面试题答案
一键面试1. 客户端发起请求
- 客户端通过RESTful API向Elasticsearch集群中的某个节点发送Index请求，请求中包含要索引的文档数据以及相关的元数据（如索引名、类型名、文档ID等）。
2. 协调节点处理
- 接收请求：请求首先到达集群中的一个节点，该节点作为协调节点（Coordinating Node）接收请求。
- 路由计算：协调节点根据请求中的索引名和文档ID，使用一致性哈希算法计算出该文档应该存储在哪个分片（Shard）上。Elasticsearch中的每个索引由一个或多个主分片（Primary Shard）和零个或多个副本分片（Replica Shard）组成。计算得出的分片可能是主分片，也可能是副本分片，但写操作只会被路由到主分片。
3. 主分片处理
- 接收请求：协调节点将请求转发到负责该主分片的节点。
- 写入内存缓冲区：主分片所在节点接收到请求后，首先将文档写入内存中的索引缓冲区（Index Buffer），此时文档处于未提交状态。在内存缓冲区中，文档会进行词法分析、倒排索引构建等操作。
- 写入事务日志：同时，文档也会被写入到事务日志（Transaction Log，也叫Write-Ahead Log，WAL）中，事务日志用于保证数据的持久性，防止数据丢失。事务日志是顺序写入的，效率较高。
4. 刷新操作
- 定期刷新：Elasticsearch默认每隔1秒（可配置）执行一次刷新（Refresh）操作。在刷新时，内存缓冲区中的数据会被写入到一个新的段（Segment）文件中，段是Lucene底层存储数据的基本单元。此时，数据在索引中变为可搜索状态，但还未持久化到磁盘。
- 段合并：随着时间推移和写入操作的不断进行，会产生多个小段文件。Elasticsearch会在后台自动执行段合并（Segment Merge）操作，将多个小段合并成一个大段，以减少文件数量，提高搜索性能。合并操作会涉及读取多个小段的数据并重新写入一个大段，这个过程会消耗I/O资源。
5. 提交操作
- 定期提交：Elasticsearch会定期（默认30分钟，可配置）或在事务日志达到一定大小时执行提交（Commit）操作。在提交时，内存中的数据会被刷写到磁盘上的段文件中，同时更新提交点（Commit Point），记录当前已提交的段文件列表。事务日志也会被清空，因为其中的数据已经持久化到磁盘。
6. 副本分片复制
- 同步数据：主分片完成数据写入和相关操作后，会将数据复制到对应的副本分片上。副本分片所在节点接收数据后，同样会经历写入内存缓冲区、刷新、提交等类似主分片的操作流程，以确保副本分片的数据与主分片一致。这样做是为了提供数据冗余和高可用性，当主分片所在节点出现故障时，副本分片可以提升为主分片继续提供服务。
7. 响应客户端
- 返回结果：当主分片和所有副本分片都成功写入数据后，协调节点会向客户端返回成功响应。如果在任何阶段出现错误，协调节点会返回相应的错误信息给客户端。