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一、段的概述

1.1、段的概念

• 每一 段 本身都是一个倒排索引。

1.2、段的缺点

• 由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段 ，这样会导致短时间内的段数量暴增。
• 每一个段都会消耗文件句柄、内存和 cpu 运行周期；更重要的是，每个搜索请求都必须轮流检查每个段。
• 所以，段越多，搜索也就越慢。

1.3、如何解决段数量暴增问题

• Elasticsearch 通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。
• 段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除。被删除的文档（或被更新文档的
  旧版本）不会被拷贝到新的大段中。
• 启动段合并不需要你做任何事。进行索引和搜索时会自动进行。

二、段合并的流程

• 当索引的时候，刷新（refresh）操作会创建新的段并将段打开以供搜索使用。

• 合并进程选择一小部分大小相似的段，并且在后台将它们合并到更大的段中。这并不会
  中断索引和搜索。
  

• 一旦合并结束，老的段被删除

  (1)、新的段被刷新（flush）到了磁盘。 ** 写入一个包含新段且排除旧的和较小的段的新提交点。
  (2)、新的段被打开用来搜索。
  (3)、老的段被删除。

  

三、段合并的注意事项

• 合并大的段需要消耗大量的 I/O 和 CPU 资源，如果任其发展会影响搜索性能。
• Elasticsearch在默认情况下会对合并流程进行资源限制，所以搜索仍然有足够的资源很好地执行。