深入了解Elasticsearch搜索引擎篇：倒排索引、架构设计与优化策略（下）

/ ES 写入数据的工作原理是什么？ /

在了解 ES 写入数据的原理前，得知道 ES 节点有什么身份，ES 节点身份包含如下：主节点、数据节点、协调节点；

主节点是整个 ES 集群的”指挥官”，负责管理集群的状态、进行索引的创建和删除、分配和迁移分片等操作。主节点是唯一的，当主节点不可用时，其他节点会重新选举一个新的主节点。

数据节点是用来存储分片数据的节点。ES 将索引分成多个分片，分布在不同的数据节点上，每个节点负责管理和存储一部分分片的数据。数据节点承担了实际的数据存储和检索工作。

协调节点是将查询请求发送给数据节点，并在数据节点返回结果后进行结果的汇总和排序，然后将结果返回给客户端。协调节点的作用是协调各个数据节点的工作，提高查询的效率。

Ingest 节点（摄取节点）：用于在数据写入索引之前对数据进行预处理。Ingest 节点可以执行一系列的处理操作，如数据的解析、转换、过滤等。它可以用于实时处理数据，将数据转换成适合索引的格式。

当写入请求到达任意节点时，该节点将扮演协调节点的角色。协调节点会负责接收请求，并进行一系列计算来确定数据应该存储在哪个数据节点上。如果集群中配置了 Ingest 节点，那么协调节点会将写入请求转发给 Ingest 节点进行数据的预处理。Ingest 节点会执行管道中定义的操作，如数据转换、过滤、标准化等，然后将处理后的数据发送给相应的数据节点进行存储。

一旦数据节点接收到处理后的数据，它们将负责将数据存储到正确的分片和副本分片中。每个分片都存储着索引的一部分数据。当所有分片和副本分片都成功存储数据后，协调节点将返回成功的响应给客户端。

/ ES 查询数据的工作原理是什么？ /

当一个查询请求到达协调节点时，协调节点会将请求发送到所有的数据节点上，并行进行查询操作。每个数据节点只负责查询自己所存储的分片数据，并返回查询结果给协调节点。协调节点会收集并合并所有数据节点的查询结果，然后进行归总和排序处理，最终将结果返回给客户端。

这种并行查询的方式可以提高查询的速度和性能，特别是在处理大量数据和复杂查询的情况下。同时，由于数据节点负责存储分片数据，可以将查询任务分配给不同的数据节点，从而实现负载均衡和分布式处理。这样的设计使得 Elasticsearch 能够快速响应查询请求，并处理大规模的数据。

/ ES 部署时，要如何进行优化？ /

在 JVM 层面，确保将最大堆和最小堆内存设置为适当的大小，以充分利用系统的资源和处理能力。

在分片方面，确保合理的分片布局和数量。主分片和副本分片应该在同一个机房，以减少网络延迟。增加主分片的数量可以提高查询的并发性能。此外，使用 SSD 硬盘可以提高数据的读写速度。

在架构设计方面，确保在部署 ES 集群时提前设计好节点的身份，可以针对不同的节点进行专门的配置。主节点可以使用较低配置的硬件，主要负责集群状态的管理。数据节点需要提供较好的存储硬盘和内存，以存储和处理数据。协调节点需要提供大内存，以处理查询请求和汇总结果。如果需要处理写入请求的预处理，可以配置 Ingest 节点，实现读写分离，提高系统的性能和可扩展性。

/ 总结 /

在本次面试文章中，我们讨论了以下几个问题：

倒排索引：倒排索引是一种用于快速检索的数据结构，它根据关键词建立索引，能够快速定位到包含特定关键词的文档。

ES 集群架构：ES 集群基本由主节点、数据节点和协调节点组成。主节点负责管理集群状态，数据节点存储分片数据，协调节点负责发送和汇总查询结果。

中文分词：中文分词器包括 IK、HanLP 和 Jieba 等，用于将中文文本切分为单个词语，以便更好地进行索引和搜索。

ES 写入数据的工作原理：写入请求经过协调节点进行分配和 ingest 节点预处理，然后由数据节点存储到相应的分片中。

ES 查询数据的工作原理：查询请求并行发送到所有数据节点进行查询，然后由协调节点归总和处理结果。

ES 部署优化：可调整 JVM 内存、分片布局和数量、节点身份设计、配置 Ingest 节点等，以提高性能和可扩展性。