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在分布式搜索领域，Elasticsearch 几乎是“快”的代名词。

你是否想过下边这样的场景：

当我们在日志系统中查询刚刚报错的堆栈信息时，为什么面对亿级数据量，ES 依然能在毫秒级返回结果？

更神奇的是，为什么数据刚刚写入，仅仅过了不到一秒，就能被检索到？

是的，更准确地说，ES 一直宣称的特性是“近实时” （NRT，Near Real-Time）。

那么，为什么是“近”实时呢？这个字面上的“一字之差”背后，隐藏着 Elasticsearch 为了实现超高速搜索所做的精妙架构权衡。

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超快查询的基石：Lucene 和倒排索引

在说“近实时”之前，我们必须先理解 ES 为什么“快”。如果底层存储结构不支持极速查找，那么无论上层怎么优化，最后都是徒劳。

ES 的快，核心在于其底层的Lucene 引擎，以及一种被称为倒排索引（Inverted Index）的数据结构。

Apache Lucene

Lucene 是由 Apache 软件基金会维护的一个开源的 Java 库，用于全文检索和信息检索。Lucene 提供了强大的低级别的索引和搜索功能，例如文本分词、倒排索引创建、相关性计算等。

Lucene 主要功能包括：

1. 文本分词和分析：将文本切分成词条，便于索引和搜索。

2. 倒排索引：创建倒排索引结构，便于快速检索包含特定词条的文档。

3. 查询解析：支持多种查询（布尔查询、短语查询、范围查询等），并计算文档与查询的相关性分数。

4. 排序和打分：根据查询与文档的匹配程度（得分）对结果进行排序。

5. 全文检索：高效实现了全文搜索的复杂算法。

Lucene 是一个库，不是一个独立的搜索服务或引擎，需要开发者编写代码来与 Lucene 交互并构建索引和查询。

Elasticsearch 就是一个构建在 Lucene 之上的分布式搜索引擎，它封装了 Lucene 的功能，提供了更多的特性和用户友好的 REST API，便于开发和管理。

Elasticsearch 的核心搜索、索引、分析等功能实际上是由 Lucene 提供的；换句话说，Lucene 是 Elasticsearch 的核心引擎。

倒排索引

传统的关系型数据库（如 MySQL）通常采用正向索引，即通过文档 ID（行 ID）去查找该文档（行）的内容。这种方式用ID的键位做查询条件，速度很快，但对于全文检索来说，就很尴尬，比如like %name%，这样就走不到索引了，需要全表查询。

倒排索引则完全颠倒了这种关系，从上图可以看到，它的核心结构，是一个从词项（Term）到包含该词项的文档列表（Posting List）的映射。

当用户搜索一个词时，ES/Lucene 直接在词典中定位该词，然后立即获取包含该词的文档 ID 列表，无需扫描任何文档。这使得全文本匹配查询的速度几乎是 O(1) 级别的。

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从写入到可查：近实时的诞生

Elasticsearch 的近实时特性，是其数据持久化和可搜索性机制之间博弈的结果。

比如，当我们向 ES 发送下边一条写入文档请求时，数据并不会立刻存入磁盘，也不会立刻被搜索到，它会经历以下几个阶段：

POST /logs/_doc{"level":"INFO","message":"order created","timestamp":"2025-12-12T10:00:00"}

ES 写入过程图

1、写入 Index Buffer

当写入请求到达 ES 节点后，数据首先会被写入：

• Indexing Buffer（索引缓冲区，内存）

• 按 shard 维度维护

此时，这部分数据就在内存里。但是，它是不可被搜索的。

2、同时写入 Transaction log

为了保证数据的持久性和可靠性，ES 采用了一种预写日志（Write-Ahead Log, WAL）机制，即 Translog。

• Transaction log 的作用：确保即使系统发生硬件故障、电源中断或进程崩溃，已接收但尚未提交到 Lucene 永久索引的文档也不会丢失。

• 如何工作：每个索引操作（CRUD）都会在内存缓冲区写入的同时，追加写入到分片所在的磁盘上的 Translog 文件中。默认情况下，Translog 是在每次索引、删除、更新操作后同步 (fysnc) 刷新到磁盘的。

• 持久性保证：只要文档写入了 Translog 并同步到磁盘，它就被认为是持久的，即使 Lucene 索引本身还没有写入磁盘。

3、Refresh：变为可查的关键一步

要让内存中的文档变成可搜索的状态，就必须执行Refresh（刷新）操作。这是从“写入”到“可查”的关键一步。

• 刷新机制：Refresh 操作会将内存缓冲区（Index Buffer）中的文档清空，并将其转换为一个新的、内部的Lucene 段 (Segment)文件。

• Segment 段的打开：这个新创建的段会被打开，并立即对搜索可见。

此时 Segment 仍然在操作系统的文件系统缓存中，尚未同步到永久磁盘存储。

• 延迟的来源：默认情况下，Elasticsearch 的 index.refresh_interval 设置为 1 秒。这意味着从文档被索引到它能被搜索到，通常会有 0 到 1 秒的延迟。

这里是理解近实时 NRT 的核心：

1. Segment 是 Lucene 的最小索引单元。一旦数据变成了 Segment，它就拥有了倒排索引结构，可以被搜索了。

2. 这个 Segment 被写入了操作系统的 FileSystem Cache（文件系统缓存），而不是物理磁盘。

写入 文件系统缓存的速度是非常快的（内存操作），不需要物理磁盘磁头寻道。正是因为 ES 允许数据先存在于 OS Cache 中即可被搜索，才实现了“秒级”可见。

4、Flush：真正的落盘

随着时间推移，Translog 越来越大。ES 需要定期进行 Flush 操作，Flush 通常包含以下内容：

1. 执行刷新：首先进行一次 Refresh，确保所有内存中的文档都变成可搜索的段。

2. 强制同步：调用 Lucene 的 commit 操作，强制将所有内存中的段数据（即索引文件）同步 (fsync) 到磁盘的永久存储。（这时 Segment 才写入磁盘）

3. 清空 Translog：在所有段文件安全写入磁盘后，Translog 文件会被清空并重新开始记录。

Flush 的频率：Flush 操作比 Refresh 频率低得多，通常每 30 分钟自动执行一次，或在 Translog 文件达到一定大小时触发。

正是通过这种内存Index Buffer/Translog -> Refresh -> Flush的三步走策略，ES 巧妙地实现了高吞吐、高可靠、且近实时的索引能力。

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Segment 的不可变性与合并

ES 的查询性能还有一个重要前提：Segment。

Segment 特性

Segment 是：

1. 不可变（Immutable）的索引文件

2. 包含完整的倒排索引结构

3. 一旦生成，只读不写

Segment的上述特性带来了极大的优势：

• 无需加锁：查询线程在读取段时，无需担心数据会被其他写入线程修改，因此无需使用复杂的锁机制，大大提高了并发查询效率。

• 高效缓存：操作系统可以将不可变的段文件（尤其是倒排索引的核心结构）完美地加载到文件系统缓存中。

Segment 合并

由于 refresh_interval 默认 1 秒，意味着每秒都会产生一个新的小 Segment。时间一长，文件句柄会被耗尽，查询也会因为要扫描太多 Segment 而变慢。

ES 后台会有一个独立线程，悄悄地进行Merge （合并）操作：

1. 选取一些小的 Segments

2. 将它们合并成一个大的 Segment

3. 关键点：在合并过程中，真正剔除掉那些被标记为“已删除”的文档

4. 合并完成后，删除旧的小 Segments

Merge 操作不影响性能，但是，合并是一个 I/O 密集型操作，会占用磁盘带宽。但这是一个必要的后台任务，确保索引结构保持优化，从而保证前端查询的速度。

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分布式架构带来的查询加速

另外，Elasticsearch 作为一个分布式系统，这种架构天生会带来一些查询加速的效果。

1、分片（Shards）与副本（Replicas）

• 分片 (Shards)：ES 将一个索引（Index）分解成多个独立的 Lucene 索引，称为主分片 (Primary Shards)。这些分片被分布在集群的不同节点上。

• 并行查询：当一个搜索请求到达时，ES 会将查询分发到所有相关的主分片和副本分片上，这些分片并行地在其本地数据上执行查询。

• 横向扩展：增加节点数量和分片数量，意味着可以同时处理更多的查询和更多的数据，是实现大规模高性能查询的直接途径。

2、两阶段查询

阶段一：查询 (Query Phase)

1. 接收请求：任何节点都可以接收用户的搜索请求，该节点成为协调节点 (Coordinating Node)。

2. 分发查询：协调节点将搜索请求发送给涉及索引的所有分片（通常是主分片或副本分片中负载较轻的一个）。

3. 本地执行：每个分片独立地执行查询，找出符合条件的文档。

4. 返回局部结果：每个分片只返回文档的 ID (Document ID) 和计算出的相关性得分。

此阶段：只查索引，不取完整文档

阶段二：取回 (Fetch Phase)

1. 收集排序：协调节点接收到所有分片返回的 Document ID 和 _score 得分列表。

2. 全局排序：协调节点对这些局部结果进行全局排序，确定最终需要返回给用户的 N 个文档。

3. 批量取回：协调节点根据最终排序结果，向持有这些文档 ID 的分片发起一个高效的批量取回 (Multi-Get) 请求。

4. 返回结果：分片将完整的文档内容返回给协调节点，协调节点最终将完整的结果集返回给用户。

通过两阶段查询，这种“先定位、后取数”的设计机制，ES 将繁重的搜索和评分工作分散到各个节点并行处理，而协调节点只负责轻量级的排序和数据聚合，从而在分布式环境中实现了极高的查询效率。

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写在最后

通过以上的介绍，我们会知道 ES 非常适合：日志分析、搜索系统、可观测性平台等场景；但并不适用于强一致事务和严格实时读写。

“从写入到可查”的过程，体现了 Elasticsearch 架构的精妙：它牺牲了严格的“实时”性，以换取惊人的索引吞吐量和查询速度。

通过 Lucene 的底层优化和自身的分布式协调能力，Elasticsearch 成为了构建现代、高性能搜索和分析平台的首选工具。