一、 写操作
a）宏观：由协调节点确定路由，并将写请求发送至具体的primary shard上，在primary shard执行完写操作后，在多个replica shard上完成同步写操作
b）微观：每一个shard在执行写请求的时候，会分成并行的两部分：写数据和写日志。
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写数据：先将需要写的数据写入内存buffer缓冲区，每隔一秒，数据会从buffer写入新的segment file并持久化到磁盘中。如果buffer快满了，也会将里面的数据存储到segment file中，清空buffer。segment file会先将数据写到os cache当中去，同时建立倒排索引，这时候客户端已经可以搜索这些新数据了，然后再写到磁盘当中。
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写日志：每写入一条数据，就会在日志文件(Transaction log)中添加一条日志，每隔5s会持久化一次日志文件到磁盘中去。每30min或者日志文件变得过大时，会执行flush操作,将segment file持久化到磁盘上，并清空日志文件
二、读操作
读操作可以分为查询和搜索两种：
- 查询：根据ID去GET一条doc
在写入某个doc的时候，这个doc会自动分配一个docID，当然这个docID也可以在写入时由客户端手动指定。在查询的时候，会对docID进行hash路由到一个随机的节点上，这个节点作为协调节点。
协调节点会找到doc存放在哪些节点上，包括该节点的主分片和副本分片。对于这些分片，将采取轮询的策略，从中随机选取一个读取，并由协调节点对数据进行返回
- 搜索：根据一个单词或一段文本内容进行全文检索或精确匹配
客户端发送一个搜索请求到一个节点上，该节点成为协调节点，并将请求广播到索引所有的的shard上。然后每个shard将搜索自己的所有doc，进行匹配、排序，将符合的结果集返回给协调节点。
协调节点拉取这些docID对应的完整doc，然后全局的排序，分页等操作，产生最终的结果，并返回给客户端
三、 排序
在上述搜索过程中，提到了每个shard会执行匹配、排序操作。排序的具体流程如下：
- 每个shard建立小顶堆，用于保存score最大的n个Doc ID，n为from + size
- 通过倒排索引拿到满足查询条件的doc ID
- 将获取的doc ID及对应的score值，依次放入小顶堆，进行筛选
- 遍历完所有doc ID后，小顶堆中保存的doc ID即满足条件，返回给协调节点
tips：score是指词与文档的相关度评分。其计算方法涉及复杂的数学计算，这里不作展开，具体参考：ES相关度评分背后的理论
