Elasticsearch 的更新操作（如 `_update` 和 `_update_by_query`）在底层实现上有一些复杂的原理，这些原理涉及到 Elasticsearch 的数据存储机制、索引机制以及事务日志（Translog）的使用。以下是 Elasticsearch 更新操作的主要原理：

1. 文档的存储和索引

在 Elasticsearch 中，文档是以 JSON 格式存储的，并且每个文档都有一个唯一的 `_id`。这些文档被存储在索引中，索引由多个分片（Shards）组成，每个分片是一个独立的 Lucene 索引。

2. 更新操作的基本流程

当执行更新操作时，Elasticsearch 会按照以下步骤处理：

a. 查找文档

- Elasticsearch 首先根据提供的 `_id` 在索引中查找目标文档。

- 如果文档不存在，更新操作的行为取决于是否设置了 `doc_as_upsert` 参数：

  - 如果设置了 `doc_as_upsert`，则会插入一个新的文档。

  - 如果没有设置 `doc_as_upsert`，则更新操作会失败。

b. 读取旧文档

- 如果文档存在，Elasticsearch 会读取旧文档的内容。

c. 应用更新

- Elasticsearch 将更新内容（如通过 `_update` API 提供的 `doc` 部分）应用到旧文档上。

- 如果是部分更新（如 `_update`），Elasticsearch 会将新的字段值合并到旧文档中。

- 如果是全量替换（如 `PUT`），Elasticsearch 会用新的 JSON 数据完全替换旧文档。

d. 写入新文档

- 更新后的文档会被重新索引，生成一个新的 Lucene segment。

- 旧文档会被标记为删除（但不会立即从磁盘中删除）。

e. 事务日志（Translog）

- 更新操作会被记录在事务日志（Translog）中，以确保操作的持久性。

- 事务日志是一个持久化的日志文件，用于记录所有对索引的写操作（包括插入、更新和删除）。

f. 刷新和提交

- 当事务日志达到一定大小或时间间隔时，Elasticsearch 会执行 `_flush` 操作：

  - 将内存中的数据和事务日志中的操作持久化到磁盘。

  - 清空事务日志。

- 在 `_flush` 操作之前，Elasticsearch 会先执行 `_refresh` 操作，确保数据在文件系统缓存中可用，从而可以被搜索到。

3. 并发控制

Elasticsearch 使用乐观并发控制机制来处理并发更新：

- 每个文档都有一个序列号（`seq_no`）和一个主版本号（`primary_term`）。

- 在更新操作时，可以指定 `if_seq_no` 和 `if_primary_term` 参数，以确保只有在文档的序列号和主版本号匹配时才执行更新。

- 如果序列号或主版本号不匹配，更新操作会失败，从而避免覆盖其他用户的更改。

4. 批量更新

对于批量更新操作（如 `_update_by_query`），Elasticsearch 会按照以下步骤处理：

- 执行查询，找到需要更新的文档集合。

- 对每个文档应用更新逻辑。

- 逐个更新文档，每个文档的更新过程与单个文档更新类似。

- `_update_by_query` 操作会使用内部的重试机制来处理并发冲突。

5. 性能优化

- 内存管理：Elasticsearch 会将更新操作的结果暂存到内存中，以提高性能。

- 批量处理：对于批量更新操作，Elasticsearch 会尽量减少对磁盘的写入次数，通过批量处理来优化性能。

- 异步处理：某些更新操作（如 `_flush` 和 `_refresh`）是异步执行的，以减少对请求的阻塞。

总结

Elasticsearch 的更新操作涉及多个步骤，包括查找文档、读取旧文档、应用更新、写入新文档、记录事务日志、刷新和提交等。通过这些机制，Elasticsearch 确保了更新操作的高效性、一致性和持久性。同时，通过乐观并发控制机制，Elasticsearch 能够有效处理并发更新，避免数据冲突。