某種意義上說，elasticsearch 可分爲集羣層、索引層、分片層和最後的存儲引擎層（lucene）；集羣層，一個節點作爲 master，採用 bully 算法選出，負責進行 allocation、全局狀態管理等；其他節點作爲協調節點（gateway、query、route & merge） 和 數據節點；每個數據節點多個分片，分片間主從，採用PacificA、translog 進行同步； 一個比較奇怪的點是，es 居然是 partition by DocId（而非 term）這導致了其搜索必須採用廣播形式，因此無法做到很大規模；線程模型嘛，看起來是按照任務，分爲不同獨立的線程池和隊列，底層數據共享。
對Elasticsearch進行改進的研發人員、平臺運維人員，對分佈式搜索感興趣的，在使用Elasticsearch過程中遇到了問題，推薦學習《Elasticsearch源碼解析與優化實戰》。
學習參考：
百度雲下載鏈接：https://pan.baidu.com/s/1UwRdukOdmdXaDWgU3aCAQw 提取碼：yte6
介紹了Elasticsearch的系統原理，旨在幫助瞭解其內部原理、設計思想，以及在生產環境中如何正確地部署、優化系統。系統原理分兩方面介紹，一方面詳細介紹主要流程，例如啓動流程、選主流程、恢復流程；另一方面介紹各重要模塊的實現，以及模塊之間的關係，例如gateway模塊、allocation模塊等。最後一部分介紹如何優化寫入速度、搜索速度等大家關心的實際問題，並提供了一些診斷問題的方法和工具供讀者參考。
初看ES源碼，有一本這樣的源碼解析的書，知道從哪個模塊，更具體到哪個類入手開始看，所以還是有一些幫助的。其實發現書中好多東西也是從官方文檔中借鑑過來的吧，結合書和英文文檔看，理解起來會快一些。比如第六章數據副本模型：參考的鏈接就有很多：docs-replication、elasticsearch-sequence-ids-6-0、pacifica-replication-in-log-based-distributed-storage-systems、issue-24841、data-replication、BullyExample。
另有《elasticsearch6.4中文文檔》
