1.为什么要使用Elasticsearch?
因为在我们商城中的数据，将来会非常多，所以采用以往的模糊查询，模糊查询前置配置，会放弃索引，导致商品查询是全表扫面，在百万级别的数据库中，效率非常低下，而我们使用ES做一个全文索引，我们将经常查询的商品的某些字段，比如说商品名，描述、价格还有id这些字段我们放入我们索引库里，可以提高查询速度。
2.Elasticsearch是如何实现Master选举的？
Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的，主要包含Ping（节点之间通过这个RPC来发现彼此）和Unicast（单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通）这两部分；
对所有可以成为master的节点（node.master: true）根据nodeId字典排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。
如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2+1）并且该节点自己也选举自己，那这个节点就是master。否则重新选举一直到满足上述条件。
补充：master节点的职责主要包括集群、节点和索引的管理，不负责文档级别的管理；data节点可以关闭http功能。
3.Elasticsearch中的节点（比如共20个），其中的10个选了一个master，另外10个选了另一个master，怎么办？
当集群master候选数量不小于3个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题；
当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个master候选，其他作为data节点，避免脑裂问题。
es 写数据过程
客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 coordinating node（协调节点）。
coordinating node 对 document 进行路由，将请求转发给对应的 node（有 primary shard）。[路由的算法是？]
实际的 node 上的 primary shard 处理请求，然后将数据同步到 replica node。
coordinating node 如果发现 primary node 和所有 replica node 都搞定之后，就返回响应结果给客户端。
es 读数据过程
可以通过 doc id 来查询，会根据 doc id 进行 hash，判断出来当时把 doc id 分配到了哪个 shard 上面去，从那个 shard 去查询。
客户端发送请求到任意一个 node，成为 coordinate node。
coordinate node 对 doc id 进行哈希路由，将请求转发到对应的 node，此时会使用 round-robin随机轮询算法，在 primary shard 以及其所有 replica 中随机选择一个，让读请求负载均衡。
接收请求的 node 返回 document 给 coordinate node。
coordinate node 返回 document 给客户端。
