ES是大型架构核心，下面我详解ES如何支撑亿级流量@mikechen
ES亿级架构
ES 能支撑“亿级检索量”，核心在于 4 点。
分布式分片架构、倒排索引 + 列式存储、查询剪枝与缓存、冷热分层与滚动索引设计。
ES通过索引分片（shard）将数据水平切分，分散到集群中多个节点以并行处理查询与写入，从而提升吞吐能力。
副本（replica）既提供故障恢复能力，又可分担读请求，实现读写分离与负载均衡。
在亿级检索场景中，合理的分片数量与副本策略是保证并发检索性能、与可用性的基础。
分布式架构
索引被拆成多个 primary shard，每个 shard 是独立的 Lucene 索引。
可分布在不同节点并行查询，读写吞吐随节点数和分片数近似线性扩展。
每个 shard ，又可以有多个 replica。
提高读吞吐（副本分担读流量）、和高可用（节点挂了由副本接管）。
大厂线上集群，可扩展到百台节点、百万分片级规模。
亿级数据被分散到多节点，单节点只承担一小部分负载，从而整体抗住高 QPS 检索。
倒排索引
倒排索引是全文检索的核心结构，使得从词项快速定位文档成为可能。
ES在构建倒排索引时结合字典、位图或跳表等结构，并对索引数据采用高效压缩（如DocValues和postings压缩）。
以减少磁盘与内存占用，提升I/O效率，进而支撑大规模检索。
分布式查询
ES通过协调节点（coordinating node）将查询，拆分为多个分片子查询并行执行。
随后进行归并与排名（reduce/merge），有效利用集群并行能力。
同时，ES采用多层缓存。
比如：查询结果缓存、节点级缓冲、操作系统页缓存，以减少重复计算与磁盘访问。
合理的查询路由、预热与缓存配置，有助于在高并发时保持稳定延迟。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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