ElasticSearch学习4- 操作文档的步骤顺序

1.路由

当索引一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。 Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？当我们创建文档时，它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢？

首先这肯定不会是随机的，否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了。实际上，这个过程是根据下面这个公式决定的：

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过 hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片的数量）后得到 余数 。这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间的余数，就是我们所寻求的文档所在分片的位置。

2.索引和删除文档所需要的步骤顺序：

 

1. 客户端向 Node 1 发送新建、索引或者删除请求。
2. 节点使用文档的 _id 确定文档属于分片 0`。请求会被转发到 `Node 3`，因为分片 0 的主分片目前被分配在 `Node 3 上。
3. Node 3 在主分片上面执行请求。如果成功了，它将请求并行转发到 Node 1 和 Node 2 的副本分片上。一旦所有的副本分片都报告成功, Node 3 将向协调节点报告成功，协调节点向客户端报告成功。

一致性

默认情况下，主分片 需要 规定数量(quorum),或大多数的分片 (其中分片副本可以是主分片或者副本分片)在写入操作时可用。这是为了防止将数据写入到网络分区的‘`背面’'。

int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1

允许的 一致性 值是 一个 （只是主分片）或者 `所有`（主分片和副本分片）, 或者默认的规定数量或者大多数的副本分片。

超时

如果没有足够的副本分片会发生什么？ Elasticsearch会等待，希望更多的分片出现。默认情况下，它最多等待1分钟。 如果你需要，你可以使用 timeout 参数 使它更早终止： 100 100毫秒，30s 是30秒。

3.取回一个文档

以下是从主分片或者副本分片检索文档的步骤顺序：

1、客户端向 Node 1 发送获取请求。

2、节点使用文档的 _id 来确定文档属于分片 0 。分片 0 的副本分片存在于所有的三个节点上。 在这种情况下，它将请求转发到 Node 2 。

3、Node 2 将文档返回给 Node 1 ，然后将文档返回给客户端。

为了读取请求，协调节点在每次请求的时候将选择不同的副本分片来达到负载均衡；通过轮询所有的副本分片。

4.局部更新文档

以下是部分更新一个文档的步骤：

1. 客户端向 Node 1 发送更新请求。
2. 它将请求转发到主分片所在的 Node 3 。
3. Node 3 从主分片检索文档，修改 _source 字段中的 JSON ，并且尝试重新索引主分片的文档。 如果文档已经被另一个进程修改，它会重试步骤 3 ，超过 retry_on_conflict 次后放弃。
4. 如果 Node 3 成功地更新文档，它将新版本的文档并行转发到 Node 1 和 Node 2 上的副本分片，重新建立索引。 一旦所有副本分片都返回成功， Node 3 向协调节点也返回成功，协调节点向客户端返回成功。

5.使用 mget 取回多个文档

以下是使用单个 mget 请求取回多个文档所需的步骤顺序：

1. 客户端向 Node 1 发送 mget 请求。
2. Node 1 为每个分片构建多文档获取请求，然后并行转发这些请求到托管在每个所需的主分片或者副本分片的节点上。一旦收到所有答复， Node 1 构建响应并将其返回给客户端。

7.使用 bulk 修改多个文档

bulk API 按如下步骤顺序执行：

1. 客户端向 Node 1 发送 bulk 请求。
2. Node 1 为每个节点创建一个批量请求，并将这些请求并行转发到每个包含主分片的节点主机。
3. 主分片一个接一个按顺序执行每个操作。当每个操作成功时，主分片并行转发新文档（或删除）到副本分片，然后执行下一个操作。 一旦所有的副本分片报告所有操作成功，该节点将向协调节点报告成功，协调节点将这些响应收集整理并返回给客户端。

为什么 bulk API 需要有换行符

Elasticsearch可以直接读取被网络缓冲区接收的原始数据。 它使用换行符字符来识别和解析小的 action/metadata 行来决定哪个分片应该处理每个请求。

这些原始请求会被直接转发到正确的分片。没有冗余的数据复制，没有浪费的数据结构。整个请求尽可能在最小的内存中处理。