Elasticsearch分布式一致性原理剖析(一)-节点篇

2020-05-22 00:00:00 集群 分布式 节点 配置 选举

前言

“Elasticsearch分布式一致性原理剖析”系列将会对Elasticsearch的分布式一致性原理进行详细的剖析，介绍其实现方式、原理以及其存在的问题等(基于6.2版本)。

ES目前是流行的分布式搜索引擎系统，其使用Lucene作为单机存储引擎并提供强大的搜索查询能力。学习其搜索原理，则必须了解Lucene，而学习ES的架构，就必须了解其分布式如何实现，而一致性是分布式系统的核心之一。

本篇将介绍ES的集群组成、节点发现与Master选举，错误检测与扩缩容相关的内容。ES在处理节点发现与Master选举等方面没有选择Zookeeper等外部组件，而是自己实现的一套，本文会介绍ES的这套机制是如何工作的，存在什么问题。本文的主要内容如下：

  1. ES集群构成
  2. 节点发现
  3. Master选举
  4. 错误检测
  5. 集群扩缩容
  6. 与Zookeeper、raft等实现方式的比较
  7. 小结

ES集群构成

首先，一个Elasticsearch集群(下面简称ES集群)是由许多节点(Node)构成的，Node可以有不同的类型，通过以下配置，可以产生四种不同类型的Node：

conf/elasticsearch.yml:
    node.master: true/false
    node.data: true/false

相关文章