tnblog
首页
视频
资源
登录

Elasticsearch 基本概念:节点、集群、分片及副本

7785人阅读 2020/8/14 21:44 总访问:3656741 评论:0 收藏:0 手机
分类: 云产品

elasticsearch

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

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 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

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

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

health

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。


欢迎加群讨论技术,1群:677373950(满了,可以加,但通过不了),2群:656732739

评价

Elasticsearch 安装与部署

Elasticsearch 安装与部署[TOC] 环境准备 Java 8.0以上的环境本机环境为Mac,Java 14.0.2 获取 Elasticsearch 安装包 ...

Docker运行 Elasticsearch Kibana和Cerebro

Docker运行 Elasticsearch Kibana和Cerebro[TOC] Demo 运行 Docker-compose,本地构建更高效的开发环境,更直观地了解 El...

Elasticsearch 基本概念索引文档和REST API

Elasticsearch 基本概念:索引、文档和REST API[TOC] 前言 为了了解 Elasticsearch 如何构成,我们首先需要理解索引(I...

Elasticsearch 文档的基本CRUD与批量操作

Elasticsearch 文档的基本CRUD与批量操作[TOC] 文档的 CRUD Index PUT my_index/_doc/1 {“user”:...

Elasticsearch 倒排索引(运用Analyzer进行分词)

Elasticsearch 倒排索引[TOC] 正排与倒排索引 我们以一本书为例子,一本书的目录为正排索引,它将排列整本书的主要大纲...

Elasticsearch Search API概览

Elasticsearch Search API概览[TOC] Search API 通过搜索获取的数据方式有两种。 URL Search 在URL中使用查询参数...

Elasticsearch URL Search详解

Elasticsearch URL Search详解[TOC] 通过 URL Query 实现搜索举例: Get /movies/_search?q=2020&df=title&sort...

Elasticsearch Request Body与Query DSL简介

Elasticsearch Request Body与Query DSL简介[TOC] Request Body Search 将查询语句通过 HTTP Resquest Body 发送给 Ela...

Elasticsearch 显式Mapping设置与常见参数介绍

Elasticsearch 显式Mapping设置与常见参数介绍[TOC] 如何显示的定义一个MappingPut movies { "mappings" ...

Elasticsearch 多字段特性及Mapping中配置自定义Analyzer

Elasticsearch 多字段特性及Mapping中配置自定义Analyzer[TOC] 多字段类型多字段特性 厂家名字可以实现精确匹配,增加一...

Elasticsearch Index Template 和 Dynamic Template

Elasticsearch Index Template和Dynamic Template[TOC] 什么是 Index Template 可以通过一定的规则去设定 Mappings 和 Se...

Elasticsearch 聚合分析简介

Elasticsearch 聚合分析简介[TOC] 什么是聚合(Aggregation) 聚合:对有关的数据进行内容挑选、分析、归类(筛选),最...

Elasticsearch 基于词项和基于全文的搜索

Elasticsearch 基于词项和基于全文的搜索[TOC] 基于 Term 的查询Term 的重要性Term 是表达语意的最小单位。搜索和利用语言...

.NET Core使用Elasticsearchwindows安装Elasticsearch与kibana

一:安装java环境ElasticSearch是基于Java的所以先要安装Java,dkj,当然下载的ElasticSearch也带得也jkd也可以使用那个。下...

.NET Core使用ElasticsearchCORE操作ES基础环境与简单查询

Elasticsearch使用版本7.12.0安装Elasticsearch与kibana可以参考:https://www.tnblog.net/aojiancc2/article/details/5875...
这一世以无限游戏为使命!
排名
2
文章
657
粉丝
44
评论
93
docker中Sware集群与service
尘叶心繁 : 想学呀!我教你呀
一个bug让程序员走上法庭 索赔金额达400亿日元
叼着奶瓶逛酒吧 : 所以说做程序员也要懂点法律知识
.net core 塑形资源
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
ASP.NET Core 服务注册生命周期
剑轩 : http://www.tnblog.net/aojiancc2/article/details/167
ICP备案 :渝ICP备18016597号-1
网站信息:2018-2025TNBLOG.NET
技术交流:群号656732739
联系我们:contact@tnblog.net
公网安备:50010702506256
欢迎加群交流技术