Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。Elastic 的底层是开源库 。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。
代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定,并且索引创建后不能更改。
代表索引副本,es可以设置多个索引的副本,副本的作用一是提高系统的容错性,当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率,es会自动对搜索请求进行负载均衡。
代表数据恢复或叫数据重新分布,es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配,挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
代表es的一个数据源,也是其它存储方式(如:数据库)同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务,通过读取river中的数据并把它索引到es中,官方的river有couchDB的,RabbitMQ的,Twitter的,Wikipedia的。
代表es索引快照的存储方式,es默认是先把索引存放到内存中,当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储,当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型的gateway,有本地文件系统(默认),分布式文件系统,Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。
代表es的自动发现节点机制,es是一个基于p2p的系统,它先通过广播寻找存在的节点,再通过多播协议来进行节点之间的通信,同时也支持点对点的交互。
代表es内部节点或集群与客户端的交互方式,默认内部是使用tcp协议进行交互,同时它支持http协议(json格式)、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议(通过插件方式集成)。
在生产环境下,如果不修改elasticsearch节点的角色信息,在高数据量,高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。
默认情况下,elasticsearch 集群中每个节点都有成为主节点的资格,也都存储数据,还可以提供查询服务。这些功能是由两个属性控制的。
1. node.master
2. node.data
默认情况下这两个属性的值都是true。
node.master:这个属性表示节点是否具有成为主节点的资格
注意:此属性的值为 true,并不意味着这个节点就是主节点。因为真正的主节点,是由多个具有主节点资格的节点进行选举产生的。所以,这个属性只是代表这个节点是不是具有主节点选举资格。
node.data:这个属性表示节点是否存储数据。
1. node.master: true AND node.data: true AND node.ingest: true
这种组合表示这个节点既有成为主节点的资格,又可以存储数据,还可以作为预处理节点,这个时候如果某个节点被选举成为了真正的主节点,那么他还要存储数据,这样对于这个节点的压力就比较大了。
elasticsearch 默认是:每个节点都是这样的配置,在测试环境下这样做没问题。实际工作中建议不要这样设置,这样相当于 主节点 和 数据节点 的角色混合到一块了。
2. node.master: false AND node.data: true AND node.ingest: false
这种组合表示这个节点没有成为主节点的资格,也就不参与选举,只会存储数据。这个节点我们称为 data(数据)节点。在集群中需要单独设置几个这样的节点负责存储数据。后期提供存储和查询服务
3. node.master: true AND node.data: false AND node.ingest: false
这种组合表示这个节点不会存储数据,有成为主节点的资格,可以参与选举,有可能成为真正的主节点。这个节点我们称为master节点
4. node.master: false AND node.data: false AND node.ingest: true
这种组合表示这个节点即不会成为主节点,也不会存储数据,这个节点的意义是作为一个 client(客户端)节点,主要是针对海量请求的时候可以进行负载均衡。在新版 ElasticSearch5.x 之后该节点称之为:coordinate 节点,其中还增加了一个叫:ingest 节点,用于预处理数据(索引和搜索阶段都可以用到),当然,作为一般应用是不需要这个预处理节点做什么额外的预处理过程,那么这个节点和我们称之为 client 节点之间可以看做是等同的,我们在代码中配置访问节点就都可以配置这些 ingest 节点即可。
默认情况下,每个节点都有成为主节点的资格,也会存储数据,还会处理客户端的请求。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【node.master: true node.data: false node.ingest:false】,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【node.master: false node.data: true node.ingest:false】,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 ingest 节点也称之为 client 节点【node.master: false node.data: false node.ingest:true】,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。
master节点:普通服务器即可(CPU 内存 消耗一般)
data 节点:主要消耗磁盘,内存
client | ingest 节点:普通服务器即可(如果要进行分组聚合操作的话,建议这个节点内存也分配多一点)