1     概述

  ES查询分为GET和SEARCH两类，GET查询指定_index，_type，_id，从正排索引中获取指定Doc。SEARCH查询不指定_id，根据关键字从倒排索引中获取内容。以下主要分析SEARCH过程:

(1)    SEARCH过程分为两个阶段：Query和Fetch。

(2)    SEARCH过程涉及两类节点：协调节点和数据节点。

Query阶段客户端将请求发送给协调节点，协调节点将请求转发到数据节点上索引的每个主分片或副本分片中，每个分片在本地执行查询，并进行打分，添加结果到大小为from+size的本地有序优先队列中。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，协调节点合并这些值到自己的优先队列中，产生一个全局排序后的列表。

Fetch阶段根据Query阶段的结果，协调节点向相关数据节点发送GET请求，分片所在节点向协调节点返回数据，协调节点等待所有文档被取得，然后返回给客户端。

2     源码分析

2.1      协调节点流程

2.1.1        Query阶段：

1.解析请求

RestSearchAction#prepareRequest方法中将请求体解析为SearchRequest数据结构：

2.构造目的shard列表

将请求涉及的本集群shard列表和远程集群的shard列表合并,TransportSearchAction#executeSearch完成了合并操作，调用了mergeShardIterators：

3.遍历所有shard发送请求

请求是基于shard遍历的，如果列表中有N个shard位于同一个节点，则向其发送N次请求。AbstractSearchAsyncAction#run完成此操作，        performPhaseOnShard发送请求：

4.收集返回结果

AbstractSearchAsyncAction#onShardResult完成收集操作，consumeResult对收集的结果进行合并：

successfulShardException检查是否所有请求都已收到回复，是否进入下一阶段：

以上方法调用的OnPhaseDone方法会调用executeNextPhase，从而开始执行Fetch取回阶段。

2.1.2        Fetch阶段：

1.     发送Fetch请求

Query阶段的executeNextPhrase方法触发Fetch阶段，Fetch阶段的起点为FetchSearchPharse#innerRun函数，再进一步调用executeFetch方法，从查询阶段的shard列表中遍历来获取数据。

executeFetch的主要实现：

executeFetch中定义一个Listener，每成功获取一个shard数据后就执行counter.onResult，其中调用对结果的处理回调，把result保存到数组中，然后执行countDown:

2.     收集结果

收集器定义在innerRun中，包括收到的shard数据存放在哪里，收集完成后谁来处理：

fetchResults用于存储从某个shard收集到的结果，每收到一个shard的数据就执行一次counter.countDown。当所有shard数据收集完毕后，countDown会触发执行finishPhase:

moveToNextPhase方法执行下一阶段，下一阶段要执行的任务定义在FetchSearchPhase构造函数中，主要是触发ExpandSearchPharse，取回阶段完成之后执行ExpandSearchPharse#run，主要判断是否启用字段叠加，根据需要实现字段叠加功能。

3.     回复客户端

ExpandSearchPharse执行完之后回复客户端，在sendResonsePharse方法中实现:

2.3      数据节点流程

2.2.1        响应Query请求

主要过程就是执行查询，然后发送Response。Query，Fetch请求的处理入口注册于SearchTransportService#registerRequestHandler:

查询入口在searchService.executeQueryPhase中。查询时，先看是否允许cache，由以下配置决定：

index.requests.cache.enable

默认为true，会把查询结果放到cache中，查询时优先从cache中取。这个cache由节点的所有分片共享，基于LRU算法实现：空间满的时候删除最近最少使用的数据。所以cache并不缓存全局检索结果。

       核心的查询封装在queryPhase.execute(context)中，其中调用Lucene实现检索，同时实现聚合：

其中包含几个核心功能：

executeInternal()：调用Lucene的searcher.search()实现搜索；

rescoreRhase：全文检索且需要打分；

suggestPhase：自动补全及纠错；

aggregationPhase：实现聚合。

2.2.2        响应Fetch请求

  主要过程是执行Fetch，然后发送Response：

对Fetch响应的实现封装在searchService.executeFetrchPhase中，核心是调用fetchPhase.execute(context)。按照命中的doc取得相关数据，填充到SearchHits中，最终封装到FetchSearchResult中