Elasticsearch源码分析之二------索引过程源码概要分析
Elasticsearch源码分析之二------索引过程源码概要分析索引逻辑简单分析，这里只是理清主要的脉络，一些细节方面以后的文章或会阐述。
假如通过java api来调用es的索引接口，先是构造成一个json串（es里表示为XContent，是对要处理的内容进行抽象），在IndexRequest里面指定要索引文档到那个索引库（index）、其类型（type）还有文档的id，如果没有指定文档的id，es会通过UUID工具自动生成一个uuid，代码在IndexRequest的process方法内。
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[*]if (allowIdGeneration) {
[*] if (id == null) {
[*] id(UUID.randomBase64UUID());
[*] opType(IndexRequest.OpType.CREATE);
[*] }
[*] }
然后使用封装过netty的TransportService通过tcp协议发送请求到es服务器（rest的话就是通过http协议）。
服务器获得TransportAction后解析索引请求（TransportShardReplicationOperationAction）。到AsyncShardOperationAction.start()方法开始进行分片操作，先读取集群状态，把目标索引及其分片信息提取出来，根据索引数据的id、类型以及索引分片信息进行哈希取模，确定把该条数据分配到那个分片。
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[*]private int shardId(ClusterState clusterState, String index, String type, @Nullable String id, @Nullable String routing) {
[*] if (routing == null) {
[*] if (!useType) {
[*] return Math.abs(hash(id) % indexMetaData(clusterState, index).numberOfShards());
[*] } else {
[*] return Math.abs(hash(type, id) % indexMetaData(clusterState, index).numberOfShards());
[*] }
[*] }
[*] return Math.abs(hash(routing) % indexMetaData(clusterState, index).numberOfShards());
[*] }
并找到数据要分配到的分片的主分片，先把索引请求提交到主分片处理（TransportIndexAction.shardOperationOnPrimary）。
判断是否必须要指定routing值
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[*]MappingMetaData mappingMd = clusterState.metaData().index(request.index()).mappingOrDefault(request.type());
[*] if (mappingMd != null && mappingMd.routing().required()) {
[*] if (request.routing() == null) {
[*] throw new RoutingMissingException(request.index(), request.type(), request.id());
[*] }
[*] }
判断索引操作的类型，索引操作有两种，一种是INDEX，当要索引的文档id已经存在时，不会覆盖原来的文档，只是更新原来文档。一种是CREATE，当索引文档id存在时，会抛出该文档已存在的错误。
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[*]if (request.opType() == IndexRequest.OpType.INDEX)
调用InternalIndexShard进行索引操作
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[*]Engine.Index index = indexShard.prepareIndex(sourceToParse)
[*] .version(request.version())
[*] .versionType(request.versionType())
[*] .origin(Engine.Operation.Origin.PRIMARY);
[*]indexShard.index(index);
通过（InternalIndexShard）查找与请求索引数据类型（type）相符的mapping。对要索引的json字符串进行解析，根据mapping转换为对应的解析结果ParsedDocument 。
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[*]public Engine.Index prepareIndex(SourceToParse source) throws ElasticSearchException {
[*] long startTime = System.nanoTime();
[*] DocumentMapper docMapper = mapperService.documentMapperWithAutoCreate(source.type());
[*] ParsedDocument doc = docMapper.parse(source);
[*] return new Engine.Index(docMapper, docMapper.uidMapper().term(doc.uid()), doc).startTime(startTime);
[*]}
最后调用RobinEngine中的相关方法(添加或修改)对底层lucene进行操作，这里是写入到lucene的内存索引中（RobinEngine.innerIndex）。
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[*]if (currentVersion == -1) {
[*] // document does not exists, we can optimize for create
[*] if (index.docs().size() > 1) {
[*] writer.addDocuments(index.docs(), index.analyzer());
[*] } else {
[*] writer.addDocument(index.docs().get(0), index.analyzer());
[*] }
[*] } else {
[*] if (index.docs().size() > 1) {
[*] writer.updateDocuments(index.uid(), index.docs(), index.analyzer());
[*] } else {
[*] writer.updateDocument(index.uid(), index.docs().get(0), index.analyzer());
[*] }
[*] }
写入内存索引后还会写入到Translog（Translog是对索引的操作日志，会记录没有持久化的操作）中，防止flush前断电导致索引数据丢失。
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[*]Translog.Location translogLocation = translog.add(new Translog.Create(create));
主分片索引请求完就把请求发给副本进行索引操作。最后把成功信息返回给客户端。
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