ElasticSearch那些事儿（八）

容错

一 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

二 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0台机器宕机

（6）这里的这些知识点，你综合起来看，就是说，一方面告诉你扩容的原理，怎么扩容，怎么提升系统整体吞吐量；另一方面要考虑到系统的容错性，怎么保证提高容错性，让尽可能多的服务器宕机，保证数据不丢失

三 Elasticsearch容错机制：master选举，replica容错，数据恢复

（1）9 shard，3 node

（2）master node宕机，自动master选举，red

（3）replica容错：新master将replica提升为primary shard，yellow

（4）重启宕机node，master copy replica到该node，使用原有的shard并同步宕机后的修改，green