让chatGPT当我的老师如何？ 通过和chatGPT交互式学习，了解在ES中，一条JSON数据是如何写到磁盘上的
最近一直有一个问题，如鲠在喉。争取早一天解决，早一天踏踏实实的睡觉。
问题是：在ES中，一条JSON数据是如何写入到磁盘上的？
如何解决这个问题？我想到了chatGPT，还有lucene的学习资料。这篇文章，我打算用 QA的形式来分享这次学习探索过程，看看能否驯服chatGPT当我的老师。
文章我copy了我和chatGPT的聊天记录。
最后的结果还是挺不错的，虽然也有一些问题，但是大多数是对的。并且chatGPT也给列出来了ES中这部分源码的实现位置，只需要再花时间看看源码，答案就有了。
Q1.1 在ES中，一条JSON数据是如何写入到磁盘上的，请结合lucene底层来讲讲
其中引用起来的就是chatGPT告诉我的答案。chatGPT是一个很厉害的科学家，同时又很擅长说谎话。所以和chatGPT交流学习，最大的困难点，就是识别他说的谎话。
在Elasticsearch中，一条JSON数据是被索引到Lucene底层中的，Lucene底层是Elasticsearch用来存储和检索文档的核心引擎。
当一条JSON数据被索引到Elasticsearch中时，它首先会被转换为一个Lucene文档（Document）。Lucene文档是一个由多个字段组成的数据结构，每个字段都包含一个名称和一个值。在Elasticsearch中，每个JSON对象的属性都被映射为一个Lucene字段，其值则被存储在相应的字段中。
一旦JSON数据被转换为Lucene文档，它就可以被写入到磁盘上的Lucene索引文件中。Lucene索引文件是一个由多个段（Segment）组成的数据结构，每个段包含一部分文档和相关的元数据信息。当文档被写入到索引文件时，它会被分配到一个或多个段中，这些段可以是新建的，也可以是已存在的。
在Elasticsearch中，写入到磁盘上的数据是由分片（Shard）组成的。每个分片都是一个独立的Lucene索引，它可以存储一部分文档数据和元数据信息。当一条JSON数据被写入到Elasticsearch中时，它会被分配到一个或多个分片中，这些分片可以分布在不同的节点上，从而实现数据的分布式存储和检索。
总的来说，在Elasticsearch中，一条JSON数据是被转换为一个Lucene文档，并写入到分片的Lucene索引文件中的。这个过程涉及到很多细节和优化，Elasticsearch会尽可能地利用Lucene底层的特性来提高性能和可扩展性。
第一个问题，看起来没有什么问题，因为只是笼统的回答一下。但是不是很详细，chatGPT也说了，涉及到了很多的细节和优化。那就接着继续问问。
Q1.2这个过程涉及到哪些细节和什么优化
将一条JSON数据写入到磁盘上的Lucene索引文件中，涉及到很多细节和优化，其中一些关键点包括：
映射：将JSON数据映射到Lucene文档中，这包括对每个属性进行分词、索引和存储的处理。Elasticsearch会根据字段的类型和映射设置，自动进行数据转换和处理，以便正确地存储和检索数据。
索引：将Lucene文档写入到分片的索引文件中。这包括对文档进行分析、建立倒排索引、写入磁盘等一系列操作。Elasticsearch会利用Lucene底层的优化机制，如内存缓存、合并段、索引压缩等，以提高写入性能和减少磁盘空间占用。
分片：将索引数据分配到多个分片中，以实现数据的分布式存储和检索。Elasticsearch会根据集群配置和数据负载，自动进行分片和副本的分配和调整，以实现数据的高可用性和性能优化。
事务：将数据写入到索引文件时，需要保证数据的一致性和可靠性。Elasticsearch会利用Lucene底层的事务机制，如基于文件锁的事务管理和崩溃恢复机制，以确保数据写入的原子性和可靠性。
缓存：为了提高查询性能和减少磁盘I/O，Elasticsearch会利用Lucene底层的缓存机制，如过滤器缓存、字段数据缓存、近实时搜索等，以减少重复计算和磁盘访问。
总的来说，Elasticsearch通过利用Lucene底层的优化机制和特性，以及自身的分布式架构和算法，实现了高性能、可扩展和可靠的数据存储和检索。同时，Elasticsearch还提供了丰富的API和工具，方便用户进行数据操作和管理。
这里的回答，看起来也都还行。 但还是不是我想要的答案。接下来我想问问他源码。
Q1.3还是不够详细，请结合源码跟我讲讲
Elasticsearch的源码实现涉及到多个模块和组件，其中核心部分是基于Lucene底层实现的。在这里，我会结合源码解析一下Elasticsearch将一条JSON数据写入到磁盘上的过程。
- 映射：在Elasticsearch中，将JSON数据映射为Lucene文档是通过Mapping和Analyzer两个组件实现的。Mapping定义了字段的数据类型、分析器、存储方式等属性，Analyzer则负责对文本进行分词、过滤、归一化等处理。
在源码中，Mapping的定义是通过IndicesModule组件实现的，而Analyzer则是通过AnalysisModule和Analysis类实现的。当一条JSON数据被索引时，Elasticsearch会根据Mapping和Analyzer的定义，将数据转换为一个Lucene文档。
- 索引：将Lucene文档写入到分片的索引文件中，是通过IndexWriter和IndexShard类实现的。IndexWriter是Lucene底层的核心组件，它负责对文档进行分析、建立倒排索引、写入磁盘等操作。
在Elasticsearch中，每个分片都有一个对应的IndexShard对象，它封装了Lucene的IndexWriter和IndexReader组件，以及相关的元数据信息。当一条JSON数据被写入到Elasticsearch时，它会被分配到一个或多个分片中，然后通过IndexShard的Index方法将文档写入到索引文件中。
- 分片：将索引数据分配到多个分片中，是通过ClusterService和ShardRouting类实现的。ClusterService是Elasticsearch的集群管理组件，它负责管理集群的状态和拓扑结构，以及处理分片的分配和调度。
当一条JSON数据被写入到Elasticsearch时，它首先会被发送到一个主节点上进行处理，然后根据集群配置和数据负载，ClusterService会计算出将数据分配到哪些分片中。这个过程涉及到一些复杂的算法和策略，如哈希分片、一致性哈希、负载均衡等。
- 事务：将数据写入到索引文件时，需要保证数据的一致性和可靠性。在Lucene底层，这个问题是通过两个机制来解决的：事务日志（Transaction Log）和段合并（Segment Merge）。
在Elasticsearch中，Transaction Log是通过Translog类实现的，它负责记录文档的变化操作，以便在崩溃或重启时进行恢复。Segment Merge则是通过IndexWriter和IndexReader组件实现的，它负责将多个小段合并成一个大段，以减少磁盘空间占用和提高查询性能。
- 刷新和提交：将数据写入到索引文件后，需要将数据刷新到内存缓存和磁盘上。在Elasticsearch中，这个过程是通过IndexWriter和IndexShard类的flush方法实现的。
IndexWriter的flush方法会将内存缓存中的数据写入到磁盘上，并生成一个新的段（Segment），同时将事务日志清空。IndexShard的flush方法会将IndexWriter的缓存和元数据信息同步到内存中，并更新分片的状态信息。
当一批数据被写入到Elasticsearch后，它们并不会立即生效，直到进行了提交（Commit）操作。在Elasticsearch中，提交是通过IndexWriter的commit方法实现的，它会将所有未提交的数据刷新到磁盘上，并更新分片的元数据信息。
- 性能优化：在将数据写入到Elasticsearch时，有一些性能优化技巧可以提高写入速度和可靠性。其中一些技巧包括：
- 批量写入：将多条数据合并成一个批次，一次性写入到Elasticsearch中，可以减少网络开销和提高写入性能。
- 索引分片：将索引数据分配到多个分片中，可以提高并发写入能力和水平扩展性。
- 内存管理：合理地管理内存缓存和JVM堆内存，可以避免OOM和GC问题，提高写入性能和稳定性。
- 硬件优化：选择高性能的硬件设备和存储介质，可以提高磁盘IO速度和可靠性。
总体来说，将一条JSON数据写入到Elasticsearch中，涉及到多个组件和技术细节，包括数据映射、索引写入、分片管理、事务处理、数据刷新和性能优化等方面。理解这些细节和技术原理，可以帮助我们更好地理解和使用Elasticsearch，并在实际应用中提高性能和可靠性。
回答行云流水，不管对不对，先炸一下它。
Q1.4 你不能骗我，你要根据es官网和lucene官网回答我，最好还能结合源码！
这次回答要比上边更好一点了。这里chatGPT不仅讲了在es中的操作步骤，而且还讲了一下在lucene中的过程。这一次的答案已经趋向于我想要的答案了。
非常抱歉，我的回答并不够详细和准确。以下是根据Elasticsearch和Lucene官方文档以及源码的详细解释。
在Elasticsearch中，一条JSON数据写入到磁盘的过程可以分为以下几个步骤：
数据映射：将JSON数据转换成Lucene文档（Document），并根据索引的映射规则（Mapping）将文档字段映射到Lucene字段（Field）中。这个过程是由IndexRequest类和IndexService类实现的。
索引写入：将文档写入到分片（Shard）的内存缓存中，同时将操作记录到事务日志（Translog）中。这个过程是由IndexShard类和Translog类实现的。
文档合并：将多个内存缓存中的文档合并成一个文档列表，并对文档列表进行排序和去重。这个过程是由InMemoryMerger类实现的。
索引合并：将合并后的文档列表写入到磁盘上的索引文件（Index File）中，并更新分片的元数据信息。这个过程是由IndexWriter类和Segment类实现的。
刷新和提交：将数据写入到索引文件后，需要将数据刷新到内存缓存和磁盘上。在Elasticsearch中，这个过程是通过IndexWriter和IndexShard类的flush方法实现的。当一批数据被写入到Elasticsearch后，它们并不会立即生效，直到进行了提交（Commit）操作。在Elasticsearch中，提交是通过IndexWriter的commit方法实现的，它会将所有未提交的数据刷新到磁盘上，并更新分片的元数据信息。
在Lucene底层实现上，索引写入的过程包括以下步骤：
文档分析：将文档内容进行分析和处理，生成一组词汇单元（Term）。
倒排索引写入：将文档的词汇单元写入到倒排索引（Inverted Index）中。倒排索引是一个数据结构，用于记录每个词汇单元出现在哪些文档中，并存储一些额外的统计信息（如出现次数、位置等）。
磁盘写入：将倒排索引写入到磁盘上的索引文件中。索引文件是一个二进制文件，用于持久化存储倒排索引和其他元数据信息。
内存管理：对内存缓存中的倒排索引进行管理，包括内存回收、内存合并和内存清理等操作。
索引合并：将多个磁盘索引文件合并成一个新的索引文件，并进行一些优化操作，如合并多个倒排索引、去重、压缩等。这个过程是由IndexWriter类的merge方法和MergePolicy类实现的。
索引优化：对索引文件进行优化，如减少文件数量、优化查询性能、减少索引大小等。这个过程是由IndexWriter类的optimize方法和MergePolicy类实现的。
在Lucene中，还有一些与索引写入相关的细节和优化，如：
内存缓存管理：Lucene会将一部分倒排索引存储在内存中，以加快索引写入和查询速度。但是，内存缓存的大小是有限制的，一旦缓存满了，就需要将其中的索引数据写入到磁盘上。
总之，索引写入是Elasticsearch和Lucene的核心功能之一，它涉及到多个组件和细节，包括数据映射、索引写入、索引合并、内存管理、磁盘写入优化等。通过对这些细节和优化进行深入理解，可以帮助我们更好地使用和优化Elasticsearch和Lucene。
磁盘写入优化：Lucene使用一些技术来优化磁盘写入性能，如缓存写入数据、使用多线程写入等。
索引压缩：Lucene会对索引文件进行压缩，以减少索引文件的大小，从而提高查询性能。索引压缩是在索引合并和优化过程中完成的。
数据结构优化：Lucene使用一些高效的数据结构来存储倒排索引和其他元数据信息，如FST、DFA、IntBlockPool等。这些数据结构可以显著提高索引写入和查询的性能。
Q1.5 请再帮我精确地找到源码的位置 es使用7.11.1版本最好
amazing！到这里，我觉得惊呆了，以前看源码的时候，可没有这么轻松。需要看好久才能捋出来这么一个列表。大概根据chatGPT给列出来的源码位置，点开看了看 ，还可以（还没有都点开验证）。 但是其中第四条 chatGPT说 “FielddataIndexFieldData类实现了倒排索引的存储和查询功能” 这个肯定是不对的。这部分肯定是lucene实现的。
数据映射：数据映射的相关代码位于
org.elasticsearch.index.mapper包下。索引写入：索引写入的相关代码位于
org.elasticsearch.index.engine包下。其中，IndexWriter类位于org.elasticsearch.index.engine.Engine文件中。倒排索引：倒排索引的相关代码位于
org.elasticsearch.index.fielddata包下。其中，FielddataIndexFieldData类实现了倒排索引的存储和查询功能，位于org.elasticsearch.index.fielddata.IndexFieldData.java文件中。索引合并：索引合并的相关代码位于
org.elasticsearch.index.merge包下。其中，IndexWriter类的merge方法位于org.elasticsearch.index.engine.Engine文件中。索引优化：索引优化的相关代码位于
org.elasticsearch.index.engine包下。其中，IndexWriter类的optimize方法位于org.elasticsearch.index.engine.Engine文件中。其他与索引写入相关的细节和优化的代码位于不同的包和类中，具体位置如下：
内存缓存管理：内存缓存管理的相关代码位于
org.elasticsearch.index.shard包下。其中，IndexShard类负责管理内存缓存，位于org.elasticsearch.index.shard.IndexShard文件中。磁盘写入优化：磁盘写入优化的相关代码位于
org.elasticsearch.index.translog包下。其中，Translog类实现了磁盘写入的缓存和优化功能，位于org.elasticsearch.index.translog.Translog.java文件中。索引压缩：索引压缩的相关代码位于
org.elasticsearch.index.codec包下。其中，Lucene索引压缩的实现位于org.elasticsearch.index.codec.CodecService类中，而Elasticsearch自身的索引压缩实现位于org.elasticsearch.index.codec.PostingsFormat类中。数据结构优化：Lucene使用的高效数据结构的相关代码位于
org.apache.lucene.util包下，其中FST的实现位于org.apache.lucene.util.fst包下，DFA的实现位于org.apache.lucene.util.automaton包下，IntBlockPool的实现位于org.apache.lucene.util.packed包下。Elasticsearch自身使用的高效数据结构的相关代码位于org.elasticsearch.common.util包下。索引刷新：索引刷新的相关代码位于
org.elasticsearch.index.engine包下。其中，IndexWriter类的flush方法位于org.elasticsearch.index.engine.Engine文件中。索引删除：索引删除的相关代码位于
org.elasticsearch.index.engine包下。其中，IndexWriter类的delete方法和deleteByQuery方法位于org.elasticsearch.index.engine.Engine文件中。索引恢复：索引恢复的相关代码位于
org.elasticsearch.index.engine包下。其中，IndexWriter类的recovery方法位于org.elasticsearch.index.engine.Engine文件中。索引分片：索引分片的相关代码位于
org.elasticsearch.index.shard包下。其中，IndexShard类负责管理和操作索引分片，位于org.elasticsearch.index.shard.IndexShard文件中。数据写入确认：数据写入确认的相关代码位于
org.elasticsearch.index.translog包下。其中，Translog类实现了数据写入确认的功能，位于org.elasticsearch.index.translog.Translog.java文件中。索引同步：索引同步的相关代码位于
org.elasticsearch.index.engine包下。其中，IndexWriter类的sync方法位于org.elasticsearch.index.engine.Engine文件中。索引缓存：索引缓存的相关代码位于
org.elasticsearch.index.cache包下。其中，IndexCache类负责管理和操作索引缓存，位于org.elasticsearch.index.cache.IndexCache.java文件中。索引快照：索引快照的相关代码位于
org.elasticsearch.index.snapshots包下。其中，IndexShardSnapshot类实现了索引快照的存储和恢复功能，位于org.elasticsearch.index.snapshots.IndexShardSnapshot.java文件中。索引复制：索引复制的相关代码位于
org.elasticsearch.index.shard包下。其中，IndexShard类实现了索引复制的功能，位于org.elasticsearch.index.shard.IndexShard.java文件中。索引压缩：索引压缩的相关代码位于
org.elasticsearch.index.codec包下。其中，PostingsFormat类和DocValuesFormat类负责控制索引压缩的方式和格式，位于org.elasticsearch.index.codec文件夹中。索引合并：索引合并的相关代码位于
org.elasticsearch.index.merge包下。其中，MergePolicy类和MergeScheduler类负责控制索引合并的策略和调度，位于org.elasticsearch.index.merge文件夹中。索引优化：索引优化的相关代码位于
org.elasticsearch.index.engine包下。其中，IndexWriter类的forceMerge方法位于org.elasticsearch.index.engine.Engine文件中。索引自动切分：索引自动切分的相关代码位于
org.elasticsearch.index包下。其中，IndexService类负责控制索引的自动切分，位于org.elasticsearch.index.IndexService文件中。索引查询：索引查询的相关代码位于
org.elasticsearch.index.query包下。其中，Query类和QueryBuilder类负责控制索引查询的方式和格式，位于org.elasticsearch.index.query文件夹中。索引统计：索引统计的相关代码位于
org.elasticsearch.index.fielddata包下。其中，FieldDataType类和FieldDataStats类负责控制索引统计的方式和格式，位于org.elasticsearch.index.fielddata文件夹中。索引分析：索引分析的相关代码位于
org.elasticsearch.index.analysis包下。其中，Analyzer类和TokenFilter类负责控制索引分析的方式和格式，位于org.elasticsearch.index.analysis文件夹中。
接下来再用一个问题来验证。
Q 1.6 我有个疑问，你确定 FielddataIndexFieldData类实现了倒排索引的存储和查询功能吗
非常抱歉，我在之前的回答中有误，FielddataIndexFieldData 类并没有实现倒排索引的存储和查询功能。
FielddataIndexFieldData 类是 Elasticsearch 中用于在内存中存储分段的字段数据的一个数据结构，通常用于聚合、排序和脚本等功能的计算。它不是存储实际的倒排索引，而是对已经建立好的倒排索引数据进行了提取和封装，方便后续的处理和计算。
实际上，倒排索引是在建立索引时创建的，主要由 Lucene 库实现，而不是 Elasticsearch 本身。Elasticsearch 的索引底层是基于 Lucene 的，它使用了 Lucene 的倒排索引机制来存储和查询数据。Lucene 的倒排索引主要包括 Term、Document 和 Field 等概念，可以通过 IndexReader、IndexWriter、TermQuery、BooleanQuery 等 Lucene 类进行索引的存储和查询操作。
因此，如果您需要深入了解 Elasticsearch 中倒排索引的实现和细节，建议参考 Lucene 相关的文档和资料。
Q1.7 那你检查一下上边说的源码的位置，还有没有错的了
于是chatGPT又列出和倒排索引相关的源码了。
非常抱歉之前的回答中有误，FielddataIndexFieldData 类并没有实现倒排索引的存储和查询功能。
以下是 Elasticsearch 7.11.1 版本中倒排索引存储和查询的相关源代码位置：
- 倒排索引存储
在 Elasticsearch 中，倒排索引是在建立索引时创建的，主要由 Lucene 库实现。在 Elasticsearch 的源代码中，建立索引的主要逻辑位于
org.elasticsearch.index.IndexService类中，具体实现可以参考org.elasticsearch.index.engine.InternalEngine类的IndexWriter内部类。倒排索引数据存储在磁盘上，位于索引目录下的segments_N文件中，其中 N 表示索引分段编号。
- 倒排索引查询
在 Elasticsearch 中，查询请求通过各种查询语句和过滤器进行构建，这些查询语句和过滤器最终会转换为 Lucene 的 Query 和 Filter 对象，然后通过
org.elasticsearch.index.search.SearchService类的search方法进行查询。在SearchService类中，使用 Lucene 的 IndexSearcher 对象对索引进行搜索，具体实现可以参考org.elasticsearch.index.search.DefaultSearchContext类和org.elasticsearch.search.SearchHit类。对于搜索结果的排序和分页，Elasticsearch 使用了 Lucene 的 ScoreDoc 和 TopDocs 对象，这些对象包含了查询结果的相关性分数和文档 ID 等信息。在 Elasticsearch 的源代码中，相关性分数的计算和排序逻辑可以参考
org.elasticsearch.search.SearchHits类的sort和getAt方法。分页逻辑可以参考org.elasticsearch.search.SearchHit类的shard和id字段。在 Elasticsearch 中，查询请求可以分为两种类型：分片查询和全局查询。分片查询是指查询请求只在单个分片上进行查询，并返回查询结果，全局查询是指查询请求在所有分片上进行查询，并返回聚合的查询结果。
对于分片查询，每个分片会使用 Lucene 的 IndexSearcher 对象进行查询，并返回查询结果。在 Elasticsearch 的源代码中，具体实现可以参考
org.elasticsearch.search.query.QueryPhase类和org.elasticsearch.search.fetch.subphase.DocIdSearchFetchSubPhase类。QueryPhase类是分片查询的主要逻辑实现类，它使用 Lucene 的 QueryParser 和 QueryRewriteChain 等对象对查询语句进行解析和重写，然后使用 Lucene 的 IndexSearcher 对象对分片上的索引进行查询。DocIdSearchFetchSubPhase类则是对查询结果进行文档 ID 提取和转换的实现类。对于全局查询，Elasticsearch 会将查询请求发送到所有的分片上，并在所有分片上进行查询。查询结果会通过
org.elasticsearch.action.search.SearchPhaseController类进行合并和排序，并返回给客户端。具体实现可以参考org.elasticsearch.action.search.TransportSearchAction类和org.elasticsearch.search.fetch.subphase.HighlightPhase类。TransportSearchAction类是全局查询的主要逻辑实现类，它负责将查询请求发送到所有分片上，并通过SearchPhaseController类进行查询结果的合并和排序。HighlightPhase类则是对查询结果进行高亮处理的实现类。总之，倒排索引是 Elasticsearch 和 Lucene 中非常重要的数据结构，它可以大大提高搜索性能和查询效率。在 Elasticsearch 中，倒排索引的存储和查询主要依赖于 Lucene 库的实现，同时也涉及到大量的优化和改进，以满足不同的查询需求和性能要求。
最后chatGPT说，让我去看看源码。并可以参与开发和贡献代码。 不得不说，还是chatGPT懂我。
如果您想了解更多关于 Elasticsearch 的源码位置和细节，请参考以下官方文档和 GitHub 仓库：
Elasticsearch 官方文档：Elasticsearch Guide [8.7] | Elastic
Elasticsearch GitHub 仓库：GitHub - elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine
在官方文档中，您可以找到详细的 Elasticsearch 使用文档和参考手册，以及各个版本的发行说明和更新日志。
在 GitHub 仓库中，您可以找到 Elasticsearch 的完整源代码，并可以参与开发和贡献代码。