拟机停止工作线程的时间更多
4、现在的奇特格式
{"action": {"meta"}}\n
{"data"}\n
{"action": {"meta"}}\n
{"data"}\n
（1）不用将其转换为json对象，不会出现内存中的相同数据的拷贝，直接按照换行符切割json
（2）对每两个一组的json，读取meta，进行document路由
（3）直接将对应的json发送到node上去
5、最大的优势在于，不需要将json数组解析为一个JSONArray对象，形成一份大数据的拷贝，浪费内存空间，尽可能地保证性能
