ElasticSearch集群搭建

一、集群介绍

• ES集群是一个P2P类型（使用gossip协议）的分布式系统，除了集群状态管理以外，其他所有的请求都可以发送到集群内任意一台节点上，这个节点可以自己找到需要转发给那些节点，并且直接跟这些节点通信。所以从网络架构及服务配置上来说，构建集群所需要的配置及其简单。在ES2.0之前，无阻碍的网络下，所有配置了相同cluster.name的节点都自动归属到一个集群中。2.0版本之后，基于安全的考虑避免开发环境过于随便造成的麻烦，从2.0版本开始，默认的自动默认的发现方式改为了广播（unicast）方式。配置里提供几台节点的地址。ES将其视作gossip router角色，借以完成集群的发现。由于这只是ES内一个很小的功能，索引gossip router角色并不需要单独配置，每个ES节点都可以担任，索引采用广播方式的集群，各节点都配置相同的几个节点列表作为router即可。

• 集群中节点数量没有限制，一般大于等于2个节点就可以看做是集群了。一般处于高性能及高可用方面来考虑一般集群中的节点数量都是3个及3个以上。

二、集群概念

• 集群 cluster

  一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群

• 节点 node

  一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。 一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫 做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此， 它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。 在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点， 这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

• 分片和复制shards&replicas

  一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片很重要，主要有两方面的原因：

  • 允许你水平分割/扩展你的内容容量。

  • 允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。复制之所以重要，有两个主要原因： 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行。总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。

三、集群原理

我们面临的第一个问题就是数据量太大，单点存储量有限的问题。大家觉得应该如何解决？我们可以把数据拆分成多份，每一份存储到不同机器节点（node），从而实现减少每个节点数据量的目的。这就是数据的分布式存储，也叫做：数据分片（Shard）。

• 数据分片解决了海量数据存储的问题，但是如果出现单点故障，那么分片数据就不再完整，这又该如何解决呢？就像大家为了备份手机数据，会额外存储一份到移动硬盘一样。我们可以给每个分片数据进行备份，存储到其它节点，防止数据丢失，这就是数据备份，也叫数据副本（replica）。

• 数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高了！

• 为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：首先对数据分片，存储到不同节点

  然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份这样可以大大减少所需要的服务节点数量，如图，我们以3分片，每个分片备份一份为例：

 在这个集群中，如果出现单节点故障，并不会导致数据缺失，所以保证了集群的高可用，同时也减少了节点中数据存储量。并且因为是多个节点存储数据，因此用户请求也会分发到不同服务器，并发能力也得到了一定的提升。

四、集群搭建

1.复制es节点二份，并且删除data目录，并且删除log文件中的日志，这步必须操作，要不然后面集群会连接不成功

 2.修改elasticsearch.yml文件

修改两个节点上的信息，内容如下:

• 两个节点端口号: http端口号(9201、9202) tcp端口号(9301、9302)

• 第一个节点配置(elasticsearch.yml)

# 集群的名字，保证唯一，所有都必须一致 (17行)
cluster.name: cluster-es
# 节点名称，必须不一样 (23行)
node.name: node-1
# 必须为本机的ip地址 (55行)
network.host: 127.0.0.1
# 服务器端口，在同一机器下必须不一样 (59行)
http.port: 9201
# 集群间通讯端口号，在同一机器下必须不一样 (60行)
transport.tcp.port: 9301
# 设置集群自动发现机器ip:port集合，采用广播模式 (70行)
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302"]
# 防止脑裂。声明大于几个的投票主节点有效，请设置为（nodes / 2） + 1 (75行)
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

# 允许跨域 (92、93行)
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

第二个节点配置(elasticsearch.yml)：

# 集群的名字，保证唯一，所有都必须一致 (17行)
cluster.name: cluster-es
# 节点名称，必须不一样 (23行  改)
node.name: node-2
# 必须为本机的ip地址 (55行)
network.host: 127.0.0.1
# 服务器端口，在同一机器下必须不一样 (59行 改)
http.port: 9202
# 集群间通讯端口号，在同一机器下必须不一样 (60行 改)
transport.tcp.port: 9302
# 设置集群自动发现机器ip:port集合，采用广播模式 (70行)
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302"]
# 防止脑裂。声明大于几个的投票主节点有效，请设置为（nodes / 2） + 1 (75行)
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

# 允许跨域 (92、93行)
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

• 分别启动三个es节点

• 通过es-header-master查看，连接任意一个节点都可以出现下面的效果，说明集群成功。

 看到此界面说明你的集群搭建成功，这个界面我就不多说了吧，elasticsearch-head-master的插件，大家应该在学习时就应该安装过了。实在没安装的，在命令行窗口也能看到两个服务集群成功。