從本篇開始，就進入了Index的核心代碼部分。這裏首先分析一下索引的創建過程。elasticsearch中的索引是多個分片的集合，它只是邏輯上的索引，並不具備實際的索引功能，所有對數據的操作最終還是由每個分片完成。創建索引的過程，從elasticsearch集群上來說就是寫入索引元數據的過程，這一操作只能在master節點上完成。這是一個阻塞式動作，在加上分配在集群上均衡的過程也非常耗時，因此在一次創建大量索引的過程master節點會出現單點性能瓶頸，能夠看到響應過程很慢。

在開始具體源碼分析之前，首先回顧一下Action部分的內容（參考index action分析），elasticsearch的每一個功能都對應兩個Action，*action和Transport*action。*action中定義了每個功能對應的路徑，同時Action的instance綁定對應的Transport*Action。所有功能請求都需要在集群上轉發，這大概也是每個功能都有Transport*Action的原因吧。對於create當然也不例外，它的開始點也是TransportCreateAction。另外，在action support分析中分析過，不同的action需要經過和需要操作的節點也不同。create index只能由master節點進行，而且也只在master節點上進行，保證集群數據的一致性。因此TransportCreateAction繼承了TransportMasterNodeOperationAction，並實現了materOperation方法。它的方法如下所示：

   protected void masterOperation(final CreateIndexRequest request, final ClusterState state, final ActionListener<CreateIndexResponse> listener) throws ElasticsearchException {
        String cause = request.cause();
        if (cause.length() == 0) {
            cause = "api";
        }

        
 
final CreateIndexClusterStateUpdateRequest updateRequest = new CreateIndexClusterStateUpdateRequest(request, cause, request.index())
                .ackTimeout(request.timeout()).masterNodeTimeout(request.masterNodeTimeout())
                .settings(request.settings()).mappings(request.mappings())
                .aliases(request.aliases()).customs(request.customs());

        createIndexService.createIndex(updateRequest, 
 
new ActionListener<ClusterStateUpdateResponse>() {

            @Override
            public void onResponse(ClusterStateUpdateResponse response) {
                listener.onResponse(new CreateIndexResponse(response.isAcknowledged()));
            }

            @Override
            public void onFailure(Throwable t) {
                if (t instanceof IndexAlreadyExistsException) {
                    logger.trace("[{}] failed to create", t, request.index());
                } else {
                    logger.debug("[{}] failed to create", t, request.index());
                }
                listener.onFailure(t);
            }
        });
    }

這裏看上很簡單，只是調用了createIndexService（它其實是MetaDataCreateIndexService）的方法，就是修改集群matedata過程。修改前首先獲取到index名稱對應的lock，這樣保證操作數據一致性，然後生成updatetask，交給clusterservice處理。代碼如下所示：

public void createIndex(final CreateIndexClusterStateUpdateRequest request, final ActionListener<ClusterStateUpdateResponse> listener) {

        // 獲取鎖，只對該索引的操作加鎖，而不是整個cluster
        final Semaphore mdLock = metaDataService.indexMetaDataLock(request.index());

        // 如果能夠獲取鎖離開創建索引，否則在下面啟動新的線程進行
        if (mdLock.tryAcquire()) {
            createIndex(request, listener, mdLock);
            return;
        }
        threadPool.executor(ThreadPool.Names.MANAGEMENT).execute(new ActionRunnable(listener) {
            @Override
            public void doRun() throws InterruptedException {
                if (!mdLock.tryAcquire(request.masterNodeTimeout().nanos(), TimeUnit.NANOSECONDS)) {
                    listener.onFailure(new ProcessClusterEventTimeoutException(request.masterNodeTimeout(), "acquire index lock"));
                    return;
                }
                createIndex(request, listener, mdLock);
            }
        });
    }

createIndex方法，會封裝create請求，然後向cluster發送一個updatetask。代碼如下所示：

 private void createIndex(final CreateIndexClusterStateUpdateRequest request, final ActionListener<ClusterStateUpdateResponse> listener, final Semaphore mdLock) {

        ImmutableSettings.Builder updatedSettingsBuilder = ImmutableSettings.settingsBuilder();
        updatedSettingsBuilder.put(request.settings()).normalizePrefix(IndexMetaData.INDEX_SETTING_PREFIX);
        request.settings(updatedSettingsBuilder.build());

        clusterService.submitStateUpdateTask("create-index [" + request.index() + "], cause [" + request.cause() + "]", Priority.URGENT, new AckedClusterStateUpdateTask<ClusterStateUpdateResponse>(request, listener)

建立索引，修改配置，增加或者修改mapping都是對集群狀態修改，它們的過程都很相似，都是通過clusterService提交一個更新操作，同時附帶有優先級。clusterservice會根據優先級和更新狀態task的類型來進行對應的操作。如下所示：

 public void submitStateUpdateTask(final String source, Priority priority, final ClusterStateUpdateTask updateTask) {
        if (!lifecycle.started()) {
            return;
        }
        try {
            final UpdateTask task = new UpdateTask(source, priority, updateTask);//根據優先級新建不同的task
            if (updateTask instanceof TimeoutClusterStateUpdateTask) {//超時任務，這類任務需要即時返回，因此立刻執行。
                final TimeoutClusterStateUpdateTask timeoutUpdateTask = (TimeoutClusterStateUpdateTask) updateTask;
                updateTasksExecutor.execute(task, threadPool.scheduler(), timeoutUpdateTask.timeout(), new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        threadPool.generic().execute(new Runnable() {
                            @Override
                            public void run() {
                                timeoutUpdateTask.onFailure(task.source(), new ProcessClusterEventTimeoutException(timeoutUpdateTask.timeout(), task.source()));
                            }
                        });
                    }
                });
            } else {//其它類型，可以延遲執行，則交給線程池來執行。
                updateTasksExecutor.execute(task);
            }
        } catch (EsRejectedExecutionException e) {
            // ignore cases where we are shutting down..., there is really nothing interesting
            // to be done here...
            if (!lifecycle.stoppedOrClosed()) {
                throw e;
            }
        }
    }

說完它們的執行過程，再來看一下create index的具體邏輯。這個邏輯在matedataservice所提交的AckedClusterStateUpdateTask中的execute方法中。總體來說，這一過程就是將request中關於索引的配置mapping等取出來加入到當前的clustermatedata中，構造一個新的matedata的過程。這一過程還是比較復雜，限於篇幅將在下次中進行分析。

總結：創建索引的過程就是master節點更新集群matedata的過程，為了保證數據一致性，需要獲取鎖。因此存在單點瓶頸。對於外部調用來說，跟其它功能一樣，外部接口調用CreateIndexAction的相關方法，然後通過TransPortCreateIndexAction講請求發送到集群上，進行索引創建。

elasticsearch index 之 create index（-）