前言：ES 作为分布式文档的存储，它的存储过程是怎样的，它的分布式检索过程又是怎样的；

1 分布式存储过程：

为了说明目的, 我们 假设有一个集群由三个节点组成。 它包含一个叫 blogs 的索引，有两个主分片，每个主分片有两个副本分片。相同分片的副本不会放在同一节点，所以我们的集群看起来像 Figure 8, “有三个节点和一个索引的集群”。

我们可以发送请求到集群中的任一节点。 每个节点都有能力处理任意请求。 每个节点都知道集群中任一文档位置，所以可以直接将请求转发到需要的节点上。 在下面的例子中，将所有的请求发送到 Node 1 ，我们将其称为 协调节点(coordinating node) 。
当发送请求的时候， 为了扩展负载，更好的做法是轮询集群中所有的节点。
1.1 新建、索引和删除文档:
新建、索引和删除 请求都是 写 操作， 必须在主分片上面完成之后才能被复制到相关的副本分片，如下图所示 新建、索引和删除单个文档”.

新建、索引和删除单个文档:
以下是在主副分片和任何副本分片上面 成功新建，索引和删除文档所需要的步骤顺序：

• 客户端向 Node 1 发送新建、索引或者删除请求。
• 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。
• 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。

在客户端收到成功响应时，文档变更已经在主分片和所有副本分片执行完成，变更是安全的。
有一些可选的请求参数允许您影响这个过程，可能以数据安全为代价提升性能。这些选项很少使用，因为Elasticsearch已经很快，但是为了完整起见，在这里阐述如下：

consistency，即一致性。在默认设置下，即使仅仅是在试图执行一个_写_操作之前，主分片都会要求 必须要有 规定数量(quorum)（或者换种说法，也即必须要有大多数）的分片副本处于活跃可用状态，才会去执行_写_操作(其中分片副本可以是主分片或者副本分片)。这是为了避免在发生网络分区故障（network partition）的时候进行_写_操作，进而导致数据不一致。_规定数量_即：
int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1
consistency 参数的值可以设为 one （只要主分片状态 ok 就允许执行_写_操作）,all（必须要主分片和所有副本分片的状态没问题才允许执行_写_操作）, 或 quorum 。默认值为 quorum , 即大多数的分片副本状态没问题就允许执行_写_操作。

注意，规定数量 的计算公式中 number_of_replicas 指的是在索引设置中的设定副本分片数，而不是指当前处理活动状态的副本分片数。如果你的索引设置中指定了当前索引拥有三个副本分片，那规定数量的计算结果即：
int( (primary + 3 replicas) / 2 ) + 1 = 3
如果此时你只启动两个节点，那么处于活跃状态的分片副本数量就达不到规定数量，也因此您将无法索引和删除任何文档。

timeout:
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。
新索引默认有 1 个副本分片，这意味着为满足 规定数量 应该 需要两个活动的分片副本。 但是，这些默认的设置会阻止我们在单一节点上做任何事情。为了避免这个问题，要求只有当 number_of_replicas 大于1的时候，规定数量才会执行。

1.2 取回一个文档
可以从主分片或者从其它任意副本分片检索文档 ，如下图所示 “取回单个文档”.

取回单个文档
以下是从主分片或者副本分片检索文档的步骤顺序：

• 客户端向 Node 1 发送获取请求。
• 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 。
• Node 2 将文档返回给 Node 1 ，然后将文档返回给客户端。

在处理读取请求时，协调结点在每次请求的时候都会通过轮询所有的副本分片来达到负载均衡。
在文档被检索时，已经被索引的文档可能已经存在于主分片上但是还没有复制到副本分片。 在这种情况下，副本分片可能会报告文档不存在，但是主分片可能成功返回文档。 一旦索引请求成功返回给用户，文档在主分片和副本分片都是可用的。

1.3 局部更新文档
update API 结合了先前说明的读取和写入模式。

局部更新文档，以下是部分更新一个文档的步骤：

• 客户端向 Node 1 发送更新请求。
• 它将请求转发到主分片所在的 Node 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。
• 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。

update API 还接受在 新建、索引和删除文档 章节中介绍的 routing 、 replication 、 consistency 和 timeout 参数。
基于文档的复制
当主分片把更改转发到副本分片时， 它不会转发更新请求。 相反，它转发完整文档的新版本。请记住，这些更改将会异步转发到副本分片，并且不能保证它们以发送它们相同的顺序到达。 如果Elasticsearch仅转发更改请求，则可能以错误的顺序应用更改，导致得到损坏的文档。

1.4 多文档模式
mget 和 bulk API 的模式类似于单文档模式。区别在于协调节点知道每个文档存在于哪个分片中。 它将整个多文档请求分解成 每个分片 的多文档请求，并且将这些请求并行转发到每个参与节点。
协调节点一旦收到来自每个节点的应答，就将每个节点的响应收集整理成单个响应，返回给客户端，“使用 mget 取回多个文档” 所示。

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：

• 客户端向 Node 1 发送 mget 请求。
• 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。

可以对 docs 数组中每个文档设置 routing 参数。bulk API， 如 Figure 13, “使用 bulk 修改多个文档” 所示， 允许在单个批量请求中执行多个创建、索引、删除和更新请求。

Figure 13. 使用 bulk 修改多个文档,bulk API 按如下步骤顺序执行：

• 客户端向 Node 1 发送 bulk 请求。
• 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。
• 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。

bulk API 还可以在整个批量请求的最顶层使用 consistency 参数，以及在每个请求中的元数据中使用 routing 参数。
为什么是有趣的格式？
当我们早些时候在代价较小的批量操作章节了解批量请求时，您可能会问自己， “为什么 bulk API 需要有换行符的有趣格式，而不是发送包装在 JSON 数组中的请求，例如 mget API？” 。
为了回答这一点，我们需要解释一点背景：在批量请求中引用的每个文档可能属于不同的主分片， 每个文档可能被分配给集群中的任何节点。这意味着批量请求 bulk 中的每个 操作 都需要被转发到正确节点上的正确分片。
如果单个请求被包装在 JSON 数组中，那就意味着我们需要执行以下操作：

• 将 JSON 解析为数组（包括文档数据，可以非常大）
• 查看每个请求以确定应该去哪个分片
• 为每个分片创建一个请求数组
• 将这些数组序列化为内部传输格式
• 将请求发送到每个分片

这是可行的，但需要大量的 RAM 来存储原本相同的数据的副本，并将创建更多的数据结构，Java虚拟机（JVM）将不得不花费时间进行垃圾回收。
相反，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。

2 分布式搜索过程：
2.1 查询阶段：

查询阶段包含以下三个步骤:

• 客户端发送一个 search 请求到 Node 3 ， Node 3 会创建一个大小为 from + size 的空优先队列。
• Node 3 将查询请求转发到索引的每个主分片或副本分片中。每个分片在本地执行查询并添加结果到大小为 from + size 的本地有序优先队列中。
• 每个分片返回各自优先队列中所有文档的 ID 和排序值给协调节点，也就是 Node 3 ，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。

当一个搜索请求被发送到某个节点时，这个节点就变成了协调节点。 这个节点的任务是广播查询请求到所有相关分片并将它们的响应整合成全局排序后的结果集合，这个结果集合会返回给客户端。
第一步是广播请求到索引中每一个节点的分片拷贝。就像 document GET requests 所描述的， 查询请求可以被某个主分片或某个副本分片处理， 这就是为什么更多的副本（当结合更多的硬件）能够增加搜索吞吐率。 协调节点将在之后的请求中轮询所有的分片拷贝来分摊负载。
每个分片在本地执行查询请求并且创建一个长度为 from + size 的优先队列—也就是说，每个分片创建的结果集足够大，均可以满足全局的搜索请求。 分片返回一个轻量级的结果列表到协调节点，它仅包含文档 ID 集合以及任何排序需要用到的值，例如 _score 。
协调节点将这些分片级的结果合并到自己的有序优先队列里，它代表了全局排序结果集合。至此查询过程结束。

2.2 数据取回阶段：

分布式阶段由以下步骤构成：

• 协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片提交多个 GET 请求。
• 每个分片加载并 丰富 文档，如果有需要的话，接着返回文档给协调节点。
• 一旦所有的文档都被取回了，协调节点返回结果给客户端。

协调节点首先决定哪些文档 确实 需要被取回。例如，如果我们的查询指定了 { “from”: 90, “size”: 10 } ，最初的90个结果会被丢弃，只有从第91个开始的10个结果需要被取回。这些文档可能来自和最初搜索请求有关的一个、多个甚至全部分片。
协调节点给持有相关文档的每个分片创建一个 multi-get request ，并发送请求给同样处理查询阶段的分片副本。
分片加载文档体-- _source 字段—​如果有需要，用元数据和 search snippet highlighting 丰富结果文档。 一旦协调节点接收到所有的结果文档，它就组装这些结果为单个响应返回给客户端。

2.3 深分页（Deep Pagination）：
先查后取的过程支持用 from 和 size 参数分页，但是这是 有限制的 。 要记住需要传递信息给协调节点的每个分片必须先创建一个 from + size 长度的队列，协调节点需要根据 number_of_shards * (from + size) 排序文档，来找到被包含在 size 里的文档。
取决于你的文档的大小，分片的数量和你使用的硬件，给 10,000 到 50,000 的结果文档深分页（ 1,000 到 5,000 页）是完全可行的。但是使用足够大的 from 值，排序过程可能会变得非常沉重，使用大量的CPU、内存和带宽。因为这个原因，我们强烈建议你不要使用深分页。
实际上， “深分页” 很少符合人的行为。当2到3页过去以后，人会停止翻页，并且改变搜索标准。会不知疲倦地一页一页的获取网页直到你的服务崩溃的罪魁祸首一般是机器人或者web spider。
如果你 确实 需要从你的集群取回大量的文档，你可以通过用 scroll 查询禁用排序使这个取回行为更有效率。

参考：
ES权威指南