24、分布式集群

gong_yz2025/9/9大约 11 分钟

集群内部工作方式

Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统。扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器（横向扩展(horizontal scale or scaling out)）。

Elasticsearch虽然能从更强大的硬件中获得更好的性能，但是纵向扩展有它的局限性。真正的扩展应该是横向的，它通过增加节点来均摊负载和增加可靠性。

对于大多数数据库而言，横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动才能利用这些新添加的设备。对比来说，Elasticsearch 天生就是分布式的：它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用。这意味着你的程序不需要关心这些。

在这章我们将探索如何创建你的集群(cluster)、节点(node)和分片(shards)，使其按照你的需求进行扩展，并保证在硬件故障时数据依旧安全。

空集群

如果我们启动一个单独的节点，它还没有数据和索引，这个集群看起来就像图1。

图1：只有一个空节点的集群

一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例，而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成，它们具有相同的 cluster.name ，它们协同工作，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时，集群就会感知到并平衡数据。

集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等。主节点不参与文档级别的变更或搜索，这意味着在流量增长的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。我们例子中的集群只有一个节点，所以它会充当主节点的角色。

做为用户，我们能够与集群中的任何节点通信，包括主节点。每一个节点都知道文档存在于哪个节点上，它们可以转发请求到相应的节点上。我们访问的节点负责收集各节点返回的数据，最后一起返回给客户端。这一切都由Elasticsearch处理。

集群健康

在Elasticsearch集群中可以监控统计很多信息，但是只有一个是最重要的：集群健康(cluster health)。集群健康有三种状态： green 、 yellow 或 red 。

GET /_cluster/health

在一个没有索引的空集群中运行如上查询，将返回这些信息：

{
"cluster_name": "elasticsearch",
"status": "green", <1>
"timed_out": false,
"number_of_nodes": 1,
"number_of_data_nodes": 1,
"active_primary_shards": 0,
"active_shards": 0,
"relocating_shards": 0,
"initializing_shards": 0,
"unassigned_shards": 0
}

<1> status 是我们最感兴趣的字段

status 字段提供一个综合的指标来表示集群的的服务状况。三种颜色各自的含义：

颜色	意义
green	所有主要分片和复制分片都可用
yellow	所有主要分片可用，但不是所有复制分片都可用
red	不是所有的主要分片都可用

在接下来的章节，我们将说明什么是主要分片(primary shard)和复制分片(replica shard)，并说明这些颜色（状态）在实际环境中的意义。

添加索引

为了将数据添加到Elasticsearch，我们需要索引(index)——一个存储关联数据的地方。实际上，索引只是一个用来指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间(logical namespace)”.

一个分片(shard)是一个最小级别“工作单元(worker unit)”,它只是保存了索引中所有数据的一部分。在接下来的《深入分片》一章，我们将详细说明分片的工作原理，但是现在我们只要知道分片就是一个Lucene实例，并且它本身就是一个完整的搜索引擎。我们的文档存储在分片中，并且在分片中被索引，但是我们的应用程序不会直接与它们通信，取而代之的是，直接与索引通信。

分片是Elasticsearch在集群中分发数据的关键。把分片想象成数据的容器。文档存储在分片中，然后分片分配到你集群中的节点上。当你的集群扩容或缩小，Elasticsearch将会自动在你的节点间迁移分片，以使集群保持平衡。

分片可以是主分片(primary shard)或者是复制分片(replica shard)。你索引中的每个文档属于一个单独的主分片，所以主分片的数量决定了索引最多能存储多少数据。

理论上主分片能存储的数据大小是没有限制的，限制取决于你实际的使用情况。分片的最大容量完全取决于你的使用状况：硬件存储的大小、文档的大小和复杂度、如何索引和查询你的文档，以及你期望的响应时间。

复制分片只是主分片的一个副本，它可以防止硬件故障导致的数据丢失，同时可以提供读请求，比如搜索或者从别的shard取回文档。

当索引创建完成的时候，主分片的数量就固定了，但是复制分片的数量可以随时调整。

让我们在集群中唯一一个空节点上创建一个叫做 blogs 的索引。默认情况下，一个索引被分配5个主分片，但是为了演示的目的，我们只分配3个主分片和一个复制分片（每个主分片都有一个复制分片）：

PUT /blogs
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 1
}
}

附带索引的单一节点集群：

我们的集群现在看起来就像上图——三个主分片都被分配到 Node 1 。如果我们现在检查集群健康(cluster-health)，我们将见到以下信息：

{
"cluster_name": "elasticsearch",
"status": "yellow", <1>
"timed_out": false,
"number_of_nodes": 1,
"number_of_data_nodes": 1,
"active_primary_shards": 3,
"active_shards": 3,
添加索引
"relocating_shards": 0,
"initializing_shards": 0,
"unassigned_shards": 3 <2>
}

<1> 集群的状态现在是 yellow
<2> 我们的三个复制分片还没有被分配到节点上

集群的健康状态 yellow 表示所有的主分片(primary shards)启动并且正常运行了——集群已经可以正常处理任何请求——但是复制分片(replica shards)还没有全部可用。事实上所有的三个复制分片现在都是 unassigned 状态——它们还未被分配给节点。在同一个节点上保存相同的数据副本是没有必要的，如果这个节点故障了，那所有的数据副本也会丢失。

现在我们的集群已经功能完备，但是依旧存在因硬件故障而导致数据丢失的风险。

增加故障转移

在单一节点上运行意味着有单点故障的风险——没有数据备份。幸运的是，要防止单点故障，我们唯一需要做的就是启动另一个节点。

启动第二个节点
为了测试在增加第二个节点后发生了什么，你可以使用与第一个节点相同的方式启动第二个节点（《运行 Elasticsearch》一章），而且命令行在同一个目录——一个节点可以启动多个Elasticsearch实例。
只要第二个节点与第一个节点有相同的 cluster.name （请看 ./config/elasticsearch.yml 文件），它就能自动发现并加入第一个节点所在的集群。如果没有，检查日志找出哪里出了问题。这可能是网络广播被禁用，或者防火墙阻止了节点通信。

如果我们启动了第二个节点，这个集群看起来就像下图。

双节点集群——所有的主分片和复制分片都已分配：

第二个节点已经加入集群，三个复制分片(replica shards)也已经被分配了——分别对应三个主分片，这意味着在丢失任意一个节点的情况下依旧可以保证数据的完整性。

文档的索引将首先被存储在主分片中，然后并发复制到对应的复制节点上。这可以确保我们的数据在主节点和复制节点上都可以被检索。

cluster-health 现在的状态是 green ，这意味着所有的6个分片（三个主分片和三个复制分片）都已可用：

{
"cluster_name": "elasticsearch",
"status": "green", <1>
"timed_out": false,
"number_of_nodes": 2,
"number_of_data_nodes": 2,
"active_primary_shards": 3,
"active_shards": 6,
"relocating_shards": 0,
"initializing_shards": 0,
"unassigned_shards": 0
}

<1> 集群的状态是 green

我们的集群不仅是功能完备的，而且是高可用的。

横向扩展

随着应用需求的增长，我们该如何扩展？如果我们启动第三个节点，我们的集群会自我感知，这时便成为了三节点集群(cluster-three-nodes)

分片已经被重新分配以平衡负载：

从 Node 1 和 Node 2 来的分片已经被移动到新的 Node 3 上，这样每个节点就有两个分片，以代替之前的三个。这意味着每个节点的硬件资源（CPU、RAM、I/O）被较少的分片共享，这样每个分片就会有更好的表现。

分片本身就是一个完整成熟的搜索引擎，它可以使用单一节点的所有资源。使用这6个分片（3个主分片和三个复制分片）我们可以扩展最多到6个节点，每个节点上有一个分片，这样就可以100%使用这个节点的资源了。

应对故障

我们已经说过Elasticsearch可以应对节点失效，所以让我们继续尝试。如果我们杀掉第一个节点的进程（以下简称杀掉节点），看起来像如此：

我们杀掉的节点是一个主节点。必须有一个主节点来让集群的功能可用，所以发生的第一件事就是各节点选举了一个新的主节点： Node 2 。

主分片 1 和 2 在我们杀掉 Node 1 时已经丢失，我们的索引在丢失主节点时不能正常工作。如果此时我们检查集群健康，我们将看到状态 red ：不是所有主节点都可用！

幸运的是丢失的两个主分片的完整拷贝在其他节点上还存在，所以新主节点的第一件事是提升这些在 Node 2 和 Node 3 上的分片的副本为主分片，集群健康回到 yellow 状态。这个提升是瞬间完成的，就好像按了一下开关。

为什么集群健康状态是 yellow 而不是 green ？我们有三个主分片，但是我们指定了每个主分片对应两个复制分片，当前却只有一个被定义。这阻止我们达到 green 状态，不过不用太担心这个：当我们杀掉 Node 2 ，我们的程序依旧可以在没有丢失数据的情况下运行，因为 Node 3 还有每个分片的拷贝。

如果我们重启 Node 1 ，集群将能够分配丢失的复制分片，结果状态与三主节点双复制一致。如果 Node 1 依旧有旧节点的拷贝，它将会尝试再利用它们，它只会复制在故障期间数据变更的部分。

现在你应该对分片如何使Elasticsearch可以水平扩展并保证数据安全有了一个清晰的认识。接下来我们将会讨论分片生命周期的更多细节