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这篇文章给大家介绍Elasticsearch写入数据底层的示例分析，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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Document（文档）: 文档是存储在elasticsearch中的一个JSON文件，相当于关系数据库中表的一行数据。
Shard（分片）：索引数据可以拆分为较小的分片，每个分片放到不同的服务器上，提高并发能力。 Lucene 中的 Lucene index 相当于 ES 的一个 shard。
Segments（段）: 分片由多个segments组成，每个segments都是一个独立的倒排索引，且具有不变性，segment 提供了搜索功能。
Transaction Log（translog，事务日志）：Elasticsearch使用translog来记录index,delete,update,bulk请求，保障数据不丢失，如果Elasticsearch需要恢复数据可以从translog中读取。每个分片对应一个translog文件。
Commit point（提交点）：记录着所有已知的segment，每个Shard都有一个Commit point, 其中保存了当前Shard成功写入磁盘的所有Segment。
Lucene index：由一堆 Segment 的集合加上一个Commit point组成。
OS Cache: Lucene 中的倒排索引 segments 存储在文件中，为提高访问速度，都会把它加载到OS Cache中，从而提高 Lucene 性能，所以建议至少留系统一半内存给Lucene。
Node Query Cache：负责缓存filter 查询结果，每个节点有一个，被所有 shard 共享，filter query查询结果不涉及 scores 的计算。
Indexing Buffe：索引缓冲区，用于存储新索引的文档，当其被填满时，缓冲区中的文档被写入磁盘中的 segments 中。
Shard Request Cache： 用于缓存aggregations，suggestions，hits.total的请求结果。
Field Data Cache：Elasticsearch 加载内存 fielddata 的默认行为是延迟加载 。在首次对text类型字段做聚合、排序或者在脚本中使用时，需要设置字段为fielddata数据结构，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到堆内存中。不推荐使用，因为fielddata会占用大量堆内存空间 ，聚合或者排序使用doc_value。
1.数据写入Index Buffer缓冲和Translog日志文件。
为了保证数据不会丢失，从高版本开始Transaction Log对每个index,delete,update,bulk请求都fsync持久化到磁盘。
2.Refresh：将Index Buffer写入Segment的过程叫做Refresh。
每隔1s，Index Buffer中的数据被写入新的Segment（OS Cache中），此时Segment被打开并提供Search。Refresh后，数据就可以被搜索到了，这也是为什么Elasticsearch被称为近实时搜索的原因。
当Index Buffer被占满时，会触发Refresh，默认值是JVM堆内存的10%。
Refresh不执行fsync操作，不会清空Transaction Log。
3.重复1~2步，新的Segment不断添加，Index Buffer不断被清空，而Transaction Log中的数据不断累加。
4.每隔30分钟或者当Transaction Log用满时（默认512M），ES Flush （Lucene Commit）操作发生：
4.1 调用Refresh清空Index Buffer。
4.2 调用fsync，将缓存中的Segments写入磁盘。
4.3 清空（删除）Transaction Log。
4.4 Commit ponit被写入磁盘，每个Shard都有一个Commit point, 其中保存了当前Shard成功写入磁盘的所有Segment。
PUT my-index/_settings
{
"refresh_interval": "60s" #默认1s
}PUT my-index/_settings
{
"translog.flush_threshold_size": "1gb", #默认512M，当 translog 超过该值，会触发 flush
"translog.sync_interval": "60s", #默认5s
"translog.durability": "async" #默认是 request，每个请求都落盘，忽视translog.sync_interval。设置成 async，异步写入，根据index.translog.sync_interval参数的间隔时间做fsync。
}关于Elasticsearch写入数据底层的示例分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
