为什么要使用 Elasticsearch？
系统中的数据， 随着业务的发展，时间的推移， 将会非常多， 而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索， 而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫描，在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而我们使用 ES 做一个全文索引，将经常查询的系统功能的某些字段，比如说电商系统的商品表中商品名，描述、价格还有 id 这些字段我们放入 ES 索引库里，可以提高查询速度。
Elasticsearch 的 master 选举流程
1.Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的
2.对所有可以成为master的节点（node master: true）根据nodeId字典排序，每次选举每个节点都把自
己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。
3.如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2+1）并且该节点自己也选举自己，
那这个节点就是master。否则重新选举一直到满足上述条件。
4.master节点的职责主要包括集群、节点和索引的管理，不负责文档级别的管理
Elasticsearch 集群脑裂问题？
脑裂"问题可能的成因：
网络问题 ：集群间的网络延迟导致一些节点访问不到master, 认为master 挂掉了从而选举出新的master,并对master上的分片和副本标红，分配新的主分片。
节点负载 ：主节点的角色既为master又为data,访问量较大时可能会导致ES停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点。
内存回收 ：data 节点上的ES进程占用的内存较大，引发JVM的大规模内存回收，造成ES进程失去响应。
脑裂问题解决方案：
减少误判 ：discovery.zen ping_ timeout 节点状态的响应时间，默认为3s，可以适当调大
选举触发 ：discovery.zen.minimum. master nodes:1，该参数是用于控制选举行为发生的最小集群主节点数量。当备选主节点的个數大于等于该参数的值，且备选主节点中有该参数个节点认为主节点挂了，进行选举。官方建议为(n / 2) +1, n为有资格成为主节点的节点个数）。
角色分离：即master节点与data节点分离，限制角色
Elasticsearch 索引文档的流程？
协调节点默认使用文档 ID 参与计算（也支持通过 routing），以便为路由提供合适的分片：shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后，会将请求写入到 Memory Buffer ，然后定时（默认是每隔 1 秒）写入到 Filesystem Cache ，这个从 Memory Buffer 到 Filesystem Cache 的过程就叫做 refresh；
当然在某些情况下，存在 Momery Buffer 和 Filesystem Cache 的数据可能会丢失， ES 是通过 translog的机制来保证数据的可靠性的。其实现机制是接收到请求后，同时也会写入到 translog 中，当 Filesystemcache 中的数据写入到磁盘 中时，才会清除掉，这个过程叫做 flush；
在 flush 过程中，内存中的缓冲将被清除，内容被写入一个新段，段的 fsync 将创建一个新的提交点，并将内容刷新到磁盘，旧的 translog 将被删除并开始一个新的 translog。
flush 触发的时机是定时触发（默认 30 分钟）或者 translog 变得太大（默认为 512M）时；
Elasticsearch 更新和删除文档的流程？
删除和更新也都是写操作，但是 Elasticsearch 中的文档是不可变的，因此不能被删除或者改动以展示其变更；
磁盘上的每个段都有一个相应的.del 文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del 文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。
在新的文档被创建时， Elasticsearch 会为该文档指定一个版本号，当执行更新时，旧版本的文档在.del文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉
Elasticsearch 搜索的流程？
搜索被执行成一个两阶段过程，我们称之为 Query Then Fetch；
在初始查询阶段时 ，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分片）。 每个分片在本地执行搜索并构建一个匹配文档的大小为 from + size 的优先队列。 PS：在搜索的时候是会查询Filesystem Cache 的，但是有部分数据还在 Memory Buffer，所以搜索是近实时的。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，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。
取回阶段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。Query Then Fetch 的搜索类型在文档相关性打分的时候参考的是本分片的数据，这样在文档数量较少的时候可能不够准确， DFS Query Then Fetch 增加了一个预查询的处理，询问 Term 和 Document frequency，这个评分更准确，但是性能会变差。
在并发情况下， Elasticsearch 如果保证读写一致
可以通过版本号使用乐观并发控制，以确保新版本不会被旧版本覆盖，由应用层来处理具体的冲突；
另外对于写操作，一致性级别支持 quorum/one/all，默认为 quorum，即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。
对于读操作，可以设置 replication 为 sync(默认)，这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回；如果设置 replication 为 async 时，也可以通过设置搜索请求参数_preference 为 primary 来查询主分片，确保文档是最新版本。
如何监控 Elasticsearch 集群状态？
elasticsearch-head 插件。
通过 Kibana 监控 Elasticsearch。你可以实时查看你的集群健康状态和性能，也可以分析过去的集群、索引和节点指标
是否了解字典树？
字典树又称单词查找树， Trie 树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
Trie 的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。它有 3 个基本性质：
根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。
从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度 O(1)。