以下我们将基于 elasticsearch-6.6.0 版本，在单机上部署 3 个节点组成的集群。3个节点都用作候选主节点，且同时作为数据节点。
集群搭建
下载 elasticsearch-6.6.0 二进制包，解压，复制 3 份，分别命名为 es1， es2， es3。
分别修改 config/elasticsearch.yml 的配置，
es1 如下：
# 集群名称，相同集群的节点名称一致
cluster.name: my-application
# 节点名称
node.name: es1
# 数据存储路径
path.data: /path/to/es1/data
# 日志存储路径
path.logs: /path/to/es1/logs
# 是否用作候选主节点，默认为 true
node.master: true
# 是否用作数据节点，默认为 true
node.data: true
# HTTP 端口，提供 RESTful 服务交互
http.port: 5201
# TCP 端口，集群节点之间通信
transport.tcp.port: 5301
# 集群中相互通信的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["localhost:5301","locahost:5302","locahost:5303"]
# 集群最小主节点个数
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
es2 如下：
# 集群名称，相同集群的节点名称一致
cluster.name: my-application
# 节点名称
node.name: es2
# 数据存储路径
path.data: /path/to/es2/data
# 日志存储路径
path.logs: /path/to/es2/logs
# 是否用作候选主节点，默认为 true
node.master: true
# 是否用作数据节点，默认为 true
node.data: true
# HTTP 端口，提供 RESTful 服务交互
http.port: 5202
# TCP 端口，集群节点之间通信
transport.tcp.port: 5302
# 集群中相互通信的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["localhost:5301","locahost:5302","locahost:5303"]
# 集群最小主节点个数
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
es3 如下：
# 集群名称，相同集群的节点名称一致
cluster.name: my-application
# 节点名称
node.name: es3
# 数据存储路径
path.data: /path/to/es3/data
# 日志存储路径
path.logs: /path/to/es3/logs
# 是否用作候选主节点，默认为 true
node.master: true
# 是否用作数据节点，默认为 true
node.data: true
# HTTP 端口，提供 RESTful 服务交互
http.port: 5203
# TCP 端口，集群节点之间通信
transport.tcp.port: 5303
# 集群中相互通信的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["localhost:5301","locahost:5302","locahost:5303"]
# 集群最小主节点个数，为了防止脑裂，最小主节点个数应该为(候选主节点个数 / 2 + 1)
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
- 分别启动 3 个节点
cd /path/to/es1
bin/elasticsearch -d
- 在浏览器中查看集群状态
可视化管理
通过 elasticsearch-head 可以可视化的管理 es 集群。
elasticsearch-head 项目地址 http://mobz.github.io/elasticsearch-head。
如果本地有 nodejs 环境，通过以下步骤安装 elasticsearch-head。
git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
npm run start
安装完成，在浏览器中访问 http://localhost:9100/
elasticsearch-head 在访问 es 实例 RESTful API 时会存在跨域问题，es 实例启动时，配置文件需要添加一下参数
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
基础操作
创建索引
PUT /my_index
{
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 0
}
}
number_of_shards: 主分片数量，默认为 5
number_of_replicas: 分片副本数量，默认为 1
动态更新副本数量
PUT /my_index/settings
{
"number_of_replicas": 1
}
高可用性验证
这里以另外一个真实在用的集群来演示集群的高可用性。
步骤一
- 索引
app_jgus_yn与app_jgus都是在单节点集群情况下创建的，默认主分片数量为 5，副本数量为 0。 - 后来，集群扩展到 3 个节点，我为
app_jgus动态更新了副本数量为 1。 - 该集群处于 green 状态：
步骤二
- 集群中 es3 节点失败了，集群处于 red 状态，有主分片缺失，此时集群不可用。
- 对
app_jgus索引的查询依然可以正常进行，因为app_jgus的每个主分片都有 1 个副本，剩余 2 个节点中保存有所有的索引数据。 - 索引
app_jgus_yn由于没有为主分片生成副本，随 es3 节点失败，缺少了 2 个主分片，缺失的分片数据将无法被操作。
步骤三
- 重启 es3 节点，刷新查看集群状态
- 最终，集群状态恢复为步骤一中的正常状态
步骤四
- 为索引
app_jgus_yn动态更新副本数量，将number_of_replicas设为 1，即每个主分片都有 1 份副本。 - 每个分片都拥有了 1 份副本，集群处于 green 状态
步骤五
- 原主节点宕机，es3 被选为新的主节点。
- 由于原来每个主分片，都有副本，虽然一个节点宕机了，但其他 2 个节点有所有的数据，依赖可以完成所有的数据操作。此时，集群状态为 yellow。
- 一段时间以后，新的集群将达到 green 状态
步骤六
- 恢复原节点，相当于在已经稳定的集群中再新增节点。
- 集群将在新节点上分配数据，并最终达到新的 green 状态。
问题排查记录
问题一
在集群搭建完成以后，创建索引过程中，遇到了数据分片 unassigned 的异常。大致情况如下：
查看分片 unassigned 原因
GET /_cluster/allocation/explain?pretty
这里是因为空间不够引起的。
解决方案是调整集群磁盘水印的参数。
PUT /_cluster/settings
{
"persistent": {
"cluster.routing.allocation.disk.watermark.high": "95%",
"cluster.routing.allocation.disk.watermark.low": "93%"
}
}
问题二
集群搭建过程中，配置文件显式指定 transport.tcp.port ，但未显式设置 discovery.zen.ping.unicast.hosts 时，几个节点之间无法组成集群，各自独立。
我在配置时，3 个 es 节点的 transport.tcp.port 分别为 5301、5302、5303。当没有显式设置 discovery.zen.ping.unicast.hosts 时，会自动按照 9300、9301、9302 的端口顺序设置这个广播地址，因此无法与真实的实例端口通信。以上是我通过查看进程占用的端口得出的结论。
参考
谈一谈Elasticsearch的集群部署
ES集群的高可用
ElasticSearch高可用集群环境搭建和分片原理
如何在Elasticsearch中解析未分配的分片（unassigned shards）
Elasticsearch unassigned 故障排查
Elasticsearch 学习笔记 索引创建、插入、查询、修改、删除
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