ElasticSearch权威指南学习（分布式集群）

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空集群

1. 只有一个空节点的集群
   • 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

1. 集群健康有三种状态：green、yellow或red

GET /_cluster/health

{
   "cluster_name":          "elasticsearch",
   "status":                "green", //状态
   "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
}

添加索引

1. 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)”。
2. 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。一个分片就是一个Lucene实例
3. 您可以在集群节点上保存的分片数量与您可用的堆内存大小成正比，但这在Elasticsearch中没有的固定限制。 一个很好的经验法则是：确保每个节点的分片数量保持在低于每1GB堆内存对应集群的分片在20-25之间。 因此，具有30GB堆内存的节点最多可以有600-750个分片，但是进一步低于此限制，您可以保持更好。 这通常会帮助群体保持处于健康状态。
4. 分片大小为50GB通常被界定为适用于各种用例的限制
5. 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
   }
}

{
   "cluster_name":          "elasticsearch",
   "status":                "yellow", //状态
   "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>
}

• 状态为yelloww，因为只有主节点，复制节点没有被分配

增加故障转移

1. 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
2. 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
   

横向扩展

1. 如果我们启动第三个节点，我们的集群会重新组织自己
   

继续扩展

1. 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。
2. 复制分片的数量从原来的1增加到2

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

1. 这样使我们的搜索性能相比原始的三节点集群增加三倍
2. 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
3. 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（3个主分片，6个副本节点）

1. 杀掉第一个节点的进程
   
2. 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。
3. 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！
4. 但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。
5. 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。
6. 如果我们重启Node 1，集群将能够重新分配丢失的复制分片

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原文地址：https://www.cnblogs.com/sky-chen/p/9952905.html