
Elasticsearch 基本概念:节点、集群、分片及副本
分布式系统的可用性与扩展性
- 高可用性
- 服务可用性 - 允许有节点可停止服务
- 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(将数据分布到所有的节点上)
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 的分布式框架
- 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,或者在命令行中通过
-E cluster.name=elasticsearch
进行设定。 - 一个集群可以有一个或多个节点
节点(node)
- 是一个 Elasticsearch 的实例
- 本质上就是一个 Java 进程
- 一台实例上运行多个 Elasticsearch 进程,但是在生产环境一般建议一台机器上只运行一个 Elasticsearch 实例
- 每一个节点都有名字,通过配置文件配置,或者启动的时候
-E node.name=node1
指定 - 每一个节点启动后,会分配一个UID,保存到data目录下
Master-eligible nodes 和 Master node
- 每一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 节点参加选主流程,成为master节点
- 当第一个节点启动的时候,它会将自己选举成master节点
- 每个节点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
- 任意节点都能够修改信息,会导致数据的不一致
- 集群状态(Cluster state),维护了一个集群中,必要的信息
Data Node & Coording 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。
Coording Node
负责接收client的请求,并把请求分发到合适的节点中,最终把结果汇集在一起。
每个节点默认都起到了Coording Node的职责
其他节点类型
Hot & Warm Node
不同硬件配置的Data Node,用来实现 Hot & Ware 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。
Tribe Node
(5.3 开始使用 Close Cluster Search) Tribe Node 连接到不同到 Elasticsearch 集群,并且支持集群作为一个单独的集群处理
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 |
machine learning | node.ml | true(需enable x-pack) |
分片(Primary Shard & Replica Shard)
- 主分片用于作为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分片上
- 一个分片是运行 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,是用与解决高可用的问题。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(读取可用性)
- 一个三节点索引中,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?
在 Dev Tools 中运行
PUT /blogs
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?
分片的设定
- 对于生产环境中分片的设定,需要提前做好容量的规划
- 分片数设置过小
- 导致无法增加节点实现水平扩展
- 单个分片数据量过大,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
- 分片数设置过小
查看集群的健康状况
我们可以通过 _cluster/health
来查看集群的健康状态
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
- 有主分片未能正常分配
例如,当服务器的磁盘容量超过85%时,去创建了一个新的索引
cerebro 对 ES 的认识
从图中可以看到有2个节点,3个索引,6个分片,4719个文档;其中名为es7_01的es为主节点。如果当我们对副节点进行重起时我们可以看到 cerebro 会检测到,如下图所示。
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尘叶心繁 : 想学呀!我教你呀
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叼着奶瓶逛酒吧 : 所以说做程序员也要懂点法律知识
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剑轩 : 收藏收藏
映射AutoMapper
剑轩 :
好是好,这个对效率影响大不大哇,效率高不高
一个bug让程序员走上法庭 索赔金额达400亿日元
剑轩 : 有点可怕
ASP.NET Core 服务注册生命周期
剑轩 :
http://www.tnblog.net/aojiancc2/article/details/167
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