merge是lucene的底层机制，merge过程会将index中的segment进行合并，生成更大的segment，提高搜索效率。segment是lucene索引的一种存储结构，每个segment都是一部分数据的完整索引，它是lucene每次flush或merge时候形成。每次flush就是将内存中的索引写出一个独立segment的过程。所以随着数据的不断增加，会形成越来越多的segment。因为segment是不可变的，删除操作不会改变segment内部数据，只是会在另外的地方记录某些数据删除，这样可能会导致segment中存在大量无用数据。搜索时，每个segment都需要一个reader来读取里面的数据，大量的segment会严重影响搜索效率。而merge过程，会将小的segment写到一起形成一个大的segment，减少其数量。同时重写过程会抛弃那些已经删除的数据。因此segment的merge是有利于查询效率的。
elasticsearch的merge其实就是lucene的merge机制。merge过程是lucene有一个后台线程，它会根据merge策略来决定是否进行merge，一旦merge的条件满足，就会启动后台merge。merge策略分为两种，这也是大多数大数据框架所采用的，segment的大小和segment中doc的数量。以这两个标准为基础实现了三种merge策略：TieredMergePolicy、LogDocMergePolicy 及LogByteSizeMergePolicy。elasticsearch这一部分就是对这三种合并策略的封装，并提供了对于的配置。它的实现方式如下所示：
底层mergeprovider实现了对三种合并策略的初始化和配置，并通过getMergePolicy()方法对外提供。这三种合并策略中LogDocMergePolicy是根据doc数量进行合并，其它两种都是根据segment的大小，只是TieredMergePolicy合并过程是分层进行，它会把小于某一值的所有segment合并成一个大的segment，然后再一次进行。
以上是合并策略，除了合并策略还有一个要说的就是合并线程。前面说过，merge是通过独立线程完成的，lucene对于线程策略也有两种，一种是顺序，另外一种就是并发。顺序合并策略会阻止索引的进行，因此多数情况先不会使用，而并发合并则是和index过程同时进行，这样不会影响索引和搜索。elasticsearch同样通过provider的形式提供这两种合并线程配置。
总结：merge能够通过减少segment数量来提高搜索速度。但是merge的过程会对索引吞吐量及搜索速度有一定的影响，因此需要配置适当的合并策略参数。对于资源不足的环境，最好禁止自动merge，选择空闲时段手动进行merge。
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