es集群的简单理解

在我的理解es集群和redis集群在一定程度上是非常想象的，推荐看一下redis设计与实现，挺有帮助的

个人es的体会：

es在分配索引的时候就已经指定了主分片的个数，竹节丝安确定以后不会在进行更改；
一个集群中可以有多个节点，但有一个主节点，每个节点可以放不同的分片，每个分片，包括主分片和复制分片。同一个分片的主从分片分配在不同的节点上，这样就避免了一台主机宕机带来的数据丢失的影响；
当主节点宕机的时候从其从节点中选择一个节点作为主节点，选择为宕机的复制分区作为主分区进行数据的读写
一个主分区可以有多个复制分区，这样可以子啊检索的时候利用负载均衡提高检索的的效率；
主节点的主要职责是和集群操作相关的内容，如创建或删除索引，跟踪哪些节点是群集的一部分，并决定哪些分片分配给相关的节点。

原文地址：

https://es.xiaoleilu.com/

一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例，而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成，它们具有相同的cluster.name，它们协同工作，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时，集群就会感知到并平衡数据。

集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等。主节点不参与文档级别的变更或搜索，这意味着在流量增长的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。我们例子中的集群只有一个节点，所以它会充当主节点的角色。

做为用户，我们能够与集群中的任何节点通信，包括主节点。每一个节点都知道文档存在于哪个节点上，它们可以转发请求到相应的节点上。我们访问的节点负责收集各节点返回的数据，最后一起返回给客户端。这一切都由Elasticsearch处理。

集群健康

在Elasticsearch集群中可以监控统计很多信息，但是只有一个是最重要的：集群健康(cluster health)。集群健康有三种状态：green、yellow或red。

GET /_cluster/health

在一个没有索引的空集群中运行如上查询，将返回这些信息：

{
   "cluster_name":          "elasticsearch",
   "status":                "green", <1>
   "timed_out":             false,
   "number_of_nodes":       1,
   "number_of_data_nodes":  1,
   "active_primary_shards": 0,
   "active_shards":         0,
   "relocating_shards":     0,
   "initializing_shards":   0,
   "unassigned_shards":     0
}

<1> status 是我们最感兴趣的字段

status字段提供一个综合的指标来表示集群的的服务状况。三种颜色各自的含义：

颜色	意义
green	所有主要分片和复制分片都可用
yellow1	所有主要分片可用，但不是所有复制分片都可用
red	不是所有的主要分片都可用

添加索引

为了将数据添加到Elasticsearch，我们需要索引(index)——一个存储关联数据的地方。实际上，索引只是一个用来指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间(logical namespace)”.

一个分片(shard)是一个最小级别“工作单元(worker unit)”,它只是保存了索引中所有数据的一部分。

分片是Elasticsearch在集群中分发数据的关键。把分片想象成数据的容器。文档存储在分片中，然后分片分配到你集群中的节点上。当你的集群扩容或缩小，Elasticsearch将会自动在你的节点间迁移分片，以使集群保持平衡。

分片可以是主分片(primary shard)或者是复制分片(replica shard)。你索引中的每个文档属于一个单独的主分片，所以主分片的数量决定了索引最多能存储多少数据。

理论上主分片能存储的数据大小是没有限制的，限制取决于你实际的使用情况。分片的最大容量完全取决于你的使用状况：硬件存储的大小、文档的大小和复杂度、如何索引和查询你的文档，以及你期望的响应时间。

复制分片只是主分片的一个副本，它可以防止硬件故障导致的数据丢失，同时可以提供读请求，比如搜索或者从别的shard取回文档。

当索引创建完成的时候，主分片的数量就固定了，但是复制分片的数量可以随时调整。

让我们在集群中唯一一个空节点上创建一个叫做blogs的索引。默认情况下，一个索引被分配5个主分片，但是为了演示的目的，我们只分配3个主分片和一个复制分片（每个主分片都有一个复制分片）：

PUT /blogs
{
   "settings" : {
      "number_of_shards" : 3,
      "number_of_replicas" : 1
   }
}

我们的集群现在看起来就像上图——三个主分片都被分配到Node 1。如果我们现在检查集群健康(cluster-health)，我们将见到以下信息：

{
   "cluster_name":          "elasticsearch",
   "status":                "yellow", <1>
   "timed_out":             false,
   "number_of_nodes":       1,
   "number_of_data_nodes":  1,
   "active_primary_shards": 3,
   "active_shards":         3,
   "relocating_shards":     0,
   "initializing_shards":   0,
   "unassigned_shards":     3 <2>
}

<1> 集群的状态现在是 yellow

<2> 我们的三个复制分片还没有被分配到节点上

集群的健康状态yellow表示所有的主分片(primary shards)启动并且正常运行了——集群已经可以正常处理任何请求——但是复制分片(replica shards)还没有全部可用。事实上所有的三个复制分片现在都是unassigned状态——它们还未被分配给节点。在同一个节点上保存相同的数据副本是没有必要的，如果这个节点故障了，那所有的数据副本也会丢失。

现在我们的集群已经功能完备，但是依旧存在因硬件故障而导致数据丢失的风险。

增加故障转移

在单一节点上运行意味着有单点故障的风险——没有数据备份。幸运的是，要防止单点故障，我们唯一需要做的就是启动另一个节点。

启动第二个节点

为了测试在增加第二个节点后发生了什么，你可以使用与第一个节点相同的方式启动第二个节点（《运行Elasticsearch》一章），而且命令行在同一个目录——一个节点可以启动多个Elasticsearch实例。

只要第二个节点与第一个节点有相同的cluster.name（请看./config/elasticsearch.yml文件），它就能自动发现并加入第一个节点所在的集群。如果没有，检查日志找出哪里出了问题。这可能是网络广播被禁用，或者防火墙阻止了节点通信。

如果我们启动了第二个节点，这个集群看起来就像下图。

双节点集群——所有的主分片和复制分片都已分配:

第二个节点已经加入集群，三个复制分片(replica shards)也已经被分配了——分别对应三个主分片，这意味着在丢失任意一个节点的情况下依旧可以保证数据的完整性。

文档的索引将首先被存储在主分片中，然后并发复制到对应的复制节点上。这可以确保我们的数据在主节点和复制节点上都可以被检索。

cluster-health现在的状态是green，这意味着所有的6个分片（三个主分片和三个复制分片）都已可用：

{
   "cluster_name":          "elasticsearch",
   "status":                "green", <1>
   "timed_out":             false,
   "number_of_nodes":       2,
   "number_of_data_nodes":  2,
   "active_primary_shards": 3,
   "active_shards":         6,
   "relocating_shards":     0,
   "initializing_shards":   0,
   "unassigned_shards":     0
}

<1> 集群的状态是green.

我们的集群不仅是功能完备的，而且是高可用的。

横向扩展

随着应用需求的增长，我们该如何扩展？如果我们启动第三个节点，我们的集群会重新组织自己，就像图4：

图4：包含3个节点的集群——分片已经被重新分配以平衡负载：

ode3包含了分别来自Node 1和Node 2的一个分片，这样每个节点就有两个分片，和之前相比少了一个，这意味着每个节点上的分片将获得更多的硬件资源（CPU、RAM、I/O）。

分片本身就是一个完整的搜索引擎，它可以使用单一节点的所有资源。我们拥有6个分片（3个主分片和三个复制分片），最多可以扩展到6个节点，每个节点上有一个分片，每个分片可以100%使用这个节点的资源。+

继续扩展

如果我们要扩展到6个以上的节点，要怎么做？

主分片的数量在创建索引时已经确定。实际上，这个数量定义了能存储到索引里数据的最大数量（实际的数量取决于你的数据、硬件和应用场景）。然而，主分片或者复制分片都可以处理读请求——搜索或文档检索，所以数据的冗余越多，我们能处理的搜索吞吐量就越大。

复制分片的数量可以在运行中的集群中动态地变更，这允许我们可以根据需求扩大或者缩小规模。让我们把复制分片的数量从原来的1增加到2：

PUT /blogs/_settings
{
   "number_of_replicas" : 2
}

增加number_of_replicas到2：

从图中可以看出，blogs索引现在有9个分片：3个主分片和6个复制分片。这意味着我们能够扩展到9个节点，再次变成每个节点一个分片。这样使我们的搜索性能相比原始的三节点集群增加三倍。

当然，在同样数量的节点上增加更多的复制分片并不能提高性能，因为这样做的话平均每个分片的所占有的硬件资源就减少了（译者注：大部分请求都聚集到了分片少的节点，导致一个节点吞吐量太大，反而降低性能），你需要增加硬件来提高吞吐量。

不过这些额外的复制节点使我们有更多的冗余：通过以上对节点的设置，我们能够承受两个节点故障而不丢失数据。

应对故障

我们已经说过Elasticsearch可以应对节点失效，所以让我们继续尝试。如果我们杀掉第一个节点的进程（以下简称杀掉节点），我们的集群看起来就像这样：

图5：杀掉第一个节点后的集群

我们杀掉的节点是一个主节点。一个集群必须要有一个主节点才能使其功能正常，所以集群做的第一件事就是各节点选举了一个新的主节点：Node 2。

主分片1和2在我们杀掉Node 1时已经丢失，我们的索引在丢失主分片时不能正常工作。如果此时我们检查集群健康，我们将看到状态red：不是所有主分片都可用！

幸运的是丢失的两个主分片的完整拷贝存在于其他节点上，所以新主节点做的第一件事是把这些在Node 2和Node 3上的复制分片升级为主分片，这时集群健康回到yellow状态。这个提升是瞬间完成的，就好像按了一下开关。

为什么集群健康状态是yellow而不是green？我们有三个主分片，但是我们指定了每个主分片对应两个复制分片，当前却只有一个复制分片被分配，这就是集群状态无法达到green的原因，不过不用太担心这个：当我们杀掉Node 2，我们的程序依然可以在没有丢失数据的情况下继续运行，因为Node 3还有每个分片的拷贝。

如果我们重启Node 1，集群将能够重新分配丢失的复制分片，集群状况与上一节的图5：增加number_of_replicas到2 类似。如果Node 1依旧有旧分片的拷贝，它将会尝试再利用它们，它只会从主分片上复制在故障期间有数据变更的那一部分。

es存储的一些小理解：

分配文档到不同的容器或分片中，文档可以储存在一个或多个节点中
按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡
复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失
将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点
集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复

es在创建集群的时候默认初始化的分片是5个，可通过调用接口设置分片数量，一个分片对应一个Lucene实例，以及它本身就是一个完整的搜索引擎，文档被存储和索引到分片内，

但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。

Elasticsearch 是利用分片将数据分发到集群内各处的。分片是数据的容器，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里。当你的集群规模扩大或者缩小时， Elasticsearch 会自动的在各节点中迁移分片，使得数据仍然均匀分布在集群里。

一个分片可以是主分片或者副本分片。索引内任意一个文档都归属于一个主分片，所以

主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。

路由一个文档到一个分片的路由规则。

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过 hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片的数量）后得到余数。这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间的余数，就是我们所寻求的文档所在分片的位置。

这就解释了为什么我们要在创建索引的时候就确定好主分片的数量并且永远不会改变这个数量：因为如果数量变化了，那么所有之前路由的值都会无效，文档也再也找不到了。

在设置完分片后存储的文档会根据一定的算法将文档保存到某个分片内，分片下会存在多个副本，多个副本冗余存在该文档。

下次查询该文档时集群master会根据以上的算法和查询文档的ID定位到保存该文档的分片，分片再查询其下副本内的文档返回给master，最后返回客户端调用者。