Elasticsearch集群概念介绍

Leefs 2021-02-10 PM 2393℃ 0条

# 12.Elasticsearch集群概念介绍

### 一、Elasticsearch集群架构介绍

集群就是多个node统一对外提供服务。这样，就避免了单节点故障带来的服务的中断，保证了服务的高可用，同时，也因为多台节点的协同运作，提高了集群服务的计算能力和吞吐量。ES服务在实际应用中也是以集群的方式存在着。首先我们看一张典型的集群架构图：

![12.Elasticsearch基础架构介绍01.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/02/2891539232.png)

**对于用户来说**， ES是一个无中心化的集群，ES集群内部运行原理是对外面来说是透明的。你操作一个节点跟操作一个集群是一样的。也就是说，ES集群没有中心节点，任何一个节点出现故障都不会影响其它节点。这是由ES本身特性所决定的。这是它的典型特征。但是通过集群内部来看ES是有节点的。

在ElasticSearch的架构中，有三类角色，分别是Client Node、Data Node和Master Node，搜索查询的请求一般是经过Client Node来向Data Node获取数据，而索引查询首先请求Master Node节点，然后Master Node将请求分配到多个Data Node节点完成一次索引查询。我们看一下这张图：

![12.Elasticsearch基础架构介绍02.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/02/2890217894.png)

我们讲解一下集群中各节点的作用：

+ **Master Node**:可以理解为主节点，用于元数据(metadata)的处理，比如索引的新增、删除、分片分配等，以及管理集群各个节点的状态包括集群节点的协调、调度。elasticsearch集群中可以定义多个主节点，但是，**在同一时刻，只有一个主节点起作用**，其它定义的主节点，是作为主节点的候选节点存在。当一个主节点故障后，集群会从候选主节点中选举出新的主节点。也就是说，主节点的产生都是由选举产生的。Master节点它仅仅是对索引的管理、集群状态的管理。像其它的对数据的存储、查询都不需要经过这个Master节点。因此在ES集群中。它的压力是比较小的。所以，我们在构建ES的集群当中，Master节点可以不用选择太好的配置，但是我们一定要保证服务器的安全性。因此，必须要保证主节点的稳定性。
+ **Data Node:** 存储数据的节点，数据的读取、写入最终的作用都会落到这个上面。数据的分片、搜索、整合等 这些操作都会在数据节点来完成。因此，数据节点的操作都是比较消耗CPU、内存、I/O资源。所以，我们在选择data Node数据节点的时候，硬件配置一定要高一些。高的硬件配置可以获得高效的存储和分析能力。因为最终的结果都是需要到这个节点上来。
+ **Client  Node:**可选节点。作任务分发使用。它也会存储一些元数据信息，但是不会对数据做任何修改，仅仅用来存储。它的好处是可以分担datanode的一部分压力。因为ES查询是两层汇聚的结果，第一层是在datanode上做查询结果的汇聚。然后把结果发送到client Node 上来。Cllient Node收到结果后会再做第二次的结果汇聚。然后client会把最终的结果返回给用户。

那么从上面的结构图我们可以看到ES集群的工作流程：

1、搜索查询，比如Kibana去查询ES的时候，默认走的是Client Node。然后由Client Node将请求转发到datanode上。datanode上的结构返回给client Node.然后再返回给客户端。

2、索引查询，比如我们调用API去查询的时候，走的是MasterNode，然后由master 将请求转发到相应的数据节点上，然后再由Master将结果返回。

3、最终我们都知道，所有的服务请求都到了datanode上。所以，它的压力是最大的。

### 二、生产环境集群设计

**1、节点配置**

在生产环境下，如果不修改elasticsearch节点的角色信息，在高数据量，高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。

默认情况下，elasticsearch 集群中每个节点都有成为主节点的资格，也都存储数据，还可以提供查询服务。这些功能是由两个属性控制的：

+ node.master
+ node.data

默认情况下这两个属性的值都是true。

+ **node.master：**这个属性表示节点是否具有成为主节点的资格
  *注意：此属性的值为 true，并不意味着这个节点就是主节点。因为真正的主节点，是由多个具有主节点资格的节点进行选举产生的。所以，这个属性只是代表这个节点是不是具有主节点选举资格。*

+ **node.data：**这个属性表示节点是否存储数据。

**2、组合方式**

1. node.master: **true** AND node.data: **true AND node.ingest: true**

> 这种组合表示这个节点既有成为主节点的资格，又可以存储数据，还可以作为预处理节点，这个时候如果某个节点被选举成为了真正的主节点，那么他还要存储数据，这样对于这个节点的压力就比较大了。
> 　　elasticsearch 默认是：每个节点都是这样的配置，在测试环境下这样做没问题。实际工作中建议不要这样设置，这样相当于 主节点 和 数据节点 的角色混合到一块了。

2. node.master: **false** AND node.data: **true **AND node.ingest: **false**

> 这种组合表示这个节点没有成为主节点的资格，也就不参与选举，只会存储数据。这个节点我们称为 data(数据)节点。在集群中需要单独设置几个这样的节点负责存储数据。后期提供存储和查询服务

3. node.master: **true** AND node.data: **false** AND node.ingest: **false**

> 这种组合表示这个节点不会存储数据，有成为主节点的资格，可以参与选举，有可能成为真正的主节点。这个节点我们称为master节点

4. node.master: **false** AND node.data: **false** AND node.ingest: **true**

> 这种组合表示这个节点即不会成为主节点，也不会存储数据，这个节点的意义是作为一个 client(客户端)节点，主要是针对海量请求的时候可以进行负载均衡。在新版 ElasticSearch5.x 之后该节点称之为：coordinate 节点，其中还增加了一个叫：ingest 节点，用于预处理数据（索引和搜索阶段都可以用到），当然，作为一般应用是不需要这个预处理节点做什么额外的预处理过程，那么这个节点和我们称之为 client 节点之间可以看做是等同的，我们在代码中配置访问节点就都可以配置这些 ingest 节点即可。

### 总结

**master节点：**普通服务器即可(CPU 内存 消耗一般)
**data  节点：**主要消耗磁盘，内存
**client | ingest 节点：**普通服务器即可(如果要进行分组聚合操作的话，建议这个节点内存也分配多一点)

标签: Elasticsearch

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