本篇文章给大家分享的是有关深入浅析ElasticSearch集群的原理,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
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ElasticSearch 的主旨是随时可用和按需扩容。 而扩容可以通过购买性能更强大(垂直扩容,或 纵向扩容) 或者数量更多的服务器(水平扩容,或 横向扩容 )来实现。
虽然 ElasticSearch 可以获益于更强大的硬件设备,但是垂直扩容是有极限的。 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中。
对于大多数的数据库而言,通常需要对应用程序进行非常大的改动,才能利用上横向扩容的新增资源。 与之相反的是,ElastiSearch天生就是分布式的 ,它知道如何通过管理多节点来提高扩容性和可用性。 这也意味着你的应用无需关注这个问题。
一个运行中的 ElasticSearch 实例称为一个节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据。
当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理:集群范围内的所有变更,例如增加、删除索引,或者增加、删除节点等。而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作,所以当集群只拥有一个主节点的情况下,即使流量的增加它也不会成为瓶颈。 任何节点都可以成为主节点。我们的示例集群就只有一个节点,所以它同时也成为了主节点。
作为用户,我们可以将请求发送到集群中的任何节点 ,包括主节点。 每个节点都知道任意文档所处的位置,并且能够将我们的请求直接转发到存储我们所需文档的节点。 无论我们将请求发送到哪个节点,它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据,并将最终结果返回給客户端。 ElasticSearch 对这一切的管理都是透明的。
ElasticSearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据,其中最为重要的一项就是 集群健康 , 它在 status 字段中展示为 green 、 yellow 或者 red 。
在一个不包含任何索引的空集群中,它将会有一个类似于如下所示的返回内容:
{
"cluster_name": "elasticsearch",
"status": "green",
"timed_out": false,
"number_of_nodes": 1,
"number_of_data_nodes": 1,
"active_primary_shards": 0,
"active_shards": 0,
"relocating_shards": 0,
"initializing_shards": 0,
"unassigned_shards": 0
}
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,但不是所有的副本分片都正常运行。
red:
有主分片没能正常运行。
以上就是深入浅析ElasticSearch集群的原理,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。