ElasticSearch分布式架构设计理解

ES是基于P2P的系统，首先通过广播的形式寻找存在的节点，再通过多播协议进行节点间的通信。同时也支持点对点的交互。

应用领域：
1.搜索领域
2.Json文档数据库，相对于MongoDB，读写性能更佳，而且支持更丰富的地理位置查询以及数字、文本的混合查询等
3.时序数据分析处理，目前是日志处理、监控数据的存储、分析和可视化方面做得非常好，可以说是该领域的引领者了

角色部署方式：
1.混合部署
2.分层部署

数据层架构：
ES是基于本地文件系统的分布式系统。
优势：
1.保证服务可用性：当设置了多个Replica的时候，如果某一个Replica不可用的时候，那么请求流量可以继续发往其他Replica，服务可以很快恢复开始服务。
2.保证数据可靠性：如果只有一个Primary，没有Replica，那么当Primary的机器磁盘损坏的时候，那么这个Node中所有Shard的数据会丢失，只能reindex了。
3.提供更大的查询能力：当Shard提供的查询能力无法满足业务需求的时候， 可以继续加N个Replica，这样查询能力就能提高N倍，轻松增加系统的并发度。
劣势：
1.Replica带来成本浪费。为了保证数据可靠性，必须使用Replica，但是当一个Shard就能满足处理能力的时候，另一个Shard的计算能力就会浪费。
2.Replica带来写性能和吞吐的下降。每次Index或者update的时候，需要先更新Primary Shard，更新成功后再并行去更新Replica，再加上长尾，写入性能会有不少的下降。
3.当出现热点或者需要紧急扩容的时候动态增加Replica慢。新Shard的数据需要完全从其他Shard拷贝，拷贝时间较长。

还有一种基于分布式文件系统的分布式系统（共享存储）：HBase，Solr
优势：
1.在这种架构下，资源可以更加弹性，当存储不够的时候只需要扩容存储系统的容量；当计算不够的时候，只需要扩容计算部分容量。
2.存储和计算是独立管理的，资源管理粒度更小，管理更加精细化，浪费更少，结果就是总体成本可以更低。
3.负载更加突出，抗热点能力更强。一般热点问题基本都出现在计算部分，对于存储和计算分离系统，计算部分由于没有绑定数据，可以实时的扩容、缩容和迁移，当出现热点的时候，可以第一时间将计算调度到新节点上。
这种架构同时也有一个不足：
访问分布式文件系统的性能可能不及访问本地文件系统。在上一代分布式文件系统中，这是一个比较明显的问题，但是目前使用了各种用户态协议栈后，这个差距已经越来越小了。