Elasticsearch分布式集群原理

Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统。扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器（横向扩展）。

Elasticsearch虽然能从更强大的硬件中获得更好的性能，但是纵向扩展有它的局限性。真正的扩展应该是横向的，它通过增加节点来均摊负载和增加可靠性。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下图。

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。

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 。

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，我们需要做的就是启动另一个节点。

如果我们启动了第二个节点，这个集群看起来就像下图

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。

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，我们的集群会自我感知，这时便成为了三节点集群。

分片已经被重新分配以平衡负载：

从 Node 1 和 Node 2 来的分片已经被移动到新的 Node 3 上，这样每个节点就有两个分片，以代替之前的三个。这意味着每个节点的硬件资源（CPU、RAM、I/O）被较少的分片共享，这样每个分片就会有更好的表现。

分片本身就是一个完整成熟的搜索引擎，它可以使用单一节点的所有资源。使用这6个分片（3个主分片和三个复制分片）我们可以扩展多到6个节点，每个节点上有一个分片，这样就可以使用这个节点的资源了。

本文来源：Elasticsearch分布式集群原理 - Java - 源码社区 - 源码时代旗下论坛-IT爱好者的互动交流平台