阐述下ES架构

Elasticsearch（ES）是一种分布式搜索和分析引擎，基于Apache Lucene构建，主要用于处理大量数据的搜索、分析和实时查询。下面是对Elasticsearch架构的详细阐述。

1. 核心组件

1.1 节点（Node）

• 定义：Elasticsearch集群由多个节点组成，每个节点都是一个运行Elasticsearch实例的服务器。
• 类型：
  • 主节点（Master Node）：负责管理集群的状态和配置，例如索引创建、删除和节点加入/离开等操作。
  • 数据节点（Data Node）：存储数据和执行数据相关的操作，如索引、搜索等。
  • 协调节点（Coordinating Node）：处理客户端请求，负责将请求分发到相应的数据节点，并聚合返回结果。
  • 热/冷节点：热节点用于处理频繁访问的数据，而冷节点用于存储不常访问的历史数据。

1.2 集群（Cluster）

• 定义：由一个或多个节点组成，共同存储数据并提供搜索和分析功能。
• 特点：每个集群都有一个唯一的名称，节点通过这个名称进行通信。

1.3 索引（Index）

• 定义：文档的集合，类似于关系数据库中的表。
• 特点：每个索引都有一个名字，用于在搜索时进行标识。

1.4 文档（Document）

• 定义：存储在索引中的基本信息单位，采用JSON格式存储。
• 特点：每个文档都有一个唯一的ID。

1.5 类型（Type）

• 定义：在早期版本中，索引下可以有多个类型，表示不同类别的文档；从7.x版本开始，建议每个索引只使用一种类型。

1.6 分片（Shard）

• 定义：索引被分割成多个分片，每个分片是一个独立的Lucene索引。
• 特点：分片使得数据可以水平扩展，允许在多个节点上分布存储。

1.7 副本（Replica）

• 定义：主分片的副本，提供冗余和高可用性。
• 特点：在主分片不可用时，副本可以接手请求，确保数据的可靠性和可用性。

2. 架构图

+--------------------+
|      Cluster       |
+--------------------+
| +----------------+ |
| |   Master Node  | |
| +----------------+ |
| +----------------+ |
| |   Data Node    | |
| +----------------+ |
| +----------------+ |
| |   Data Node    | |
| +----------------+ |
| +----------------+ |
| | Coordinating   | |
| |      Node      | |
| +----------------+ |
+--------------------+

3. 工作流程

1. 数据索引：用户通过API将文档发送到Elasticsearch，Elasticsearch会将文档存储在相应的索引中。数据将被划分到不同的分片中。

2. 查询处理：

   • 客户端向协调节点发送搜索请求。
   • 协调节点将请求路由到相关的数据节点。
   • 数据节点执行搜索，返回结果给协调节点。
   • 协调节点聚合结果并返回给客户端。

3. 副本管理：当主分片出现故障时，Elasticsearch会自动将副本提升为主分片，确保高可用性。

4. 优点

• 分布式架构：能够横向扩展，支持大规模数据集的存储与处理。
• 高可用性：通过副本机制确保数据的冗余和高可用性。
• 实时搜索：通过近实时的索引和搜索能力，能快速响应查询请求。
• 强大的查询DSL：支持复杂的查询和分析，通过RESTful API进行操作。

5. 使用场景

• 日志管理：收集、存储和分析日志数据，适用于ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）栈。
• 全文搜索：为网站和应用提供强大的搜索功能。
• 监控与分析：实时监控系统性能和应用指标，进行数据分析和可视化。

总结

Elasticsearch是一个功能强大的搜索和分析引擎，其分布式架构和高可用性使其成为处理大规模数据的理想选择。通过合理的节点配置和索引设计，可以高效地满足不同场景下的需求。