单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。
- 海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为
N个分片（shard），存储到多个节点 - 单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（
replica）
ES集群相关概念:
-
集群（
cluster）：一组拥有共同的cluster name的 节点。 -
节点（
node) ：集群中的一个Elasticearch实例 -
分片（
shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。
此处，我们把数据分成3片：
shard0、shard1、shard2 -
主分片（
Primary shard）：相对于副本分片的定义。 -
副本分片（
Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。
数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高了！
为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：
- 首先对数据分片，存储到不同节点
- 然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份
这样可以大大减少所需要的服务节点数量，如图，我们以3分片，每个分片备份一份为例：
现在，每个分片都有1个备份，存储在3个节点：
node0：保存了分片0和1node1：保存了分片0和2node2：保存了分片1和2
2.集群脑裂问题
2.1.集群职责划分
elasticsearch中集群节点有不同的职责划分：
默认情况下，集群中的任何一个节点都同时具备上述四种角色。
但是真实的集群一定要将集群职责分离：
master节点：对CPU要求高，但是内存要求第data节点：对CPU和内存要求都高coordinating节点：对网络带宽、CPU要求高
职责分离可以让我们根据不同节点的需求分配不同的硬件去部署。而且避免业务之间的互相干扰。
一个典型的es集群职责划分如图：
2.2.脑裂问题
脑裂是因为集群中的节点失联导致的。
例如一个集群中，主节点与其它节点失联：
此时，node2和node3认为node1宕机，就会重新选主：
当node3当选后，集群继续对外提供服务，node2和node3自成集群，node1自成集群，两个集群数据不同步，出现数据差异。
当网络恢复后，因为集群中有两个master节点，集群状态的不一致，出现脑裂的情况：
解决脑裂的方案是，要求选票超过( eligible节点数量 + 1 ）/ 2才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，在es7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会发生脑裂问题
例如：3个节点形成的集群，选票必须超过 （3 + 1） / 2 ，也就是2票。node3得到node2和node3的选票，当选为主。node1只有自己1票，没有当选。集群中依然只有1个主节点，没有出现脑裂。
2.3.小结
master eligible节点的作用是什么？
- 参与集群选主
- 主节点可以管理集群状态、管理分片信息、处理创建和删除索引库的请求
data节点的作用是什么？
- 数据的
CRUD
coordinator节点的作用是什么？
-
路由请求到其它节点
-
合并查询到的结果，返回给用户
3.集群分布式存储
当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到哪个分片呢？
3.1.分片存储测试
插入多条数据：
测试可以看到，三条数据分别在不同分片：
3.2.分片存储原理
elasticsearch会通过hash算法来计算文档应该存储到哪个分片：
说明：
_routing默认是文档的id- 算法与分片数量有关，因此索引库一旦创建，分片数量不能修改！
新增文档的流程如下：
解读：
- 1）新增一个
id=1的文档 - 2）对id做
hash运算，假如得到的是2，则应该存储到shard-2 - 3）
shard-2的主分片在node3节点，将数据路由到node3 - 4）保存文档
- 5）同步给
shard-2的副本replica-2，在node2节点 - 6）返回结果给
coordinating-node节点
4.集群分布式查询
elasticsearch的查询分成两个阶段：
-
scatter phase：分散阶段，coordinating node会把请求分发到每一个分片 -
gather phase：聚集阶段，coordinating node汇总data node的搜索结果，并处理为最终结果集返回给用户
5.集群故障转移
集群的master节点会监控集群中的节点状态，如果发现有节点宕机，会立即将宕机节点的分片数据迁移到其它节点，确保数据安全，这个叫做故障转移。
1）例如一个集群结构如图：
现在，node1是主节点，其它两个节点是从节点。
2）突然，node1发生了故障：
宕机后的第一件事，需要重新选主，例如选中了node2：
node2成为主节点后，会检测集群监控状态，发现：shard-1、shard-0没有副本节点。因此需要将node1上的数据迁移到node2、node3：
