es 写入数据的工作原理是什么啊？es 查询数据的工作原理是什么啊？底层的 lucene 介绍一下呗？倒排索引了解吗？
问这个，其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理，因为用 es 无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es 在干什么，那你真的是......
对 es 基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？
- 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。
-
1.先写入内存 buffer，在 buffer 里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入 translog 日志文件。
-
2.如果 buffer 快满了，或者到一定时间，就会将内存 buffer 数据
refresh到一个新的segment file中，但是此时数据不是直接进入segment file磁盘文件，而是先进入os cache。这个过程就是refresh。每隔 1 秒钟，es 将 buffer 中的数据写入一个新的
segment file，在数据写入segment file时，就同时建立好了倒排索引。每秒钟会产生一个新的磁盘文件segment file，这个segment file中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。但是如果 buffer 里面此时没有数据，那当然不会执行 refresh 操作，如果 buffer 里面有数据，默认 1 秒钟执行一次 refresh 操作，刷入一个新的 segment file 中。操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做
os cache，即操作系统缓存，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。只要buffer中的数据被 refresh 操作刷入os cache中，这个数据就可以被搜索到了。为什么叫 es 是准实时的？
NRT，全称near real-time。默认是每隔 1 秒 refresh 一次的，所以 es 是准实时的，因为写入的数据 1 秒之后才能被看到。可以通过 es 的restful api或者java api，手动执行一次 refresh 操作，就是手动将 buffer 中的数据刷入os cache中，让数据立马就可以被搜索到。只要数据被输入os cache中，buffer 就会被清空了，因为不需要保留 buffer 了，数据在 translog 里面已经持久化到磁盘去一份了。 -
3.只要数据进入os cache，此时就可以让这个segment file的数据对外提供搜索了
-
4.重复上面的步骤，新的数据不断进入 buffer 和 translog，不断将
buffer数据写入一个又一个新的segment file中去，每次refresh完 buffer 清空，translog 保留。随着这个过程推进，translog 会变得越来越大。当 translog 达到一定长度的时候，就会触发commit操作。 -
5.commit 操作发生第一步，就是将 buffer 中现有数据
refresh到os cache中去，清空 buffer。 -
6.将一个
commit point写入磁盘文件，里面标识着这个commit point对应的所有segment file -
7.同时强行将
os cache中目前所有的数据都fsync到磁盘文件中去。最后清空 现有 translog 日志文件，重启一个 translog，此时 commit 操作完成。 -
8.这个 commit 操作叫做
flush。默认 30 分钟自动执行一次flush，但如果 translog 过大，也会触发flush。flush 操作就对应着 commit 的全过程，我们可以通过 es api，手动执行 flush 操作，手动将 os cache 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。
思考：translog日志文件的作用是什么？es丢数据的情况
答：就是在你执行commit操作之前，数据要么是停留在buffer中，要么是停留在os cache中，无论是buffer还是os cache都是内存，一旦这台机器死了，内存中的数据就全丢了。所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件，translog日志文件中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es会自动读取translog日志文件中的数据，恢复到内存buffer和os cache中去。
commit操作：1、写commit point；2、将os cache数据fsync强刷到磁盘上去；3、清空translog日志文件
translog 其实也是先写入 os cache 的，默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中去，所以默认情况下，可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 buffer 或者 translog 文件的 os cache 中，如果此时机器挂了，会丢失 5 秒钟的数据。但是这样性能比较好，最多丢 5 秒的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 fsync 到磁盘，但是性能会差很多。
实际上你在这里，如果面试官没有问你 es 丢数据的问题，你可以在这里给面试官炫一把，你说，其实 es 第一是准实时的，数据写入 1 秒后可以搜索到；可能会丢失数据的。有 5 秒的数据，停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中，而不在磁盘上，此时如果宕机，会导致 5 秒的数据丢失。
总结一下，数据先写入内存 buffer，然后每隔 1s，将数据 refresh 到 os cache，到了 os cache 数据就能被搜索到（所以我们才说 es 从写入到能被搜索到，中间有 1s 的延迟）。每隔 5s，将数据写入 translog 文件（这样如果机器宕机，内存数据全没，最多会有 5s 的数据丢失），translog 大到一定程度，或者默认每隔 30mins，会触发 commit 操作，将缓冲区的数据都 flush 到 segment file 磁盘文件中。
数据写入 segment file 之后，同时就建立好了倒排索引。
如果是删除操作，commit 的时候会生成一个 .del 文件，里面将某个 doc 标识为 deleted 状态，那么搜索的时候根据 .del 文件就知道这个 doc 是否被删除了，es里的写流程，有4个底层的核心概念，refresh、flush、translog、merge
如果是更新操作，就是将原来的 doc 标识为 deleted 状态，然后新写入一条数据。
buffer 每 refresh 一次，就会产生一个 segment file，所以默认情况下是 1 秒钟一个 segment file，这样下来 segment file 会越来越多，此时会定期执行 merge。每次 merge 的时候，会将多个 segment file 合并成一个，同时这里会将标识为 deleted 的 doc 给物理删除掉，然后将新的 segment file 写入磁盘，这里会写一个 commit point，标识所有新的 segment file，然后打开 segment file 供搜索使用，同时删除旧的 segment file。
查询，GET某一条数据，写入了某个document，这个document会自动给你分配一个全局唯一的id，doc id，同时也是根据doc id进行hash路由到对应的primary shard上面去。也可以手动指定doc id，比如用订单id，用户id。
你可以通过doc id来查询，会根据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
- 1.客户端发送请求到任意一个 node，成为
coordinate node。 - 2.
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。 - 3.接收请求的 node 返回 document 给
coordinate node。 - 4.
coordinate node返回 document 给客户端。
es 最强大的是做全文检索，就是比如你有三条数据：
java真好玩儿啊
java好难学啊
j2ee特别牛
你根据 java 关键词来搜索，将包含 java的 document 给搜索出来。es 就会给你返回：java真好玩儿啊，java好难学啊。
- 1.客户端发送请求到一个
coordinate node。 - 2.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。 - 3.query phase：每个 shard 将自己的搜索结果（其实就是一些
doc id）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。 - 4.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。
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。
简单来说，lucene 就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引的算法代码。我们用 Java 开发的时候，引入 lucene jar，然后基于 lucene 的 api 去开发就可以了。
通过 lucene，我们可以将已有的数据建立索引，lucene 会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。
在搜索引擎中，每个文档都有一个对应的文档 ID，文档内容被表示为一系列关键词的集合。例如，文档 1 经过分词，提取了 20 个关键词，每个关键词都会记录它在文档中出现的次数和出现位置。
那么，倒排索引就是关键词到文档 ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现了关键词。
举个栗子。
有以下文档：
| DocId | Doc |
|---|---|
| 1 | 谷歌地图之父跳槽 Facebook |
| 2 | 谷歌地图之父加盟 Facebook |
| 3 | 谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟 Facebook |
| 4 | 谷歌地图之父跳槽 Facebook 与 Wave 项目取消有关 |
| 5 | 谷歌地图之父拉斯加盟社交网站 Facebook |
对文档进行分词之后，得到以下倒排索引。
| WordId | Word | DocIds |
|---|---|---|
| 1 | 谷歌 | 1,2,3,4,5 |
| 2 | 地图 | 1,2,3,4,5 |
| 3 | 之父 | 1,2,4,5 |
| 4 | 跳槽 | 1,4 |
| 5 | 1,2,3,4,5 | |
| 6 | 加盟 | 2,3,5 |
| 7 | 创始人 | 3 |
| 8 | 拉斯 | 3,5 |
| 9 | 离开 | 3 |
| 10 | 与 | 4 |
| .. | .. | .. |
另外，实用的倒排索引还可以记录更多的信息，比如文档频率信息，表示在文档集合中有多少个文档包含某个单词。
那么，有了倒排索引，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询。比如用户输入查询 Facebook，搜索系统查找倒排索引，从中读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果。
要注意倒排索引的两个重要细节：
- 倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档；
- 倒排索引中的词项根据字典顺序升序排列
上面只是一个简单的栗子，并没有严格按照字典顺序升序排列。