Elasticsearch6.2 研究--集群管理

8 Elasticsearch6.2集群管理

8.1 集群结构

Elasticsearch通常以集群方式工作，这样做不仅能够提高 ES的搜索能力还可以处理大数据搜索的能力，同时也增加了系统的容错能力及高可用，Elasticsearch可以实现PB级数据的搜索。

下图是Elasticsearch集群结构的示意图：

从上图总结以下概念：

1、结点

ES集群由多个服务器组成，每个服务器即为一个Node结点(该服务只部署了一个ES进程)。

2、分片

当我们的文档量很大时，由于内存和硬盘的限制，同时也为了提高ES的处理能力、容错能力及高可用能力，我们将索引分成若干分片，每个分片可以放在不同的服务器，这样就实现了多个服务器共同对外提供索引及搜索服务。

一个搜索请求过来，会分别从各各分片去查询，最后将查询到的数据合并返回给用户。

3、副本

为了提高ES的高可用同时也为了提高搜索的吞吐量，我们将分片复制一份或多份存储在其它的服务器，这样即使当前的服务器挂掉了，拥有副本的服务器照常可以提供服务。

4、主结点

一个集群中会有一个或多个主结点，主结点的作用是集群管理，比如增加节点，移除节点等，主结点挂掉后ES会重新选一个主结点。

5、结点转发

每个结点都知道其它结点的信息，我们可以对任意一个结点发起请求，接收请求的结点会转发给其它结点查询数据。

8.2 搭建集群

下边的例子实现创建一个2结点的集群，并且索引的分片我们设置2片，每片一个副本。

8.2.1 结点的三个角色

主结点：master节点主要用于集群的管理及索引 比如新增结点、分片分配、索引的新增和删除等。
数据结点：data 节点上保存了数据分片，它负责索引和搜索操作。
客户端结点：client 节点仅作为请求客户端存在，client的作用也作为负载均衡器，client 节点不存数据，只是将请求均衡转发到其它结点。

通过下边两项参数来配置结点的功能：

node.master: #是否允许为主结点

node.data: #允许存储数据作为数据结点

node.ingest: #是否允许成为协调节点，

四种组合方式：

master=true，data=true：即是主结点又是数据结点

master=false，data=true：仅是数据结点

master=true，data=false：仅是主结点，不存储数据

master=false，data=false：即不是主结点也不是数据结点，此时可设置ingest为true表示它是一个客户端。

8.2.2创建结点 1

解压Elasticsearch-6.2.1.zip 到 F:\devenv\Elasticsearch\es-cloud-1\Elasticsearch-6.2.1

结点1对外服务的http端口是：9200

集群管理端口是9300

配置Elasticsearch.yml

结点名：xc_node_1

Elasticsearch.yml内容如下

cluster.name: xuecheng

node.name: xc_node_1

network.host: 0.0.0.0

http.port: 9200

transport.tcp.port: 9300

node.master: true

node.data: true

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["0.0.0.0:9300", "0.0.0.0:9301"]

discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

node.ingest: true

node.max_local_storage_nodes: 2

path.data: D:\Elasticsearch\Elasticsearch-6.2.1-1\data

path.logs: D:\Elasticsearch\Elasticsearch-6.2.1-1\logs

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: /.*/

启动结点1

8.2.3创建结点 2

解压Elasticsearch-6.2.1.zip 到 F:\devenv\Elasticsearch\es-cloud-2\Elasticsearch-6.2.1

结点1对外服务的http端口是：9201

集群管理端口是9301

结点名：xc_node_2

Elasticsearch.yml内容如下

cluster.name: xuecheng

node.name: xc_node_2

network.host: 0.0.0.0

http.port: 9201

transport.tcp.port: 9301

node.master: true

node.data: true

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["0.0.0.0:9300", "0.0.0.0:9301"]

discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

node.ingest: true

node.max_local_storage_nodes: 2

path.data: D:\Elasticsearch\Elasticsearch-6.2.1-2\data

path.logs: D:\Elasticsearch\Elasticsearch-6.2.1-2\logs

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: /.*/

启动结点2

8.2.4 创建索引库

1）使用head连上其中一个结点

上图表示两个结点已经创建成功。

2）下边创建索引库，共2个分片，每个分片一个副本。

创建成功，刷新head:

上图可以看到共有4个分片，其中两个分片是副本。

3）每个结点安装IK分词器

略

8.2.5 集群的健康

通过访问 GET /_cluster/health 来查看Elasticsearch 的集群健康情况。

用三种颜色来展示健康状态： green 、 yellow 或者 red 。

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，但有些副本分片运行不正常。
red：存在主分片运行不正常。

Get请求：http://localhost:9200/_cluster/health

响应结果：

{
    "cluster_name": "xuecheng",
    "status": "green",
    "timed_out": false,
    "number_of_nodes": 2,
    "number_of_data_nodes": 2,
    "active_primary_shards": 2,
    "active_shards": 4,
    "relocating_shards": 0,
    "initializing_shards": 0,
    "unassigned_shards": 0,
    "delayed_unassigned_shards": 0,
    "number_of_pending_tasks": 0,
    "number_of_in_flight_fetch": 0,
    "task_max_waiting_in_queue_millis": 0,
    "active_shards_percent_as_number": 100
}

8.3 测试

1）创建映射并写入文档

连接 其中任意一台结点，创建映射写入文档。

Post http://localhost:9200/xc_course/doc/3

{
"name": "spring开发基础",
"description": "spring 在java领域非常流行，java软件开发人员都在用。",
"studymodel": "201001",
"price":66.6
}

响应结果：

{
    "_index": "xc_course",
    "_type": "doc",
    "_id": "3",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 2,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}

从上边的提示可看出，两个分片都保存成功。

2）搜索

向其它一个结点发起搜索请求，查询全部数据。

3）关闭一个结点

ES会重新选中一个主结点（前提在配置结点时允许它可以为主结点）

此时向活的结点发起搜索请求，仍然正常。

4）添加一个结点

添加结点3，端口设置为：

http端口是：9202

集群管理端口是9302

结点名：xc_node_3

此结点的配置：

node.master: false
node.data: true

启动结点3，刷新head，下图显示ES将分片及副本均匀分在了3个结点（注意环境不同分布的结果可能不同）

向结点3发起搜索请求：

Get： http://127.0.0.1:9202/xc_course/doc/_search

全部数据可被正常搜索到。