ES近实时搜索原理
提交点文件：有一个列表存放着所有已知的所有段
ES底层是基于Lucene，最核心的概念就是Segment(段)，每个段本身就是一个倒排索引。
ES中的Index由多个段的集合和commit point(提交点)文件组成。
提交点文件中有一个列表存放着所有已知的段，下面是一个带有1个提交点和3个段的Index示意图：
Doc新增提交主要过程如下：
一、写入磁盘后可见：
1、Doc写入Buffer
Doc会先被搜集到内存中的Buffer内，这个时候还无法被搜索到，如下图所示：
（1）创建一个新段，作为一个追加的倒排索引，写入到磁盘（文件系统缓存）
（2）将新的包含新段的Commit Point(提交点)写入磁盘（文件系统缓存）
（3）磁盘进行fsync，主要是将文件系统缓存中等待的写入操作全部物理写入到磁盘，保证数据不会在发生错误时丢失
（4）这个新的段被开启， 使得段内文档对搜索可见
（5）将内存中buffer清除，又可以把新的Doc写入buffer了
下面展示了这个过程完成后的段和提交点的状态：
为了数据安全，每次的索引变更都最好要立刻刷盘， 所以 Commit 操作意味着将Segment 合并并写入磁盘。保证内存数据尽量不丢。刷盘是很重的 IO 操作， 所以为了机器性能和近实时搜索， 并不会刷盘那么及时。
新文档被索引意味着文档会被首先写入内存 buffer 和 translog 文件。每个 shard 都对应一个 translog 文件。
在 elasticsearch 中， _refresh操作默认每秒执行一次，意味着将内存 buffer 的数据写入到一个新的Segment 中，这个时候索引变成了可被检索的。
Flush操作意味着将内存buffer的数据全都写入新的Segments中，并将内存中所有的Segments全部刷盘，并且清空translog日志的过程。
1、refresh：
Lucene支持对新段写入和打开 - 可以使文档在没有完全刷入硬盘的状态下就能对搜索可见，而且是一个开销较小的操作，可以频繁进行。
下面是一个已经将Docs刷入段但还没有完全提交的示意图：
2、translog
为了避免在两次commit操作间隔时间发生异常导致Doc丢失，ES中采用了一个事务日志记录每次对ES的操作。加上translog后新增文档流程如下：
文档被添加到buffer同时追加到translog，如图：
下面示意图展示了这个状态：
4、flush
flush就是执行commit清空、干掉老translog的过程。默认每个分片30分钟或者是translog过于大的时候自动flush一次。可以通过flush API手动触发，但是只会在重启节点或关闭某个索引的时候这样做，因为这可以让未来ES恢复的速度更快(translog文件更小)。
三、 ES对Doc删除的处理
（1）删除一个ES文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除。因为段是不可变的，所以文档既不能从旧的段中移除，旧的段也不能更新以反映文档最新的版本。
ES的做法是，每一个提交点包括一个.del文件（还包括新段），包含了段上已经被标记为删除状态的文档。所以，当一个文档被做删除操作，实际上只是在.del文件中将该文档标记为删除，依然会在查询时被匹配到，只不过在最终返回结果之前会被从结果中删除。ES将会在用户之后添加更多索引的时候，在后台进行要删除内容的清理。
（2）Doc删除与段合并的关系
通过每秒自动刷新创建新的段，用不了多久段的数量就爆炸了，每个段消费大量文件句柄，内存，cpu资源。更重要的是，每次搜索请求都需要依次检查每个段。段越多，查询越慢。
ES通过后台合并段解决这个问题。ES利用段合并的时机来真正从文件系统删除那些version较老或者是被标记为删除的文档。被删除的文档（或者是version较老的）不会再被合并到新的更大的段中。
ES对一个不断有数据写入的索引处理流程如下：
索引过程中，refresh会不断创建新的段，并打开它们。
合并过程会在后台选择一些小的段合并成大的段，这个过程不会中断索引和搜索。合并过程如图：
两个已提交的段 和一个未提交的段合并为一个更大的段。从上图可以看到，段合并之前，旧有的Commit和没Commit的小段皆可被搜索。
（3）段合并后的操作:
a、新的段flush到硬盘
b、编写一个包含新段的新提交点，并排除旧的较小段。
c、新的段打开供搜索
d、旧的段被删除
合并完成后新的段可被搜索，旧的段被删除，如下图所示：
注：
什么情况下要强制刷新：
1、reindex后，手动修改refresh，由-1（不刷新）改为想要的刷新值
2、在读多，写少时，可以强制不刷新，因为每写入一条数据就会产生一个新段，查询时就会查一次，降低效率
3、即时性要求高，：如广告立马需要被看到，需要手动强制刷新
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