分布式的 ES
分布式的 ES节点：一个物理或者虚拟的 ElasticSearch 进程，拥有 CPU、内存、磁盘等资源。只有 Data 节点可以持有分片；
分片：索引数据会被分成多个分片（都是主分片），副本分片是每个主分片的 copy，每个分片都是一个独立的 Lucene 索引。
ES 中一个索引（Index）逻辑上就是一个完整数据库，物理上会被分成多个分片（Shard），每个分片都是一个 Lucene 实例，Index 在创建时，分片数就确定了。
为什么要分片？
水平扩展：单个节点放不下的数据，可以分布在多个节点上；
并行处理请求：查询请求可以在多个分片中并行查询，最后合并，提高 I/O。
分片的分配创建索引时，索引一般有多个主分片，存储互不重复的数据子集。Master 节点需要计算这三个分片存到哪些 Data 节点上。
路由
前一篇描述了 Lucene 创建索引，因为在 es 中，每个分片都是一个 Lucene 节点，那么索引请求应该写入到哪个分片中呢？实际上会通过 doc_id 哈希取模得出分片 id：
1shard_num = hash(doc_id) % num_primary ...
