ElasticSearch的深度分页
coordinate node节点
搜索和bulk等请求可能会涉及到多个节点上的不同shard里的数据，比如一个search请求，就需要两个阶段执行，首先第一个阶段就是一个coordinating node接收到这个客户端的search request。接着，coordinating node会将这个请求转发给存储相关数据的node，每个data node都会在自己本地执行这个请求操作，同时返回结果给coordinating node，接着coordinating node会将返回过来的所有的请求结果进行缩减和合并，合并为一个global结果。
每个node都是一个coordinating node。这就意味着如果一个node，将node.master，node.data，node.ingest全部设置为false，那么它就是一个纯粹的coordinating node，仅仅用于接收客户端的请求，同时进行请求的转发和合并。
分页查询的流程
以前项目中主要用的solr，当分页到几十万页的时候，就会要等2秒左右，有一定的延迟，ElasticSearch也有这样的问题。
常见深度分页方式 from+size
es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式，在深度分页的情况下，这种使用方式效率是非常低的，比如from = 10000, size=10，首先请求可能会请求到不包含这个index的shard的node上去，这个node就是一个coordinate node，那么这个coordinate node就会将搜索请求转发到index的三个shard所在node上。 es 需要在各个分片上匹配排序并得到10010条有效数据，如果是3个shard的话，那么协调节点就会拿到30030节点，然后对这些数据进行排序，相关度分数 ，在结果集中取最后10条数据返回，这种方式类似于mongo的 skip + size。
除了效率上的问题，还有一个无法解决的问题是，es 目前支持最大的 skip 值是 max_result_window ，默认为 10000 。也就是当 from + size > max_result_window 时，es 将返回错误，我们项目中是将它设置10000000。
但是这种数据量大的话，还是治标不治本，其实还可以通过scroll来实现
分页方式 scroll
如果一次性要查出来比如10万条数据，那么性能会很差，此时一般会采取用scoll滚动查询，一批一批的查，直到所有数据都查询完处理完。
使用scoll滚动搜索，可以先搜索一批数据，然后下次再搜索一批数据，以此类推，直到搜索出全部的数据来scoll搜索会在第一次搜索的时候，保存一个当时的视图快照，之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索，如果这个期间数据变更，是不会让用户看到的。
采用基于_doc进行排序的方式，性能较高每次发送scroll请求，我们还需要指定一个scoll参数，指定一个时间窗口，每次搜索请求只要在这个时间窗口内能完成就可以了。
原理上是对某次查询生成一个游标 scroll_id ， 后续的查询只需要根据这个游标去取数据，直到结果集中返回的 hits 字段为空，就表示遍历结束。scroll_id 的生成可以理解为建立了一个临时的历史快照，在此之后的增删改查等操作不会影响到这个快照的结果。
使用 curl 进行分页读取过程如下：
先获取第一个 scroll_id，url 参数包括 /index/_type/ 和 scroll，scroll 字段指定了scroll_id 的有效生存期，以分钟为单位，过期之后会被es 自动清理。如果文档不需要特定排序，可以指定按照文档创建的时间返回会使迭代更高效。
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [ "_doc" ],
"size": 3
}
返回的结果如下：
后续的文档读取上一次查询返回的scroll_id 来不断的取下一页，如果srcoll_id 的生存期很长，那么每次返回的 scroll_id 都是一样的，直到该 scroll_id 过期，才会返回一个新的 scroll_id。请求指定的 scroll_id 时就不需要 /index/_type 等信息了。每读取一页都会重新设置 scroll_id 的生存时间，所以这个时间只需要满足读取当前页就可以，不需要满足读取所有的数据的时间，1 分钟足以。
{
"scroll": "1m",
"scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAABEDCFi1PUVZzclI1VGgybjRrZlpQRU1uMkEAAAAAAARAxBYtT1FWc3JSNVRoMm40a2ZaUEVNbjJBAAAAAAAEQMEWLU9RVnNyUjVUaDJuNGtmWlBFTW4yQQAAAAAABEDFFi1PUVZzclI1VGgybjRrZlpQRU1uMkEAAAAAAARAwxYtT1FWc3JSNVRoMm40a2ZaUEVNbjJB"
}
public List<T> getListByScroll(String scrollId) {
Scroll scroll = new Scroll(TimeValue.timeValueMinutes(3L));
SearchResponse searchResponse = null;
JSONArray rs = new JSONArray();
try {
SearchScrollRequest scrollRequest = new SearchScrollRequest(scrollId);
scrollRequest.scroll(scroll);
searchResponse = getClient().scroll(scrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHit[] searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
for (SearchHit hit : searchHits) {
String res = hit.getSourceAsString();
JSONObject result = JSON.parseObject(res);
rs.add(result);
}
} catch (IOException e) {
log.error(e.getMessage(), e);
}
return rs.toJavaList(clazz);
}
返回结果
所有文档获取完毕之后，需要手动清理掉 scroll_id 。虽然es 会有自动清理机制，但是 srcoll_id 的存在会耗费大量的资源来保存一份当前查询结果集映像，并且会占用文件描述符。所以用完之后要及时清理。使用 es 提供的 CLEAR_API 来删除指定的 scroll_id
删掉指定的srcoll_id
删除掉所有索引上的 scroll_id
public Integer clearScroll(String scrollId) {
Integer flag = 1;
ClearScrollRequest clearScrollRequest = new ClearScrollRequest();
clearScrollRequest.addScrollId(scrollId);
try {
getClient().clearScroll(clearScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (IOException e) {
flag = 0;
}
return flag;
}
查询当前所有的scroll 状态
