从本篇开始，就进入了Index的核心代码部分。这里首先分析一下索引的创建过程。elasticsearch中的索引是多个分片的集合，它只是逻辑上的索引，并不具备实际的索引功能，所有对数据的操作最终还是由每个分片完成。
创建索引的过程，从elasticsearch集群上来说就是写入索引元数据的过程，这一操作只能在master节点上完成。这是一个阻塞式动作，在加上分配在集群上均衡的过程也非常耗时，因此在一次创建大量索引的过程master节点会出现单点性能瓶颈，能够看到响应过程很慢。
在开始具体源码分析之前，首先回顾一下Action部分的内容（参考index action分析），elasticsearch的每一个功能都对应两个Action，*action和Transport*action。*action中定义了每个功能对应的路径，同时Action的instance绑定对应的Transport*Action。所有功能请求都需要在集群上转发，这大概也是每个功能都有Transport*Action的原因吧。对于create当然也不例外，它的开始点也是TransportCreateAction。另外，在action support分析中分析过，不同的action需要经过和需要操作的节点也不同。create index只能由master节点进行，而且也只在master节点上进行，保证集群数据的一致性。
因此TransportCreateAction继承了TransportMasterNodeOperationAction，并实现了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);
}
});
}这里看上很简单，只是调用了createIndexService（它其实是MetaDataCreateIndexService）的方法，就是修改集群matedata过程。
修改前首先获取到index名称对应的lock，这样保证操作数据一致性，然后生成updatetask，交给clusterservice处理。代码如下所示：
public void createIndex(final CreateIndexClusterStateUpdateRequest request, final ActionListener<ClusterStateUpdateResponse> listener) {
// 获取锁，只对该索引的操作加锁，而不是整个cluster
final Semaphore mdLock = metaDataService.indexMetaDataLock(request.index());
// 如果能够获取锁离开创建索引，否则在下面启动新的线程进行
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，会封装create请求，然后向cluster发送一个updatetask。代码如下所示：
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)增加或者修改mapping都是对集群状态修改，它们的过程都很相似，都是通过clusterService提交一个更新操作，同时附带有优先级。clusterservice会根据优先级和更新状态task的类型来进行对应的操作。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);//根据优先级新建不同的task
if (updateTask instanceof TimeoutClusterStateUpdateTask) {//超时任务，这类任务需要即时返回，因此立刻执行。
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 {//其它类型，可以延迟执行，则交给线程池来执行。
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;
}
}
}说完它们的执行过程，再来看一下create index的具体逻辑。这个逻辑在matedataservice所提交的AckedClusterStateUpdateTask中的execute方法中。总体来说，这一过程就是将request中关于索引的配置mapping等取出来加入到当前的clustermatedata中，构造一个新的matedata的过程。这一过程还是比较复杂，限于篇幅将在下次中进行分析。
创建索引的过程就是master节点更新集群matedata的过程，为了保证数据一致性，需要获取锁。
因此存在单点瓶颈。对于外部调用来说，跟其它功能一样，外部接口调用CreateIndexAction的相关方法，然后通过TransPortCreateIndexAction讲请求发送到集群上，进行索引创建。
