ElasticSearch--集群搭建(十一)

一、Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性

  Elasticsearch是一套分布式的系统,分布式是为了应对大数据量隐藏了复杂的分布式机制。
分片机制(我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中去了,我们有没有关注过数据怎么进行分片的,数据到哪个shard中去)。
  cluster discovery(集群发现机制,我们直接启动了第二个es进程,那个进程作为一个node自动就发现了集群,并且加入了进去,还接受了部分数据,replica shard)。
  shard负载均衡(举例,假设现在有3个节点,总共有25个shard要分配到3个节点上去,es会自动进行均匀分配,以保持每个节点的均衡的读写负载请求)。

二、Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容

垂直扩容:采购更强大的服务器,成本非常高昂,而且会有瓶颈,假设世界上最强大的服务器容量就是10T,但是当你的总数据量达到5000T的时候,你要采购多少台最强大的服务器。
水平扩容:业界经常采用的方案,采购越来越多的普通服务器,性能比较一般,但是很多普通服务器组织在一起,就能构成强大的计算和存储能力。

三、增减或减少节点时的数据rebalance

  当节点不平均的时候,总有一些节点的负载会重一些,通过内部机制会始终使集群保持最佳的负载均衡状态。
1、master节点
(1)创建或删除索引
(2)增加或删除节点
(3)master节点不承载所有节点的请求,所以不会是一个单点瓶颈。
2、节点对等的分布式架构
(1)节点对等,每个节点都能接收所有的请求。
(2)自动请求路由 (自动把请求发送到有数据的节点上去)。
(3)响应收集。
3、shard & replica 机制
(1)index包含多个shard
(2)每个shard都是一个最小工作单元,承载部分数据,lucene实例,完整的建立索引和处理请求的能力。
(3)增减节点时,shard会自动在nodes中负载均衡。
(4)primary shard 和 replica shard,每个 document 肯定只存在于某一个 primary shard 以及其对应的 replica shard 中,不可能存在于多个 primary shard。
(5)replica shard 是 primary shard的副本,负责容错,以及承担读请求负载。
(6)primary shard 的数量在创建索引的时候就固定了,replica shard 的数量可以随时修改。
(7)primary shard 的默认数量是5,replica 默认是1,默认有10个shard,5个primary shard,5个replica shard。
(8)primary shard 不能和自己的 replica shard 放在同一个节点上(否则节点宕机,primary shard和副本都丢失,起不到容错的作用),但是可以和其他 primary shard 的 replica shard 放在同一个节点上。

4、单 node 环境下创建 index 是什么样子的
(1)单node环境下,创建一个index,有3个primary shard,3个replica shard
(2)集群status是yellow
(3)这个时候,只会将3个primary shard分配到仅有的一个node上去,另外3个replica shard是无法分配的。
(4)集群可以正常工作,但是一旦出现节点宕机,数据全部丢失,而且集群不可用,无法承接任何请求。

PUT /test_index
{
   "settings" : {
      "number_of_shards" : 3,
      "number_of_replicas" : 1
   }
}

5、2个 node 环境下 replica shard 是如何分配的?
(1)replica shard分配:3个primary shard,3个replica shard,1 node。
(2)primary —> replica同步。
(3)读请求:primary / replica。


2个 node 副本分配
  1. 横向扩容过程,如何超出扩容极限,以及如何提升容错性
    (1)primary&replica自动负载均衡,6个shard,3 primary,3 replica。
    (2)每个node有更少的shard,IO/CPU/Memory资源给每个shard分配更多,每个shard性能更好。
    (3)扩容的极限,6个shard(3 primary,3 replica),最多扩容到6台机器,每个shard可以占用单台服务器的所有资源,性能最好。
    (4)超出扩容极限,动态修改replica数量,9个shard(3primary,6 replica),扩容到9台机器,比3台机器时,拥有3倍的读吞吐量。
    (5)3台机器下,9个shard(3 primary,6 replica),资源更少,但是容错性更好,最多容纳2台机器宕机,6个shard只能容纳1台机器宕机。
6个shard只能容纳1台机器宕机
9个shard最多容纳2台机器宕机
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,142评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,298评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,068评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,081评论 1 291
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,099评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,071评论 1 295
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,990评论 3 417
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,832评论 0 273
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,274评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,488评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,649评论 1 347
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,378评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,979评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,625评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,796评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,643评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,545评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容