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1.写数据流程

2.删除数据流程

3.update数据流程

4.读数据流程    

1.写数据流程

写数据路由规则：
        1.每个index（类似于数据库中的表）由多个shard组成，每个shard有一个主节点（primary node）和多个副本节点（replica node）
        2.每次写入的时候，写入请求会现根据routing（路由）规则选择发给哪个shard（即在找primary node）
            路由规则：（1）index request 中可以设置使用哪一个field的值作为路由参数
                      （2）如果index没有设置，则使用mapping中的配置
                      （3）如果mapping中也没有设置，则使用id作为路由参数，然后通过id的hash值选出primary shard
        3.请求会发数据到primary shard，在primary shard上执行成功后再从primary shard上将请求同时发给多个replica shard上将请求同时发给多个replic
写数据流程：

2.删除数据流程：
       删除请求提交的时候会生成一个.del文件，里面将某个doc标识为delete状态，那么搜索的时候根据.del文件就知道doc被删除了，客户端搜索的时候发现数据在.del文件中标识为删除就不会搜索了

3.update数据流程：

        1.更新数据的时候会把更新请求分为inset和delete请求
        2.收到update后，从segment或者translog中读取同id的完整doc，记录版本号（例如：记录为v1=345）
        3.将版本v1的全量doc和请求中的部分字段doc合并为一个完整的doc，同时更新内存中的versionMap
        4.获取完整的doc后，update请求就变成了Post/Put请求
        5.加锁（乐观锁）
        6.再次从versionMap中读取该id的最大版本号V2=346
        7.检查版本是否冲突（v1==v2）如果冲突，则回退到开始的“update doc”阶段，重新执行，如果不冲突，则执行最新的Add请求
        8.在index doc阶段，首先将version +1 得到V3，再将doc加入到lucene中去，lucene中会删除同id下已存在的doc id，然后再增加新doc，写入lucene成功后，将当前V3更新到versionMap中
        9.释放锁，部分更新的流程结束

4.读数据流程：
        1.搜索被执行成两个阶段过程（query+Fetch）
        2.在初始查询时，查询会广播到索引中每个分片，拷贝（主分片或副本分片）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
            注意：在搜索的时候是会查询filesystem catche的，但是有部分数据还是在Memory buffer，所以搜素是近实时的
        3.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，来生产一个全局排序后的结果列表
        4.接下来就是取回阶段，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，如果需要的话，接着返回文档给协调节点。一旦所有文档都被取回了协调节点返回结果给客户端。