Elasticsearch 的分布式集群

• 如果我们启动一个单独的节点，它还没有数据和索引，这个集群看起来就像图1。
• 图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。

• 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：
  • green：所有主要分片和复制分片都可用
  • yellow：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

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。

• 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
     }
  }
  

• 附带索引的单一节点集群：
• 
• 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

• 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。

• 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：三节点集群
• Node3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。

• 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
  }
  

• 图5：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。

• 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。
• 现在你应该对分片如何使Elasticsearch可以水平扩展并保证数据安全有了一个清晰的认识。接下来我们将会讨论分片生命周期的更多细节。