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  • ES节点类型以及各种节点的分工:

    千次阅读 2016-10-21 18:19:46
    独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的,他协调主节点和数据节点,客户端节点加入集群可以得到集群的状态,根据集群的状态可以直接路由请求。数据节点 数据节点主要是存储索引数据的节点,主要

    ES各种节点的分工:
    客户端节点
    当主节点和数据节点配置都设置为false的时候,该节点只能处理路由请求,处理搜索,分发索引操作等,从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。
    独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的,他协调主节点和数据节点,客户端节点加入集群可以得到集群的状态,根据集群的状态可以直接路由请求。

    数据节点
    数据节点主要是存储索引数据的节点,主要对文档进行增删改查操作,聚合操作等。数据节点对cpu,内存,io要求较高,
    在优化的时候需要监控数据节点的状态,当资源不够的时候,需要在集群中添加新的节点。

    主资格节点说明
    主资格节点的主要职责是和集群操作相关的内容,如创建或删除索引,跟踪哪些节点是群集的一部分,并决定哪些分片分配给相关的节点。
    稳定的主节点对集群的健康是非常重要的。默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点。
    索引数据和搜索查询等操作会占用大量的cpu,内存,io资源,为了确保一个集群的稳定,分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。

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  • 独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的,他协调主节点和数据节点,客户端节点加入集群可以得到集群的状态,根据集群的状态可以直接路由请求。 2. 数据节点  数据节点主要是存储索引数据的节点,主要...

    ES各种节点的分工

    1. 客户端节点

      当主节点和数据节点配置都设置为false的时候,该节点只能处理路由请求,处理搜索,分发索引操作等,从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的,他协调主节点和数据节点客户端节点加入集群可以得到集群的状态,根据集群的状态可以直接路由请求。

    2. 数据节点

      数据节点主要是存储索引数据的节点,主要对文档进行增删改查操作,聚合操作等。数据节点对cpu,内存,io要求较高, 在优化的时候需要监控数据节点的状态,当资源不够的时候,需要在集群中添加新的节点。

    3. 主节点

      主资格节点的主要职责是和集群操作相关的内容,如创建或删除索引,跟踪哪些节点是群集的一部分,并决定哪些分片分配给相关的节点。稳定的主节点对集群的健康是非常重要的,默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点,索引数据和搜索查询等操作会占用大量的cpu,内存,io资源,为了确保一个集群的稳定,分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。  

    4.建议

      在一个生产集群中我们可以对这些节点的职责进行划分,建议集群中设置3台以上的节点作为master节点,这些节点只负责成为主节点,维护整个集群的状态。再根据数据量设置一批data节点,这些节点只负责存储数据,后期提供建立索引和查询索引的服务,这样的话如果用户请求比较频繁,这些节点的压力也会比较大,所以在集群中建议再设置一批client节点(node.master: false node.data: false),这些节点只负责处理用户请求,实现请求转发,负载均衡等功能。

     

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  • ES 集群

    2020-12-03 23:23:56
    节点类型 节点类型 名称 说明 Master 主节点 每个集群都有且只有一个, 尽量避免Master节点又是数据节点 Data 数据节点 主要负责数据存储和查询服务 Coordinating 协调节点 node.master = false 和 ...

    ES Cluster

    一 集群健康状态

    GET /_cluster/health
    	- green : 健康
    	- yello : 亚健康
    	- red : 不健康
    

    二 节点类型

    节点类型 名称 说明
    Master 主节点 每个集群都有且只有一个, 尽量避免Master节点又是数据节点
    Data 数据节点 主要负责数据存储和查询服务
    Coordinating 协调节点 node.master = false 和 node.data=false 既不当候选节点,也不作为数据节点,那就是仅协调节点,负责负载均衡
    Master-eligible 候选节点 可以通过选举成为Master的节点
    Ingest 提取节点
    Voting 投票节点 ode.voting_only = true 仅投票,不会参选但是仍然可以作为数据节点。

    三 配置

    3.1 ES节点默认配置

    node.master = true node.data = true
    

    既作为候选节点又作为数据节点,这样的节点一旦被选举为Master,压力是比较大的,通常来说Master节点应该只承担较为轻量级的任务,比如创建删除索引,分片均衡等。

    3.2 只作为候选节点

    node.master = true node.data = false
    

    不作为数据节点,可参选Master节点,当选后成为真正的Master节点。

    3.3 只作为数据节点

    node.master=false node.data=true
    

    不作为候选节点,但是作为数据节点,这样的节点主要负责数据存储和查询服务。

    参考:

    • https://www.jianshu.com/p/bd1c7f02173e
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  • 当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据。 无论我们将请求发送到哪个节点,它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据,并将最终结果返回给客户端。 Elasticsearch 对这...

    ElasticSearch集群(cluster)

    一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据。
    无论我们将请求发送到哪个节点,它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据,并将最终结果返回给客户端。 Elasticsearch 对这一切的管理都是透明的。
    在外部看来elasticsearch就是一个整体。在这里插入图片描述

    ES集群节点类型

    1、主节点

         一个ES节点启动后,使用内置的Zen Discovery 自动发现机制去寻找集群中的其他节点,并与之建立连接。集群中从候选主节点中选举出一个主节点。
         当一个节点被选举成为主节点时,它将负责管理集群范围内的所有变更,例如增加、删除索引,或者增加、删除节点、分配分片,追踪集群中其他节点的状态等工作。 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作,所以当集群只拥有一个主节点的情况下,即使流量的增加它也不会成为瓶颈。
       node.master设置为 true(默认)的节点,使其有资格被选为控制集群的主节点。
    

    主节点 - 脑裂问题

    主节点 - 脑裂问题
    正常情况下,集群中所有的节点对主节点的认知是一致的,即一个集群中只能有一个主节点。然而在某些情况下,如网络通信故障,主节点负载过高无法及时响应等等,导致集群重新选举主节点,当网络通信恢复正常时集群中就会出现多个主节点的现象,即节点对集群状态的认知不一致,俗称集群脑裂现象。具体表现就是同一个查询语句出现了不同的查询结果。

    为了避免这种情况发生,可以通过 discovery.zen.minimum_master_nodes 来设置最少可工作的候选主节点个数。
    建议设置为 quorum =(N/2) + 1 ,其中 N =候选主节点个数:
    比如三个候选主节点,该配置项为 (3/2)+1 = 2(向下取整)来保证集群中有半数以上的候选主节点,才可以选举出一个master。
    另一种思路是可以配置节点角色分离,一般线上都会结合使用角色分离+ 参数配置来达到避免脑裂的情况发生。

    主节点 - 脑裂问题 -举例

    在这里插入图片描述

    节点1在启动时被选举为主节点并保存主分片标记为0P;
    节点2保存复制分片标记为0R;

    现在,如果在两个节点之间的通讯中断了,会发生什么?由于网络问题或只是因为其中一个节点无响应,这是有可能发生的。

    在这里插入图片描述
    两个节点都相信对方已经挂了。节点1不需要做什么,因为它本来就被选举为主节点。但是节点2会自动选举它自己为主节点,因为它相信集群的一部分没有主节点了。在elasticsearch集群,是由主节点来决定将分片平均的分布到节点上的。节点2保存的是复制分片,但它相信主节点不可用了。所以它会自动提升复制节点为主节点。

    在这里插入图片描述

    现在我们的集群在一个不一致的状态了。打在节点1上的索引请求会将索引数据分配在主节点,同时打在节点2的请求会将索引数据放在分片上。在这种情况下,分片的两份数据分开了,如果不重启集群,并做一个全量的重索引很难恢复。在更坏的情况下,一个对集群无感知的索引客户端(例如,使用REST接口的),这个问题非常透明难以发现,无论哪个节点被命中索引请求仍然在每次都会成功完成。问题只有在搜索数据时才会被隐约发现:取决于搜索请求命中了哪个节点,结果都会不同。

    2、数据节点

        数据节点负责数据的存储和相关具体操作,比如CRUD、搜索、聚合。所以,数据节点对机器配置要求比较高,首先需要有足够的磁盘空间来存储数据,其次数据操作对系统CPU、Memory和IO的性能消耗都很大。通常随着集群的扩大,需要增加更多的数据节点来提高可用性。前面提到默认情况下节点既可以做候选主节点也可以做数据节点,但是数据节点的负载较重,所以需要考虑将二者分离开,设置专用的数据节点,避免因数据节点负载重导致主节点不响应。
    

    node.master = false
    node.data = true

    3、客户端节点

       当主节点和数据节点配置都设置为false的时候,该节点只能处理路由请求,处理搜索,分发索引操作等,从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的,他协调主节点和数据节点,客户端节点加入集群可以得到集群的状态,根据集群的状态可以直接路由请求。
    node.master = false
    node.data = false
    

    4、Ingest节点

        在索引数据之前可以先对数据做预处理操作,所有节点其实默认都是支持 Ingest 操作的,也可以专门将某个节点配置为 Ingest 节点。
        在文档索引前,ingest开始工作。ingest节点会拦截bulk操作以及index的索引请求。拦截后,会执行提前定义好的pipeline中一系列的处理器。每个处理器会将document以某种方式转换。pipeline的定义是集群可见的。
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    首先定义pipeline,
    然后在创建索引或者bulk操作的时候需要指定pipeline。

    索引(index)

    在一个或者多个节点直接或间接组合在一起的分片,形成一个ElasticSearch的索引。索引实际上是指向一个或者多个物理分片的逻辑命名空间 。
    在这里插入图片描述
    在Lucene里面有很多小的Segment

    即为存储的最小管理单元,而之前提到的倒排索引就在这个segment里面

    分片(shard)

           一个 分片是一个底层的工作单元 ,它仅保存了全部数据中的一部分,一个分片是一个 Lucene  index 的实例,以及它本身就是一个完整的搜索引擎。
    

    但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。

    在这里插入图片描述

    主分片(primary shard) 副分片(replica shard)

    一个分片可以是 主分片或者副本分片。索引内任意一个文档都归属于一个主分片,所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。一个副本分片只是一个主分片的拷贝。副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份,并为搜索和返回文档等读操作提供服务。
    在索引建立的时候就已经确定了主分片数,但是副本分片数可以随时修改。
    在这里插入图片描述

    文档(document)

    文档类似关系型数据库中的一条记录,也有数据内容,但其格式采用Json序列化存储。
    同时文档也有3个元数据元素:
    _index —— 一个索引是因共同的特性被分组到一起的文档集合。
    文档在哪存放
    _type —— 在索引中对数据进行逻辑分区。不同 types 的文档可能有不同的字段,但最好能够非常相似。
    文档表示的对象类别
    _id —— ID 是一个字符串,当它和 _index 以及 _type 组合就可以唯一确定 Elasticsearch 中的一个文档。 当你创建一个新的文档,要么提供自己的 _id ,要么让 Elasticsearch 帮你生成。
    文档唯一标识

    文档(document) —— 举例

    {
        "_index": "theme_v2",
        "_type": "all_cn",
        "_id": "2039605",
        "_version": 10,
        "_score": 1,
        "_source": {
            "mid": 2039605,
            "an": "一轮弯月",
            "ean": "一轮弯月",
            "dn": 5152,
            "ln": 30675,
            "author": "优品-sanjay",
            "time": 1597214011965,
            "score": 0
        }
    }
    

    文档(document) —— 路由

    路由一个文档到一个分片中:当写入一个文档的时候,文档会被存储到一个主分片中。
    Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢?实际上,这个过程是根据下面这个公式决定的:
    shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
    routing 是一个可变值,默认是文档的 _id ,也可以设置成一个自定义的值。
    number_of_primary_shards 是主分片的个数
    这就解释了为什么我们要在创建索引的时候就确定好主分片的数量,并且永远不会改变这个数量:
    因为如果数量变化了,那么所有之前路由的值都会无效,文档也再也找不到了。
    确定了在哪个分片中,继而可以判定其在哪个节点上。

    集群健康

    Elasticsearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据,其中最为重要的一项就是 集群健康 , 它在 status 字段中展示为 green 、 yellow 或者 red 。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    status 字段指示着当前集群在总体上是否工作正常。它的三种颜色含义如下:
    green
    所有的主分片和副本分片都正常运行。
    yellow
    所有的主分片都正常运行,但不是所有的副本分片都正常运行。
    red
    有主分片没能正常运行。

    关于集群健康状态判断——举例:

    我们在包含一个空节点的集群内创建名为 blogs 的索引。 索引在默认情况下会被分配5个主分片, 但是为了演示目的,我们将分配3个主分片和一份副本(每个主分片拥有一个副本分片):
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    所有3个主分片都被分配在 Node 1

    关于集群健康状态判断——举例说明:
    集群的健康状况为 yellow 则表示全部主分片都正常运行(集群可以正常服务所有请求),但是 副本 分片没有全部处在正常状态。 实际上,所有3个副本分片都是 unassigned —— 它们都没有被分配到任何节点。 在同一个节点上既保存原始数据又保存副本是没有意义的,因为一旦失去了那个节点,我们也将丢失该节点上的所有副本数据。
    当前我们的集群是正常运行的,但是在硬件故障时有丢失数据的风险。
    在这里插入图片描述

    关于集群的扩容的简单说明(1):

    分片(Shard)不会进行更进一步的拆分,但是Shard可能会被转移到不同节点上
    

    在这里插入图片描述

    关于集群的扩容的简单说明(2):

    那么主分片数确定的情况下,如果做集群扩容呢?下图是一种主分片的扩容办法,开始设置为5个分片,在单个节点上,后来扩容到5个节点,每个节点有一个分片。也就是说单个分片的容量变大了,但是数量并不增加。
    

    在这里插入图片描述

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空空如也

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es集群节点类型