ElasticSearch 文档路由，你的数据到底存在哪一个分片上

es 是一个分布式系统，当我们存储一个文档到 es 上之后，这个文档实际上是被存储到 master 节点中的某一个主分片上。

例如新建一个索引，该索引有两个分片，0个副本，如下：

接下来，向该索引中保存一个文档：

PUT blog/_doc/a
{"title":"a"
}

文档保存成功后，可以查看该文档被保存到哪个分片中去了：

GET _cat/shards/blog?v

查看结果如下：

index shard prirep state   docs store ip        node
blog  1     p      STARTED    0  208b 127.0.0.1 slave01
blog  0     p      STARTED    1 3.6kb 127.0.0.1 master

从这个结果中，可以看出，文档被保存到分片 0 中。

那么 es 中到底是按照什么样的规则去分配分片的？

es 中的路由机制是通过哈希算法，将具有相同哈希值的文档放到一个主分片中，分片位置的计算方式如下：

shard=hash(routing) % number_of_primary_shards

routing 可以是一个任意字符串，es 默认是将文档的 id 作为 routing 值，通过哈希函数根据 routing 生成一个数字，然后将该数字和分片数取余，取余的结果就是分片的位置。

默认的这种路由模式，最大的优势在于负载均衡，这种方式可以保证数据平均分配在不同的分片上。但是他有一个很大的劣势，就是查询时候无法确定文档的位置，此时它会将请求广播到所有的分片上去执行。另一方面，使用默认的路由模式，后期修改分片数量不方便。

当然开发者也可以自定义 routing 的值，方式如下：

PUT blog/_doc/d?routing=javaboy
{"title":"d"
}

如果文档在添加时指定了 routing，则查询、删除、更新时也需要指定 routing。

GET blog/_doc/d?routing=javaboy

自定义 routing 有可能会导致负载不均衡，这个还是要结合实际情况选择。

典型场景：

对于用户数据，我们可以将 userid 作为 routing，这样就能保证同一个用户的数据保存在同一个分片中，检索时，同样使用 userid 作为 routing，这样就可以精准的从某一个分片中获取数据。

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