ES是大型架构核心，下面我详解ES如何支撑亿级检索@mikechen
ES亿级架构
Elasticsearch 能支撑亿级检索量，不是靠单点性能，而是靠以下四个核心设计。
┌─────────────┐ │ Client │ └──────┬──────┘ │ ┌──────▼──────┐ │ Coordinator │ ← 协调节点（无数据也可） └──────┬──────┘ ┌────────────┼────────────┐ │ │ │ ┌──────▼──────┐┌─────▼──────┐┌─────▼──────┐ │ Data Node A ││ Data Node B ││ Data Node C │ │ Shard 0P ││ Shard 1P ││ Shard 2P │ │ Shard 1R ││ Shard 2R ││ Shard 0R │ └─────────────┘└─────────────┘└─────────────┘
分片（Shard）水平拆分数据，天然横向扩展。
倒排索引 + Segment 不可变结构，保证查询效率。
分布式 Query/FETCH 两阶段执行模型。
多副本 + 协调节点（Coordinator）实现高并发与高可用。
水平拆分数据
首先，通过分片（Shard），把索引水平拆分为多个子索引，使数据天然能够横向扩展。
每个分片作为独立的倒排索引单元，可分布在不同节点上。
新增节点即可接管更多分片，从而线性提升处理能力与存储容量。
比如：当一个索引被拆分为： 10 个分片分布在 5 台机器上时。
一次查询请求，会被分发到这 10 个分片上并行执行，这相当于将检索压力平摊到了 5 台机器的 CPU 和磁盘上。
倒排索引
其次，倒排索引、与不可变的 Segment ，设计确保了高效查询。
倒排索引，提供快速的反向映射以定位文档，Segment 的不可变性简化了并发访问与合并策略。
从而，减少锁竞争并提高 IO 利用率，使查询在海量文档中仍能保持低延迟。
分布式模型
再次，Elasticsearch 采用分布式的两阶段执行模型（Query/FETCH）。
查询阶段，在各分片上并行执行以收集候选文档与评分。
随后集中汇总排序并确定最终命中集合，最后在 FETCH 阶段按需抓取完整文档。
这一模型将计算与数据传输分离，既降低了网络开销，又提升了并行度与准确性。
多副本节点
最后，多副本机制与协调节点（Coordinator）共同保障高并发与高可用性。
副本不仅用于故障恢复，也用于分摊读请求。
协调节点负责将查询分发至相关分片、合并结果并返回客户端，从而实现负载均衡与稳定的请求处理。
综上所述，Elasticsearch 通过分片横向扩展、倒排索引与 Segment 的高效存储。
以及，两阶段分布式执行以及多副本与协调机制，协同支撑起对亿级检索量的可靠服务能力。
mikechen睿哥
10年+一线大厂架构实战经验，就职于阿里、淘宝等一线大厂，操盘多个亿级大厂核心项目。