1-elasticsearch 的倒排索引是什么？
????????是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，这种词典+映射表 即为倒排索引。
????????倒排索引的底层实现是基于：FST（Finite State Transducer）数据结 构。 lucene 从 4+版本后开始大量使用的数据结构是 FST。
????????FST 有两个优点：
- 空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；
- 查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。
?2-elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署？
- 动态索引层面
????????基于模板+时间+rollover api 滚动创建索引，举例：设计阶段定义：blog 索 引的模板格式为：blog_index_时间戳的形式，每天递增数据。
- 存储层面
????????冷热数据分离存储，热数据（比如最近 3 天或者一周的数据），其余为冷数据。 对于冷数据不会再写入新数据，可以考虑定期 force_merge 加 shrink 压缩操作， 节省存储空间和检索效率。
- 部署层面
????????一旦之前没有规划，这里就属于应急策略。 结合 ES 自身的支持动态扩展的特点，动态新增机器的方式可以缓解集群压力，注 意：如果之前主节点等规划合理，不需要重启集群也能完成动态新增的。
3-elasticsearch 是如何实现 master 选举的？
????????前置前提：
????????1、只有候选主节点（master：true）的节点才能成为主节点。
???????? 2、最小主节点数（min_master_nodes）的目的是防止脑裂。
?第一步：确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml设置的值discovery.zen.minimum_master_nodes；
? 第二步：比较：先判定是否具备 master 资格，具备候选主节点资格的优先返回； 若两节点都为候选主节点，则 id 小的值会主节点。注意这里的 id 为 string 类型。
4-详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程
????????第一步：客户写集群某节点写入数据，发送请求。（如果没有指定路由/协调节点， 请求的节点扮演路由节点的角色。）
????????第二步：节点 1 接受到请求后，使用文档_id 来确定文档属于分片 0。请求会被转 到另外的节点，假定节点 3。因此分片 0 的主分片分配到节点 3 上。
?????????第三步：节点 3 在主分片上执行写操作，如果成功，则将请求并行转发到节点 1 和节点 2 的副本分片上，等待结果返回。所有的副本分片都报告成功，节点 3 将 向协调节点（节点 1）报告成功，节点 1 向请求客户端报告写入成功。?
5-Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？
- 关闭缓存 swap;
- 堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB;
- 设置最大文件句柄数；
- 线程池+队列大小根据业务需要做调整；
- 磁盘存储 raid 方式——存储有条件使用 RAID10，增加单节点性能以及避免单 节点存储故障。
?6-详细描述一下 Elasticsearch 更新和删除文档的过程。
- 删除和更新也都是写操作，但是 Elasticsearch 中的文档是不可变的，因此不 能被删除或者改动以展示其变更；
- 磁盘上的每个段都有一个相应的.del 文件。当删除请求发送后，文档并没有真 的被删除，而是在.del 文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在 结果中被过滤掉。当段合并时，在.del 文件中被标记为删除的文档将不会被写入 新段；
- 在新的文档被创建时，Elasticsearch 会为该文档指定一个版本号，当执行更新 时，旧版本的文档在.del 文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。 旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。