分布式系统的可用性和扩展性
高可用性
服务可用性 – 允许有节点停止服务
数据可用性 – 部分节点丢失，不会丢失数据
可扩展性
请求量提升 / 数据的不断增长（将数据分布到所有节点上）
分布式特性
Elasticsearch 的分布式架构的好处
存储的水平扩容
提高系统的可用性，部分节点停止服务，整个集群的服务不受影响
Elasticsearch的分布式架构
不同的集群通过不同的名字来区分，默认名字”elasticsearch”
通过配置文件修改，或者在命令行中 -E cluster.name=geektime 进行设定
一个集群可以有一个或多个节点
节点
节点是一个Elasticsearch的实例
本质上就是一个JAVA进程
一台机器上可运行多个Elasticsearch进程，但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个Elasticsearch实例
每个节点都有名字，通过文件配置，或者启动时 -E cluster.name=node1指定
每一个节点在启动之后，会分配一个UID,保存在data目录下
Master-eligible nodes 和 Master node
每个节点启动后，默认就是一个Master eligible 节点
可以设置node.master:false 禁止
Master-eligible节点可以参加选主流程，成为Master节点
当第一个节点启动时候，它会将自己选举成Master节点
每一个节点上都保存了集群的状态，只有Master节点才能修改集群的状态信息
集群状态（Cluster State），维护了一个集群中，必要的信息
所有的节点信息
所有的索引和其相关的Mapping 与 Setting 信息
分片的路由信息
任意节点都能修改信息会导致数据的不一致性
Data Node & Coordinating Node
Data Node
可以保存数据的节点，叫做Data Node。负责保存分片数据。在数据扩展上起到了至关重要的作用
Coordinating Node
负责接受Client的请求，将请求发到合适的节点，最终把结果汇集到一起
每个节点默认都起到了Coordinating Node的职责
其他节点类型
Hot & Warm Node
不同的硬件配置的Data Node , 用来实现 Hot & Warm 架构，降低集群部署的成本
Machine Learning Node
负责跑机器学习的Job,用来做异常检测
Cross Cluster Search
连接到不同的Elasticsearch集群，并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理配置
配置节点类型
开发环境中一个节点可以承担多种角色
生产环境中，应该设置单一的角色的节点（dedicated node）
节点类型 配置参数 默认值
master |eligible |node.master |true
data |node.data |true|
ingest |node.ingest |true|
coordinating |无 |每个节点默认都是coordinating节点。设置其他类型全部为false
machine learning | |node.ml |true(需 enable x-pack)
分片（Primary Shard & Replica Shard）
主分片，用以解决数据水平扩展的问题。通过主分片，可以将数据分布到集群内的所有节点之上
一个分片是一个运行的Lucene的实例
主分片数在索引创建时指定，后续不允许修改，除非Reindex
副本，用以解决数据高可用的问题。分片是主分片的拷贝
副本分片数，可以动态调整
增加副本数，还可以在一定程度上提高服务的可用性（读取的吞吐）
一个三节点的集群中，blogs索引的分片分布情况
思考：增加一个节点或改大主分片数对系统的影响？
PUT /blogs
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 1
}
}
分片的设定
对于生产环境中分片的设定，需要提前做好容量规划
分片数设置过小
导致后续无法增加节点实现水平扩展
单个分片的数据量大大，导致数据重新分配耗时
分片数设置过大，7.0开始。默认主分片设置成1，解决了 over-sharding 的问题
影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性
单个节点上过多的分片，会导致资源浪费，同时也会影响性能
查看集群的健康状况
GET /_cluster/health
{
"cluster_name" : "elasticsearch",
"status" : "yellow",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 1,
"number_of_data_nodes" : 1,
"active_primary_shards" : 6,
"active_shards" : 6,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 1,
"delayed_unassigned_shards" : 0,
"number_of_pending_tasks" : 0,
"number_of_in_flight_fetch" : 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
"active_shards_percent_as_number" : 85.71428571428571
}
Green – 主分片与副本都正常分配
Yellow – 主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分配
Red – 有主分片未能分配
例如，当服务器的磁盘容量超过85%时，去创建一个新索引
Demo
查看一个集群的健康状态 http://localhost:9200/_cluster/health
CAT API
http://localhost:9200/_cat/nodes
查看索引和分片
设置分片数
Kibana + Cerebro界面介绍
//download cerebro
https://github.com/lmenezes/cerebro/releases
yum install -y https://github.com/lmenezes/cerebro/releases/download/v0.8.4/cerebro-0.8.4-1.noarch.rpm
cerebro -Dhttp.port=9000 -Dhttp.address=192.168.148.101 &
浏览器打开界面
在开发者工具当中，使用 'GET /_cat/shards ' 可以按下 Ctrl + / 跳到官方网站查看当前API帮助手册
GET /_cat/shards
kibana_sample_data_logs 0 p STARTED 14074 11.4mb 127.0.0.1 centos7-zk1
kibana_sample_data_flights 0 p STARTED 13059 6.4mb 127.0.0.1 centos7-zk1
movies 0 p STARTED 9743 1.2mb 127.0.0.1 centos7-zk1
movies 0 r UNASSIGNED
kibana_sample_data_ecommerce 0 p STARTED 4675 4.6mb 127.0.0.1 centos7-zk1
.kibana_1 0 p STARTED 152 1mb 127.0.0.1 centos7-zk1
.kibana_task_manager 0 p STARTED 2 55.5kb 127.0.0.1 centos7-zk1
GET /_cat/nodes
127.0.0.1 39 54 1 0.02 0.07 0.12 dim * centos7-zk1
