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## 面试题
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es 的分布式架构原理能说一下么（es 是如何实现分布式的啊）？
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## 面试官心理分析
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在搜索这块，lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问，你了解 lucene 吗？你知道倒排索引的原理吗？现在早已经 out 了，因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch，简称为 es。
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而现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配，其中尤为流行的就是 es，前几年 es 没火的时候，大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 es 了。
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所以互联网面试，肯定会跟你聊聊分布式搜索引擎，也就一定会聊聊 es，如果你确实不知道，那你真的就 out 了。
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如果面试官问你第一个问题，确实一般都会问你 es 的分布式架构设计能介绍一下么？就看看你对分布式搜索引擎架构的一个基本理解。
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## 面试题剖析
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ElasticSearch 设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于 lucene 的。核心思想就是在多台机器上启动多个 es 进程实例，组成了一个 es 集群。
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es 中存储数据的**基本单位是索引**，比如说你现在要在 es 中存储一些订单数据，你就应该在 es 中创建一个索引 `order_idx`，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是 mysql 里的一张表。
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index -> type -> mapping -> document -> field。
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这样吧，为了做个更直白的介绍，我在这里做个类比。但是切记，不要划等号，类比只是为了便于理解。
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index 相当于 mysql 里的一张表。而 type 没法跟 mysql 里去对比，一个 index 里可以有多个 type，每个 type 的字段都是差不多的，但是有一些略微的差别。假设有一个 index，是订单 index，里面专门是放订单数据的。就好比说你在 mysql 中建表，有些订单是实物商品的订单，比如一件衣服、一双鞋子；有些订单是虚拟商品的订单，比如游戏点卡，话费充值。就两种订单大部分字段是一样的，但是少部分字段可能有略微的一些差别。
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所以就会在订单 index 里，建两个 type，一个是实物商品订单 type，一个是虚拟商品订单 type，这两个 type 大部分字段是一样的，少部分字段是不一样的。
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很多情况下，一个 index 里可能就一个 type，但是确实如果说是一个 index 里有多个 type 的情况（**注意**，`mapping types` 这个概念在 ElasticSearch 7.X 已被完全移除，详细说明可以参考[官方文档](https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/6.5/docs/reference/mapping/removal_of_types.asciidoc)），你可以认为 index 是一个类别的表，具体的每个 type 代表了 mysql 中的一个表。每个 type 有一个 mapping，如果你认为一个 type 是具体的一个表，index 就代表多个 type 同属于的一个类型，而 mapping 就是这个 type 的**表结构定义**，你在 mysql 中创建一个表，肯定是要定义表结构的，里面有哪些字段，每个字段是什么类型。实际上你往 index 里的一个 type 里面写的一条数据，叫做一条 document，一条 document 就代表了 mysql 中某个表里的一行，每个 document 有多个 field，每个 field 就代表了这个 document 中的一个字段的值。
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你搞一个索引，这个索引可以拆分成多个 `shard`，每个 shard 存储部分数据。拆分多个 shard 是有好处的，一是**支持横向扩展**，比如你数据量是 3T，3 个 shard，每个 shard 就 1T 的数据，若现在数据量增加到 4T，怎么扩展，很简单，重新建一个有 4 个 shard 的索引，将数据导进去；二是**提高性能**，数据分布在多个 shard，即多台服务器上，所有的操作，都会在多台机器上并行分布式执行，提高了吞吐量和性能。
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接着就是这个 shard 的数据实际是有多个备份，就是说每个 shard 都有一个 `primary shard`，负责写入数据，但是还有几个 `replica shard`。`primary shard` 写入数据之后，会将数据同步到其他几个 `replica shard` 上去。
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通过这个 replica 的方案，每个 shard 的数据都有多个备份，如果某个机器宕机了，没关系啊，还有别的数据副本在别的机器上呢。高可用了吧。
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es 集群多个节点，会自动选举一个节点为 master 节点，这个 master 节点其实就是干一些管理的工作的，比如维护索引元数据、负责切换 primary shard 和 replica shard 身份等。要是 master 节点宕机了，那么会重新选举一个节点为 master 节点。
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如果是非 master节点宕机了，那么会由 master 节点，让那个宕机节点上的 primary shard 的身份转移到其他机器上的 replica shard。接着你要是修复了那个宕机机器，重启了之后，master 节点会控制将缺失的 replica shard 分配过去，同步后续修改的数据之类的，让集群恢复正常。
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说得更简单一点，就是说如果某个非 master 节点宕机了。那么此节点上的 primary shard 不就没了。那好，master 会让 primary shard 对应的 replica shard（在其他机器上）切换为 primary shard。如果宕机的机器修复了，修复后的节点也不再是 primary shard，而是 replica shard。
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其实上述就是 ElasticSearch 作为分布式搜索引擎最基本的一个架构设计。
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