1. 当我们在说一致性，我们在说什么？
在分布式环境下，一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性。
在一致性的条件下，系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。
对系统的一个数据更新成功之后，如果所有用户都能够读取到最新的值，该系统就被认为具有强一致性。
分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容忍性（P：Partition Tolerance），最多只能同时满足其中两项。
2. ES 的数据一致性问题
es选举Master: ES选举-类Bully算法
Master选举：程序员小灰拜占庭将军问题和Raft算法
ES 数据并发冲突控制是基于的乐观锁和版本号的机制
一个document第一次创建的时候，它的_version内部版本号就是1；以后，每次对这个document执行修改或者删除操作，都会对这个_version版本号自动加1；哪怕是删除，也会对这条数据的版本号加1(假删除)。
客户端对es数据做更新的时候，如果带上了版本号，那带的版本号与es中文档的版本号一致才能修改成功，否则抛出异常。如果客户端没有带上版本号，首先会读取最新版本号才做更新尝试，这个尝试类似于CAS操作，可能需要尝试很多次才能成功。乐观锁的好处是不需要互斥锁的参与。
es节点更新之后会向副本节点同步更新数据(同步写入)，直到所有副本都更新了才返回成功。
分片向副本同步数据
开个篇，待补充待完善
es节点之间强连通
Elasticsearch Master 节点的职责
- 由主节点负责ping 所有其他节点，判断是否有节点已经挂掉
- 创建或删除索引
- 决定分片在节点之间的分配
稳定的主节点对集群的健康是非常重要的。虽然主节点也可以协调节点，路由搜索和从客户端新增数据到数据节点，但最好不要使用这些专用的主节点。一个重要的原则是，尽可能做尽量少的工作。
对于大型的生产集群来说，推荐使用一个专门的主节点来控制集群，该节点将不处理任何用户请求。
3. ElasticSearch 的数据实时性
ElasticSearch 是通过怎样的手段做到数据的近实时搜索的？
一个Index由若干段组成,搜索的时候按段搜索,我们索引一条段后，每个段会通过fsync 操作持久化到磁盘，而fsync 操作比较耗时,如果每索引一条数据都做这个full commit(rsync)操作,提交和查询的时延都非常之大,所以在这种情况下做不到实时的一个搜索。
FileSystem Cache 与 refresh
针对这个问题的解决是在Elasticsearch和磁盘之间引入一层称为FileSystem Cache的系统缓存，正是由于这层cache的存在才使得es能够拥有更快搜索响应能力。
新的文档数据写入缓存区
缓存区的数据写入一个新段
es中新增的document会被收集到indexing buffer区后被重写成一个segment然在es中新增的document会被收集到indexing buffer区后被重写成一个segment然后直接写入filesystem cache中，这个操作是非常轻量级的，相对耗时较少，之后经过一定的间隔或外部触发后才会被flush到磁盘上，这个操作非常耗时。但只要sengment文件被写入cache后，这个sengment就可以打开和查询，从而确保在短时间内就可以搜到，而不用执行一个full commit也就是fsync操作，这是一个非常轻量级的处理方式而且是可以高频次的被执行，而不会破坏es的性能。
在elasticsearch里面，这个轻量级的写入和打开一个cache中的segment的操作叫做refresh，默认情况下，es集群中的每个shard会每隔1秒自动refresh一次，这就是我们为什么说es是近实时的搜索引擎而不是实时的，也就是说给索引插入一条数据后，我们需要等待1秒才能被搜到这条数据，这是es对写入和查询一个平衡的设置方式，这样设置既提升了es的索引写入效率同时也使得es能够近实时检索数据。