ES中一個搜尋請求是怎麼流轉的
1、搜尋請求傳送到某一個coordinate node,構建一個priority queue，長度以paging操作from和size為準，預設為10
2、coordinate node將請求轉發到所有shard，每個shard本地搜尋，並構建一個本地priority queue
3、各個shard將自己的priority queue返回給coordinate node ，並構建一個全域性的priority queue
4、replica shard如何提升搜尋吞吐量
一次請求要打到所有shard的一個replica/primary上去，如果每個shard都有多個replica，那麼同時併發過來的搜尋請求可以同時打到其他的replica上去
5、coordinate node構建完priority queue之後，獲取到的是一堆doc id等資訊，就傳送mget請求去所有shard上獲取對應的document
6、各個shard將document返回給coordinate node
7、coordinate node將合併後的document結果返回給client客戶端
8、一般搜尋，如果不加from和size，就預設搜尋前10條，按照_score排序

例如：
coordinate node ，根據from和size引數，構建一個priority queue大小就是from+size，from=0，size=10，構建一個0+10大小的佇列，from=10000，size=10，構建一個10000+10=10010大小的佇列，將請求轉發到這個index對應的所有shard上，接收到請求的shard,其實都會構建一個from+size大小的本地priority queue，每個shard都會構建一個10000+10=10010大小的priority queue.
每個shard將自己的10010條資料，返回給coordinate node ,coordinate node將所有shard的from+size大小的priority queue 進行merge，merge成一份from+size 大小的priority queue,全域性排序後的queue,放到自己的queue中。此時coordinate queue，就可以將自己的priority queue中的資料，取出當前要獲取的那一頁的資料了，比如從第10000條，取到10010條

**deep paging問題：**就是from+size分頁太深，那麼每個shard都要返回大量資料給coordinate node，消耗大量的頻寬，記憶體，CPU。