08、es 进一步了解___d_机制原理_写索引原理

本文介绍了Elasticsearch集群中3个节点的分片分布情况,探讨了为何数据会被写入特定的主分片而不是其他。通过取余数的路由公式确定文档存储位置,主分片接收写请求并将其复制到副本分片,协调节点确保所有操作成功后向客户端返回响应。

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下图描述了 3 个节点的集群,共拥有 12 个分片,其中有 4 个主分片(S0、S1、S2、S3)和 8 个副本分片(R0、R1、R2、R3),每个主分片对应两个副本分片,节点 1 是主节点(Master 节点)负责整个集群的状态。

在这里插入图片描述

写索引是只能写在主分片上,然后同步到副本分片。这里有四个主分片,一条数据 ES 是根据什么规则写到特定分片上的呢?

这条索引数据为什么被写到 S0 上而不写到 S1 或 S2 上?那条数据为什么又被写到 S3 上而不写到 S0 上了?

首先这肯定不会是随机的,否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了。
 实际上,这个过程是根据下面这个公式决定的:
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
 
Routing 是一个可变值,默认是文档的 _id ,也可以设置成一个自定义的值。

Routing 通过 Hash 函数生成一个数字,然后这个数字再除以 number_of_primary_shards (主分片的数量)后得到余数。

这个在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间的余数,就是我们所寻求的文档所在分片的位置。

这就解释了为什么我们要在创建索引的时候就确定好主分片的数量并且永远不会改变这个数量:因为如果数量变化了,那么所有之前路由的值
<think>嗯,用户想了解Elasticsearch集群的工作机制,特别是集群架构和工作原理。首先,我需要回忆一下Elasticsearch的基本概念。记得Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,基于Lucene构建。集群架构方面,节点、分片、副本这些是核心元素。 用户可能已经知道一些基础,但需要更深入的机制。比如,节点类型,主节点、数据节点、协调节点等各自的职责。主节点负责集群状态管理,数据节点存储数据,协调节点处理请求分发。需要解释清楚这些节点如何协同工作。 然后是关于分片和副本。分片是数据分割的单位,主分片和副本分片如何分布,如何实现高可用和负载均衡。可能需要提到入和查询时,分片的路由机制,比如哈希算法选择分片。副本的存在保证了数据冗余,提高可用性和读取性能。 接下来是集群发现机制,Zen Discovery或者最新的基于Raft的选举机制。主节点的选举过程,节点故障检测,如何重新分配分片。这部分需要准确,因为不同版本可能有变化,比如7.x之后移除了minimum_master_nodes的设置,改用内置配置。 数据入和搜索流程也是重点。入时的Primary Shard处理,副本同步,以及搜索时的Query Then Fetch流程。需要详细说明这两个过程,确保用户理解分布式处理如何提升性能。 集群健康状态,绿黄红的含义,关系到分片分配情况。扩容机制,增加节点后分片的自动平衡,如何影响性能和数据分布。 可能用户的实际需求是优化集群配置,或者故障处理,所以需要涵盖原理和实际应用。例如,如何选择节点类型,如何规划分片数量,避免过多导致性能下降。 另外,参考资料中的引用需要正确使用。比如引用[2]提到节点是Elasticsearch实例,每个节点有唯一UID,引用[3]提到ES在搜索、JSON数据库和日志处理中的应用。这些可以支持节点角色和设计选择的解释。 用户可能没有说出来的深层需求,比如如何确保集群的高可用性,或者如何处理节点故障。因此,在回答中需要涵盖容错机制,如副本分片和重新分配。 最后,生成的相关问题要引导用户进一步学习,比如节点故障处理、分片数量优化、入搜索的底层原理,以及与其他系统的对比。这些问题帮助用户深入理解ES的集群管理。</think>### Elasticsearch集群架构及工作原理详解 #### 一、核心组件架构 1. **节点角色划分** - **主节点(Master Node)**:负责管理集群状态(如创建/删除索引、分片分配等),通过选举机制产生。建议专用主节点以提高稳定性[^2] - **数据节点(Data Node)**:存储索引分片数据,执行数据CRUD及搜索操作。生产环境建议与主节点分离 - **协调节点(Coordinating Node)**:接收客户端请求,路由分发到对应节点,聚合结果返回(默认所有节点都具备此功能) - **专用节点类型**:Ingest节点(数据预处理)、ML节点(机器学习)等 2. **分片机制** - **主分片(Primary Shard)**:数据存储基本单元,数量在创建索引时固定 - **副本分片(Replica Shard)**:提供高可用和读取负载均衡,数量可动态调整 - 分片分配公式:$shard = hash(\text{document\_id}) \% \text{number\_of\_primary\_shards}$ $$ \text{总数据容量} = \frac{\text{原始数据量} \times (1 + \text{副本数})}{\text{数据节点数}} $$ #### 二、集群工作机制 1. **节点发现与选举** - 基于Zen Discovery协议(或7.x+的Raft协议) - 选举条件:获得超过半数投票,避免脑裂问题 - 心跳检测:默认1秒间隔,超过30秒判定节点失联 2. **数据入流程** ```mermaid graph TD A[客户端请求] --> B{协调节点} B --> C[路由计算] C --> D[主分片入] D --> E[并行入副本] E --> F[返回确认] ``` 3. **搜索执行过程** - **Query阶段**:协调节点广播查询到所有相关分片(主/副本) - **Fetch阶段**:合并排序结果,获取完整文档数据 - 搜索优化:自适应选择副本分片,使用`preference`参数控制路由 #### 三、高可用设计 1. **分片重平衡** - 节点故障时,主节点自动触发分片重新分配 - 恢复优先级:先恢复主分片,再恢复副本 - 平衡策略:考虑节点负载、磁盘空间、网络带宽 2. **故障容错机制** - 主节点故障:30秒内完成新选举(默认`discovery.zen.ping_timeout`) - 数据恢复:通过副本分片保证数据完整性 - 脑裂防护:`minimum_master_nodes`配置(7.x+自动计算) #### 四、性能优化要点 1. **分片规划原则** - 单个分片建议大小:10-50GB - 最大分片数限制:每GB堆内存对应<20个分片 - 冷热数据分离:通过`shard filtering`实现 2. **读优化** - 入:使用批量API,调整`refresh_interval` - 搜索:使用`filesystem cache`优化,建议内存至少占数据量50% - 查询:避免深分页,使用`search_after`代替
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