在分布式集群中，我们介绍了分片，把它描述为底层的工作单元。但分片到底是什么，它怎样工作？在这章节，我们将回答这些问题：
为什么搜索是近实时的？
为什么文档的CRUD操作是实时的？
ES怎样保证更新持久化，即使断电也不会丢失？
为什么删除文档不会立即释放空间？
什么是refresh，flush, optimize API，以及什么时候你该使用它们？
为了理解分片如何工作，最简单的方式是从一堂历史课开始。我们将会看下，为了提供一个有近实时搜索和分析功能的分布式、持久化的搜索引擎需要解决哪些问题。
使文本可以被搜索
第一个不得不解决的挑战是如何让文本变得可搜索。在传统的数据库中，一个字段存一个值，但是这对于全文搜索是不足的。想要让文本中的每个单词都可以被搜索，这意味这数据库需要存多个值。
支持一个字段多个值的最佳数据结构是倒排索引。倒排索引包含了出现在所有文档中唯一的值或词的有序列表，以及每个词所属的文档列表。
Term | Doc 1 | Doc 2 | Doc 3 | ...
------------------------------------
brown | X | | X | ...
fox | X | X | X | ...
quick | X | X | | ...
the | X | | X | ...
倒排索引存储了比包含了一个特定term的文档列表多地多的信息。它可能存储包含每个term的文档数量，一个term出现在指定文档中的频次，每个文档中term的顺序，每个文档的长度，所有文档的平均长度，等等。这些统计信息让Elasticsearch知道哪些term更重要，哪些文档更重要，也就是相关性。
需要意识到，为了实现倒排索引预期的功能，它必须要知道集合中所有的文档。
在全文检索的早些时候，会为整个文档集合建立一个大索引，并且写入磁盘。只有新的索引准备好了，它就会替代旧的索引，最近的修改才可以被检索。
不可变性
写入磁盘的倒排索引是不可变的，它有如下好处：
1.不需要锁。如果从来不需要更新一个索引，就不必担心多个程序同时尝试修改。
2.一旦索引被读入文件系统的缓存(译者:在内存)，它就一直在那儿，因为不会改变。
只要文件系统缓存有足够的空间，大部分的读会直接访问内存而不是磁盘。这有助于性能提升。
3.在索引的声明周期内，所有的其他缓存都可用。它们不需要在每次数据变化了都重建，因为数据不会变。
4.写入单个大的倒排索引，可以压缩数据，较少磁盘IO和需要缓存索引的内存大小。
当然，不可变的索引有它的缺点，首先是它不可变！你不能改变它。如果想要搜索一个新文档，必须重见整个索引。这不仅严重限制了一个索引所能装下的数据，还有一个索引可以被更新的频次。
动态索引
下一个需要解决的问题是如何在保持不可变好处的同时更新倒排索引。答案是，使用多个索引。
不是重写整个倒排索引，而是增加额外的索引反映最近的变化。每个倒排索引都可以按顺序查询，从最老的开始，最后把结果聚合。
Elasticsearch底层依赖的Lucene，引入了per-segment search的概念。一个段(segment)是有完整功能的倒排索引，但是现在Lucene中的索引指的是段的集合，再加上提交点(commit point，包括所有段的文件)，如图1所示。新的文档，在被写入磁盘的段之前，首先写入内存区的索引缓存，如图2、图3所示。
图1：一个提交点和三个索引的Lucene
索引vs分片
为了避免混淆，需要说明，Lucene索引是Elasticsearch中的分片，Elasticsearch中的索引是分片的集合。
当Elasticsearch搜索索引时，它发送查询请求给该索引下的所有分片，然后过滤这些结果，聚合成全局的结果。
一个per-segment search如下工作:
1.新的文档首先写入内存区的索引缓存。
2.不时，这些buffer被提交：
一个新的段——额外的倒排索引——写入磁盘。
新的提交点写入磁盘，包括新段的名称。
磁盘是fsync(文件同步)——所有写操作等待文件系统缓存同步到磁盘，确保它们可以被物理写入。
3.新段被打开，它包含的文档可以被检索
4.内存的缓存被清除，等待接受新的文档。
图2：内存缓存区有即将提交文档的Lucene索引
图3：提交后，新的段加到了提交点，缓存被清空
当一个请求被接受，所有段依次查询。所有段上的Term统计信息被聚合，确保每个term和文档的相关性被正确计算。通过这种方式，新的文档以较小的代价加入索引。
删除和更新
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。相反，每一个提交点包括一个.del文件，包含了段上已经被删除的文档。
当一个文档被删除，它实际上只是在.del文件中被标记为删除，依然可以匹配查询，但是最终返回之前会被从结果中删除。
文档的更新操作是类似的：当一个文档被更新，旧版本的文档被标记为删除，新版本的文档在新的段中索引。也许该文档的不同版本都会匹配一个查询，但是更老版本会从结果中删除。
近实时搜索
因为per-segment search机制，索引和搜索一个文档之间是有延迟的。新的文档会在几分钟内可以搜索，但是这依然不够快。
磁盘是瓶颈。提交一个新的段到磁盘需要fsync操作，确保段被物理地写入磁盘，即时电源失效也不会丢失数据。但是fsync是昂贵的，它不能在每个文档被索引的时就触发。
所以需要一种更轻量级的方式使新的文档可以被搜索，这意味这移除fsync。
位于Elasticsearch和磁盘间的是文件系统缓存。如前所说，在内存索引缓存中的文档（图1）被写入新的段（图2），但是新的段首先写入文件系统缓存，这代价很低，之后会被同步到磁盘，这个代价很大。但是一旦一个文件被缓存，它也可以被打开和读取，就像其他文件一样。
图1：内存缓存区有新文档的Lucene索引
Lucene允许新段写入打开，好让它们包括的文档可搜索，而不用执行一次全量提交。这是比提交更轻量的过程，可以经常操作，而不会影响性能。
图2：缓存内容已经写到段中，但是还没提交
refeash API
在Elesticsearch中，这种写入打开一个新段的轻量级过程，叫做refresh。默认情况下，每个分片每秒自动刷新一次。这就是为什么说Elasticsearch是近实时的搜索了：文档的改动不会立即被搜索，但是会在一秒内可见。
这会困扰新用户：他们索引了个文档，尝试搜索它，但是搜不到。解决办法就是执行一次手动刷新，通过API:
POST /_refresh <1>
POST /blogs/_refresh <2>
<1> refresh所有索引
<2> 只refresh 索引blogs
不是所有的用户都需要每秒刷新一次。也许你使用ES索引百万日志文件，你更想要优化索引的速度，而不是进实时搜索。你可以通过修改配置项refresh_interval减少刷新的频率：
PUT /my_logs
{
"settings": {
"refresh_interval": "30s" <1>
}
}
<1> 每30s refresh一次my_logs
refresh_interval可以在存在的索引上动态更新。你在创建大索引的时候可以关闭自动刷新，在要使用索引的时候再打开它。
PUT /my_logs/_settings
{ "refresh_interval": -1 } <1>
PUT /my_logs/_settings
{ "refresh_interval": "1s" } <2>
<1> 禁用所有自动refresh
<2> 每秒自动refresh
持久化变更
没用fsync同步文件系统缓存到磁盘，我们不能确保电源失效，甚至正常退出应用后，数据的安全。为了ES的可靠性，需要确保变更持久化到磁盘。
我们说过一次全提交同步段到磁盘，写提交点，这会列出所有的已知的段。在重启，或重新打开索引时，ES使用这次提交点决定哪些段属于当前的分片。
当我们通过每秒的刷新获得近实时的搜索，我们依然需要定时地执行全提交确保能从失败中恢复。但是提交之间的文档怎么办？我们也不想丢失它们。
ES增加了事务日志（translog），来记录每次操作。有了事务日志，过程现在如下：
1.当一个文档被索引，它被加入到内存缓存，同时加到事务日志。
图1：新的文档加入到内存缓存，同时写入事务日志
2.refresh使得分片的进入如下图描述的状态。每秒分片都进行refeash：
- 内存缓冲区的文档写入到段中，但没有fsync。
- 段被打开，使得新的文档可以搜索。
- 缓存被清除
图2：经过一次refresh，缓存被清除，但事务日志没有
3.随着更多的文档加入到缓存区，写入日志，这个过程会继续
图3：事务日志会记录增长的文档
4.不时地，比如日志很大了，新的日志会创建，会进行一次全提交：
- 内存缓存区的所有文档会写入到新段中。
- 清除缓存
- 一个提交点写入硬盘
- 文件系统缓存通过fsync操作flush到硬盘
- 事务日志被清除
事务日志记录了没有flush到硬盘的所有操作。当故障重启后，ES会用最近一次提交点从硬盘恢复所有已知的段，并且从日志里恢复所有的操作。
事务日志还用来提供实时的CRUD操作。当你尝试用ID进行CRUD时，它在检索相关段内的文档前会首先检查日志最新的改动。这意味着ES可以实时地获取文档的最新版本。
图4：flush过后，段被全提交，事务日志清除
flush API
在ES中，进行一次提交并删除事务日志的操作叫做 flush。分片每30分钟，或事务日志过大会进行一次flush操作。
flush API可用来进行一次手动flush：
POST /blogs/_flush <1>
POST /_flush?wait_for_ongoing <2>
<1> flush索引blogs
<2> flush所有索引，等待操作结束再返回
你很少需要手动flush，通常自动的就够了。
当你要重启或关闭一个索引，flush该索引是很有用的。当ES尝试恢复或者重新打开一个索引时，它必须重放所有事务日志中的操作，所以日志越小，恢复速度越快。
合并段
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。有太多的段是一个问题。每个段消费文件句柄，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。小段被合并成大段，再合并成更大的段。
这是旧的文档从文件系统删除的时候。旧的段不会再复制到更大的新段中。
这个过程你不必做什么。当你在索引和搜索时ES会自动处理。这个过程如图：两个提交的段和一个未提交的段合并为了一个更大的段所示：
1.索引过程中，refresh会创建新的段，并打开它。
2.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。
图1：两个提交的段和一个未提交的段合并为了一个更大的段
3.下图描述了合并后的操作：
- 新的段flush到了硬盘。
- 新的提交点写入新的段，排除旧的段。
- 新的段打开供搜索。
- 旧的段被删除。
图2：段合并完后，旧的段被删除
合并大的段会消耗很多IO和CPU，如果不检查会影响到搜素性能。默认情况下，ES会限制合并过程，这样搜索就可以有足够的资源进行。
optimize API
optimize API最好描述为强制合并段API。它强制分片合并段以达到指定max_num_segments参数。这是为了减少段的数量（通常为1）达到提高搜索性能的目的。
警告
不要在动态的索引（正在活跃更新）上使用optimize API。
后台的合并处理已经做的很好了，优化命令会阻碍它的工作。不要干涉！
在特定的环境下，optimize API是有用的。典型的场景是记录日志，这中情况下日志是按照每天，周，月存入索引。旧的索引一般是只可读的，它们是不可能修改的。 这种情况下，把每个索引的段降至1是有效的。搜索过程就会用到更少的资源，性能更好:
POST /logstash-2014-10/_optimize?max_num_segments=1 <1>
<1> 把索引中的每个分片都合并成一个段
参考：es权威指南
