【转载】ElasticSearch集群搭建及集群原理详解

　　首先进行单机安装，见以下：

　　Elasticsearch + Kibana + IK分词器安装 – 檀潇兵 – 博客园 (cnblogs.com)

1 集群搭建

1.1 修改配置

　　每台机器修改elasticsearch.yml配置文件

cd /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/config/
sudo vim elasticsearch.yml
#修改以下配置，保存后重启elasticsearch即可
discovery.seed_hosts: ["124.221.237.87","124.221.243.252","180.76.177.17"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1","node-2","node-3"]

1.2 检查集群情况

　　选择其中一个节点进行访问124.221.243.252:9200/_cat/health?v

　　出现以上节点信息即搭建集群成功。

　　其中参数说明：

　　　　cluster：集群名称
　　　　status：集群状态 green 表示集群一切正常；yellow 表示集群不可靠但可用(单节点状态)；red 集群不可用，有故障。
　　　　node.total：节点总数量
　　　　node.data：数据节点的数量
　　　　shards：存活的分片数量
　　　　pri：主分片数量
　　　　relo：迁移中的分片数量
　　　　init：初始化中的分片数量
　　　　unassign：未分配的分片
　　　　pending_tasks：准备中的任务
　　　　max_task_wait_time：任务最长等待时间
　　　　active_shards_percent：激活的分片百分比

2 ElasticSearch-Head插件安装

　　由于es服务启动之后，访问界面比较丑陋，为了更好的查看索引库当中的信息， 我们可以通过安装elasticsearch-head这个插件来实现，这个插件可以更方便快 捷的看到es的管理界面 elasticsearch-head这个插件是es提供的一个用于图形化界面查看的一个插件工 具，可以安装上这个插件之后，通过这个插件来实现我们通过浏览器查看es当中 的数据 安装elasticsearch-head这个插件这里提供两种方式进行安装，第一种方式就是 自己下载源码包进行编译，耗时比较长，网络较差的情况下，基本上不可能安装 成功。 第二种方式就是直接使用我已经编译好的安装包，进行修改配置即可 要安装elasticsearch-head插件，需要先安装Node.js。

2.1 安装node.js

cd /usr/local/es
wget https://npm.taobao.org/mirrors/node/v8.1.0/node-v8.1.0-linux-x64.tar.gz
tar -zxvf node-v8.1.0-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/es/
sudo ln -s /usr/local/es/node-v8.1.0-linux-x64/lib/node_modules/npm/bin/npm-cli.js /usr/local/bin/npm
sudo ln -s /usr/local/es/node-v8.1.0-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/node
vi /etc/profile
export NODE_HOME=/usr/local/es/node-v8.1.0-linux-x64
export PATH=:$PATH:$NODE_HOME/bin
source /etc/profile
#验证安装成功
node -v
npm -v

2.2 安装ElasticSearch-Head

链接：https://pan.baidu.com/s/1bPQU9AXMmLYlil_wirpfCw
提取码：89av

　　通过百度网盘获取安装包并上传至/usr/local/es并解压。

tar -zxvf elasticsearch-head-compile-after.tar.gz
cd /usr/local/es/elasticsearch-head
vim Gruntfile.js

　　找到代码中的93行：hostname: ‘192.168.100.100’, 修改为：*。

connect: {                       
 server: {                             
 options: {                                    
 hostname: '*',                                    
 port: 9100,                                    
 base: '.',                                    
 keepalive: true                              
  }                       
 }               
 }

　　第一台机器修改app.js。

cd /usr/local/es/elasticsearch-head/_site
vim app.js
在Vim中输入「:4354」，定位到第4354行，修改 http://localhost:9200为http://124.221.237.87:9200

#启动
cd /usr/local/es/elasticsearch-head/node_modules/grunt/bin/
./grunt server
#后台启动
nohup ./grunt server >/dev/null 2>&1 &

Running "connect:server" (connect) taskWaiting forever...Started connect web server on http://192.168.52.100:9100
如何停止：elasticsearch-head进程
执行以下命令找到elasticsearch-head的插件进程，然后使用kill  -9  杀死进程即可
netstat -nltp | grep 9100
kill -9 8328

　　访问http://ip:9100/地址出现以下界面即配置成功。

　　注意：搭建es集群，启动三个es节点，访问elasticsearch-head时只显示一个master。

　　解决方案：进到节点2、3的/elasticsearch-7.6.1/data/目录下删除nodes文件，之后重启节点2、3的es进程即可。

3 集群原理详解

3.1 ElasticSearch的节点类型

　　在ElasticSearch主要分成两类节点，一类是Master，一类是DataNode。　

 

3.1.1  Master节点

　　在Elasticsearch启动时，会选举出来一个Master节点。当某个节点启动后，然后使用Zen Discovery机制找到集群中的其他节点，并建立连接。discovery.seed_hosts: [“192.168.21.130”, “192.168.21.131”, “192.168.21.132”],并从候选主节点中选举出一个主节，cluster.initial_master_nodes: [“node1”, “node2″,”node3”]。

　　Master节点主要负责：

　　　　管理索引（创建索引、删除索引）、分配分片

　　　　维护元数据

　　　　管理集群节点状态

　　　　不负责数据写入和查询，比较轻量级

 　　一个Elasticsearch集群中，只有一个Master节点。在生产环境中，内存可以相对小一点，但机器要稳定。

 

3.1.2  DataNode节点

　　在Elasticsearch集群中，会有N个DataNode节点。DataNode节点主要负责数据写入、数据检索，大部分Elasticsearch的压力都在DataNode节点上。在生产环境中，内存最好配置大一些。

 

3.2 分片和副本机制

3.2.1 分片（Shard）

 　　ElasticSearch是一个分布式的搜索引擎，索引的数据也是分成若干部分，分布在不同的服务器节点中分布在不同服务器节点中的索引数据，就是分片（Shard）。Elasticsearch会自动管理分片，如果发现分片分布不均衡，就会自动迁移一个索引（index）由多个shard（分片）组成，而分片是分布在不同的服务器上的。

 

3.2.2 副本

　　为了对Elasticsearch的分片进行容错，假设某个节点不可用，会导致整个索引库都将不可用。所以，需要对分片进行副本容错。每一个分片都会有对应的副本。在Elasticsearch中，默认创建的索引为1个分片、每个分片有1个主分片和1个副本分片。每个分片都会有一个Primary Shard（主分片），也会有若干个Replica Shard（副本分片）。Primary Shard和Replica Shard不在同一个节点上。

 

2.3  指定分片、副本数量

# 创建指定分片数量、副本数量的索引
PUT /job_idx_shard_temp
{
"mappings":{
"properties":{
"id":{"type":"long","store":true},
"area":{"type":"keyword","store":true},
"exp":{"type":"keyword","store":true},
"edu":{"type":"keyword","store":true},
"salary":{"type":"keyword","store":true},
"job_type":{"type":"keyword","store":true},
"cmp":{"type":"keyword","store":true},
"pv":{"type":"keyword","store":true},
"title":{"type":"text","store":true},
"jd":{"type":"text"}
}
},
"settings":{
"number_of_shards":3,
"number_of_replicas":2
}
}

# 查看分片、主分片、副本分片
GET /_cat/indices?v

3.3 Elasticsearch重要工作流程

3.3.1 ElasticSearch文档写入原理

1.选择任意一个DataNode发送请求，例如：node2。此时，node2就成为一个coordinating node（协调节点）。

2.计算得到文档要写入的分片：

 `shard = hash(routing) % number_of_primary_shards`。

 routing 是一个可变值，默认是文档的 _id。

3.coordinating node会进行路由，将请求转发给对应的primary shard所在的DataNode（假设primary shard在node1、replica shard在node2）。

4.node1节点上的Primary Shard处理请求，写入数据到索引库中，并将数据同步到Replica shard。

5.Primary Shard和Replica Shard都保存好了文档，返回client。

 

3.3.2  ElasticSearch检索原理

　　client发起查询请求，某个DataNode接收到请求，该DataNode就会成为协调节点（Coordinating Node）,协调节点（Coordinating Node）将查询请求广播到每一个数据节点，这些数据节点的分片会处理该查询请求,每个分片进行数据查询，将符合条件的数据放在一个优先队列中，并将这些数据的文档ID、节点信息、分片信息返回给协调节点，协调节点将所有的结果进行汇总，并进行全局排序，协调节点向包含这些文档ID的分片发送get请求，对应的分片将文档数据返回给协调节点，最后协调节点将数据返回给客户端。

3.4 ElasticSearch准实时索引实现

3.4.1 溢写到文件系统缓存

　　当数据写入到ES分片时，会首先写入到内存中，然后通过内存的buffer生成一个segment，并刷到文件系统缓存中，数据可以被检索（注意不是直接刷到磁盘），ES中默认1秒，refresh一次。

 

3.4.2  写translog保障容错

　　在写入到内存中的同时，也会记录translog日志，在refresh期间出现异常，会根据translog来进行数据恢复等到文件系统缓存中的segment数据都刷到磁盘中，清空translog文件。

 

3.4.3  flush到磁盘

　　ES默认每隔30分钟会将文件系统缓存的数据刷入到磁盘。

 

3.4.4  segment合并

　　Segment太多时，ES定期会将多个segment合并成为大的segment，减少索引查询时IO开销，此阶段ES会真正的物理删除（之前执行过的delete的数据）。