一、写数据
segment file(磁盘文件)
存储倒排索引的文件，每个segment本质上就是一个倒排索引，每秒都会生成一个segment文件，当文件过多时es会自动进行segment merge（合并文件），合并时会同时将已经标注删除的文档物理删除
commit point(磁盘文件)
记录当前所有可用的segment，每个commit point都会维护一个.del文件，即每个.del文件都有一个commit point文件（es删除数据本质是不属于物理删除），当es做删改操作时首先会在.del文件中声明某个document已经被删除，文件内记录了在某个segment内某个文档已经被删除，当查询请求过来时在segment中被删除的文件是能够查出来的，但是当返回结果时会根据commit point维护的那个.del文件把已经删除的文档过滤掉
translog日志文件(磁盘文件)
为了防止elasticsearch宕机造成数据丢失保证可靠存储，es会将每次写入数据同时写到translog日志中
os cache
操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做os cache，操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入os cache，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去
写数据的流程
客户端通过路由节点到达指定的shard分片，也就是Lucene的index
- 数据首先写被入es的jvm内存中，此时数据对外不可见.
- 默认每隔1s将jvm的数据写入到底层Lucene的os cache中，一旦写入到os cache中数据即可查询出来.所以es可以做到近实时的搜索.
- 默认每隔30分钟将数据从os cache中flush到磁盘上,成为一个个的segment file
- 为了防止如果节点宕机数据丢失，会写translog，也是先写到os cache中的，默认每隔5s中生成translog日志持久化到磁盘上,用于节点重启的时候进行数据恢复使用(可以理解成mysql中的binlog)
- translog文件是会不断变大的，当到达一定值的时候就会触发commit操作，生成commit point磁盘文件，将os cache数据强制刷入磁盘，再清空translog文件
- 主分片写入成功后会同步到其他的副本分片去.
- 当主分片和副本分片节点都写完后，协调节点会返回给客户端数据写入成功的响应
- es会定期进行merge操作，进行segment file的合并,当进行segment 合并的时候会将标记删除的文件进行物理删除操作.
二、读数据
- 客户端发送请求到一个协调节点(随意选择的)
- 协调节点将搜索请求转发到所有的shard对应的主分片，或副本分片也可以
- query phase：每个shard将自己的搜索结果（其实就是一些doc id），返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果
- fetch phase：接着由协调节点，根据doc id去各个节点上拉取实际的document数据，最终返回给客户端。