前阵子看了一下es文档中关于shards原理的介绍，于是按照自己的理解总结了一下，基本上是照着原文翻译的，个别部分是按照自己的理解写的。

逆向索引/倒排索引：

与传统的数据库不同，在es中，每个字段里面的每个单词都是可以被搜索的。如hobby:"dance,sing,swim,run",我们在搜索关键字swim时，所有包含swim的文档都会被匹配到，es的这个特性也叫做全文搜索。

为了支持这个特性，es中会维护一个叫做“invertedindex”（也叫逆向索引）的表，表内包含了所有文档中出现的所有单词，同时记录了这个单词在哪个文档中出现过。

在Elasticsearch中， 需要搞清楚几个名词，如segment/doc/term/token/shard/index等， 其实segment/doc/term/token都是lucene中的概念。这样有助于更深入的了解和使用ES。

document： 索引和搜索的主要数据载体，对应写入到ES中的一个doc。

field: document中的各个字段。

term: 词项，搜索时的一个单位，代表文本中的某个词。

token: 词条，词项(term)在字段(field)中的一次出现,包括词项的文本、开始和结束的位移、类型等信息。

Lucene内部使用的是倒排索引的数据结构， 将词项（term）映射到文档(document)。

例如：某3个文档，假设某个字段的文本如下

ElasticSearch Server (文档1)

Matering ElasticSearch (文档2)

Apache solr 4 Cookbook (文档3)

term	次数	doc id
4	1	3
Apache	1	3
Cookbook	1	3
ElasticSearch	2	1,2
Matering	1	1
Server	1	1
solr	1	3

这样我们随意搜索任意一个单词，es只要遍历一下这个表，就可以知道有些文档被匹配到了。

逆向索引里面不止记录了单词与文档的对应关系，它还维护了很多其他有用的数据。如：每个文档一共包含了多少个单词，单词在不同文档中的出现频率，每个文档的长度，所有文档的总长度等等。这些数据用来给搜索结果进行打分，如搜索单词apple时，那么出现apple这个单词次数最多的文档会被优先返回，因为它匹配的次数最多，和我们的搜索条件关联性最大，因此得分也最多。

逆向索引是不可更改的，一旦它被建立了，里面的数据就不会再进行更改。这样做就带来了以下几个好处：

1. 没有必要给逆向索引加锁，因为不允许被更改，只有读操作，所以就不用考虑多线程导致互斥等问题。
2. 索引一旦被加载到了缓存中，大部分访问操作都是对内存的读操作，省去了访问磁盘带来的io开销。
3.  因为逆向索引的不可变性，所有基于该索引而产生的缓存也不需要更改，因为没有数据变更。
4. 使用逆向索引可以压缩数据，减少磁盘io及对内存的消耗。

Segment：

既然逆向索引是不可更改的，那么如何添加新的数据，删除数据以及更新数据？为了解决这个问题，lucene将一个大的逆向索引拆分成了多个小的段segment。每个segment本质上就是一个逆向索引。在lucene中，同时还会维护一个文件commit point，用来记录当前所有可用的segment，当我们在这个commit point上进行搜索时，就相当于在它下面的segment中进行搜索，每个segment返回自己的搜索结果，然后进行汇总返回给用户。

引入了segment和commit point的概念之后，数据的更新流程如下图：

1.新增的文档首先会被存放在内存的缓存中

2.当文档数足够多或者到达一定时间点时，就会对缓存进行commit

a.生成一个新的segment，并写入磁盘

b.生成一个新的commit point，记录当前所有可用的segment

c.等待所有数据都已写入磁盘

3.打开新增的segment，这样我们就可以对新增的文档进行搜索了

4.清空缓存，准备接收新的文档

文档的更新与删除：

segment是不能更改的，那么如何删除或者更新文档？

每个commit point都会维护一个.del文件，文件内记录了在某个segment内某个文档已经被删除。在segment中，被删除的文档依旧是能够被搜索到的，不过在返回搜索结果前，会根据.del把那些已经删除的文档从搜索结果中过滤掉。

对于文档的更新，采用和删除文档类似的实现方式。当一个文档发生更新时，首先会在.del中声明这个文档已经被删除，同时新的文档会被存放到一个新的segment中。这样在搜索时，虽然新的文档和老的文档都会被匹配到，但是.del会把老的文档过滤掉，返回的结果中只包含更新后的文档。

Refresh：

ES的一个特性就是提供实时搜索，新增加的文档可以在很短的时间内就被搜索到。在创建一个commit point时，为了确保所有的数据都已经成功写入磁盘，避免因为断电等原因导致缓存中的数据丢失，在创建segment时需要一个fsync的操作来确保磁盘写入成功。但是如果每次新增一个文档都要执行一次fsync就会产生很大的性能影响。在文档被写入segment之后，segment首先被写入了文件系统的缓存中，这个过程仅使用很少的资源。之后segment会从文件系统的缓存中逐渐flush到磁盘，这个过程时间消耗较大。但是实际上存放在文件缓存中的文件同样可以被打开读取。ES利用这个特性，在segment被commit到磁盘之前，就打开对应的segment，这样存放在这个segment中的文档就可以立即被搜索到了。

上图中灰色部分即存放在缓存中，还没有被commit到磁盘的segment。此时这个segment已经可以进行搜索。

 

在ES中，将缓存中的文档写入segment，并打开segment使之可以被搜索的过程叫做refresh。默认情况下，分片的refresh频率是每秒1次。这就解释了为什么es声称提供实时搜索功能，新增加的文档会在1s内就可以进行搜索了。

Refresh的频率通过index.refresh_interval:100s参数控制，一条新写入es的日志，在进行refresh之前，是在es中不能立即搜索不到的。

通过执行curl -XPOST127.0.0.1:9200/_refresh，可以手动触发refresh行为。

flush与translog

前面讲到，refresh行为会立即把缓存中的文档写入segment中，但是此时新创建的segment是写在文件系统的缓存中的。如果出现断电等异常，那么这部分数据就丢失了。所以es会定期执行flush操作，将缓存中的segment全部写入磁盘并确保写入成功，同时创建一个commit point，整个过程就是一个完整的commit过程。

但是如果断电的时候，缓存中的segment还没有来得及被commit到磁盘，那么数据依旧会产生丢失。为了防止这个问题，es中又引入了translog文件。

1.      每当es接收一个文档时，在把文档放在buffer的同时，都会把文档记录在translog中。

2.      执行refresh操作时，会将缓存中的文档写入segment中，但是此时segment是放在缓存中的，并没有落入磁盘，此时新创建的segment是可以进行搜索的。

3.      按照如上的流程，新的segment继续被创建，同时这期间新增的文档会一直被写到translog中。

4.      当达到一定的时间间隔，或者translog足够大时，就会执行commit行为，将所有缓存中的segment写入磁盘。确保写入成功后，translog就会被清空。

执行commit并清空translog的行为，在es中可以通过_flush api进行手动触发。

如：

curl -XPOST127.0.0.1:9200/tcpflow-2015.06.17/_flush?v

通常这个flush行为不需要人工干预，交给es自动执行就好了。同时，在重启es或者关闭索引之间，建议先执行flush行为，确保所有数据都被写入磁盘，避免照成数据丢失。通过调用sh service.sh start/restart，会自动完成flush操作。

Segment的合并

前面讲到es会定期的将收到的文档写入新的segment中，这样经过一段时间之后，就会出现很多segment。但是每个segment都会占用独立的文件句柄/内存/消耗cpu资源，而且，在查询的时候，需要在每个segment上都执行一次查询，这样是很消耗性能的。

为了解决这个问题，es会自动定期的将多个小segment合并为一个大的segment。前面讲到删除文档的时候，并没有真正从segment中将文档删除，而是维护了一个.del文件，但是当segment合并的过程中，就会自动将.del中的文档丢掉，从而实现真正意义上的删除操作。

当新合并后的segment完全写入磁盘之后，es就会自动删除掉那些零碎的segment，之后的查询都在新合并的segment上执行。Segment的合并会消耗大量的IO和cpu资源，这会影响查询性能。

在es中，可以使用optimize接口，来控制segment的合并。

如：

POST/logstash-2014-10/_optimize?max_num_segments=1

这样，es就会将logstash-2014-10中的segment合并为1个。但是对于那些更新比较频繁的索引，不建议使用optimize去执行分片合并，交给后台的es自己处理就好了。