【1】Elasticsearch写入数据只能从primary去写，读都可以从primary和replica读取。

【2】ES写数据的过程 

     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，协调节点就是随便挑一个节点) 

     2）coordinating node，对document进行路由，hash给那个节点，将请求转发到对应的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。

【3】ES写数据的底层过程

1）先写入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的磁盘文件的，而是先进入os cache的。这个过程就是refresh。

默认是每隔1秒refresh的，所以es是准实时的，因为写入的数据1秒之后才能看到。可以手动refresh，就是手动将buffer中的数据刷入os cache中，让数据可以被搜索到。

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。

每隔1秒钟，es将buffer中的数据写入一个新的segment file，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。

操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做os cache，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。

但是如果buffer里面此时没有数据，那当然不会执行refresh操作喽，每秒创建一个空的segment file，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。

只要buffer中的数据被refresh操作，刷入os cache中，就代表这个数据就可以被搜索到了。

为什么叫es是准实时的？NRT，near real-time，准实时。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。可以手动refresh，就是手动将buffer中的数据刷入os cache中，让数据可以被搜索到。

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。

Buffer中的数据，倒是好，每隔1秒就被刷到os cache中去，然后这个buffer就被清空了。所以说这个buffer的数据始终是可以保持住不会填满es进程的内存的。

每次一条数据写入buffer，同时会写入一条日志到translog日志文件去，所以这个translog日志文件是不断变大的，当translog日志文件达到一定程度的时候，就会执行commit操作。

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1~3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，里面标识这个commit point对应的所有segment file。

7）强行将os cache中目前所有的数据都fsync到磁盘文件中去。

8）将现有的translog清空，然后再次重启启用一个translog，此时commit操作完成。默认每隔30分钟会自动执行一次commit，但是如果translog过大，也会触发commit。

整个commit的过程，就做flush操作。我们可以手动执行flush操作，就是将所有os cache数据刷盘到磁盘文件中去。

Translog日志文件的作用是什么？就是在你执行commit操作之前，数据要么就是停留在buffer中，要么就是停留在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。

不叫做commit操作，flush操作。Es中的flus操作，就对应这commit的全过程。我们也可以通过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，记录一个commit point，清空translog日志文件。

9）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5s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5s的数据。但是这样性能比较好，最多丢失5s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。

10）如果是删除操作，commit的是会生成一个.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被删除了。

当segment多到一定程度的时候，es就会自动触发merge操作，将多个segment file给merge成一个segment file。

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segmeng 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。--数据写入segment file之后，同时就会建立好倒排索引了。

11）如果是更新操作，就是将原来的doc标识为deleted状态，然后重新写入一条数据

Buffer每次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，segment file会越来越多。此时会定期执行merge。

当segment file多到一定程度的时候，es就会自动触发merge操作，将多个segment file给merge成一个segment file。

【4】ES读数据过程

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，从哪个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》接受请求的node返回document给coordinate node

《4》coordinate node返回document给客户端

【5】ES搜索数据过程

《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或者是replica shard也可以

《3》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，产生最终结果。

《4》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。