本文深入解析Elasticsearch中的四种节点类型：主节点、数据节点、客户端节点和部落节点的功能与配置，探讨如何合理分配节点角色以优化集群性能。
官方文档写得更好： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/modules-node.html
当我们启动Elasticsearch的实例，就会启动至少一个节点。相同集群名的多个节点的连接就组成了一个集群。
在默认情况下，集群中的每个节点都可以处理http请求和集群节点间的数据传输，集群中所有的节点都知道集群中其他所有的节点，可以将客户端请求转发到适当的节点。
节点有以下类型
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主(master)节点
node.master设置为True（默认）的时候，它有资格被选作为主节点，控制整个集群。
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数据(data)节点
在一个节点上node.data设置为True（默认）的时候。该节点保存数据和执行数据相关的操作，如增删改查，搜索，和聚合
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客户端节点
当一个节点的node.master和node.data都设置为false的时候，它既不能保持数据也不能成为主节点，该节点可以作为客户端节点，可以响应用户的情况，把相关操作发送到其他节点
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部落节点
当一个节点配置tribe.*的时候，它是一个特殊的客户端，它可以连接多个集群，在所有连接的集群上执行搜索和其他操作
Elasticsearch的data node除了放数据以外，也可以兼任master和client的角色，对于一个规模较大，用户较多的集群，master和client在一些极端使用情况下可能会有性能瓶颈甚至内存溢出，从而使得共存的data node故障。data node的故障恢复涉及到数据的迁移，对集群资源有一定消耗，容易造成数据写入延迟或者查询减慢。
如果将master和client独立出来，一旦出现问题，重启后几乎是瞬间就恢复的，对用户几乎没有任何影响。另外将这些角色独立出来的以后，也将对应的计算资源消耗从data node剥离出来，更容易掌握data node资源消耗与写入量和查询量之间的联系，便于做容量管理和规划。
主(Master)节点说明
主节点的主要职责是和集群操作相关的内容，如创建或删除索引，跟踪哪些节点是群集的一部分，并决定哪些分片分配给相关的节点。稳定的主节点对集群的健康是非常重要的。
默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点。索引数据和搜索查询等操作会占用大量的cpu，内存，io资源，为了确保一个集群的稳定，分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。虽然主节点也可以协调节点，路由搜索和从客户端新增数据到数据节点，但最好不要使用这些专用的主节点。一个重要的原则是，尽可能做尽量少的工作。
创建一个独立的主节点只需在配置文件中添加如下内容：
node.master: true
node.data: false
为了防止数据丢失，配置discovery.zen.minimum_master_nodes设置是至关重要的
（默认为1），每个主节点应该知道形成一个集群的最小数量的主资格节点的数量。
解释如下：
假设我们有一个集群。有3个主资格节点，当网络发生故障的时候，有可能其中一个节点不能和其他节点进行通信了。这个时候，当discovery.zen.minimum_master_nodes设置为1的时候，就会分成两个小的独立集群，当网络好的时候，就会出现数据错误或者丢失数据的情况。当discovery.zen.minimum_master_nodes设置为2的时候，一个网络中有两个主资格节点，可以继续工作，另一部分，由于只有一个主资格节点，则不会形成一个独立的集群，这个时候当网络回复的时候，节点又会从新加入集群。
设置这个值的原则是：
（master_eligible_nodes / 2）+ 1
这个参数也可以动态设置：
PUT localhost:9200/_cluster/settings
{
“transient”: {
“discovery.zen.minimum_master_nodes”: 2
}
}
数据节点说明
数据节点主要是存储索引数据的节点，主要对文档进行增删改查操作，聚合操作等。数据节点对cpu，内存，io要求较高，在优化的时候需要监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点。数据节点的配置如下：
node.master: false
node.data: true
数据节点路径设置,每一个主节点和数据节点都需要知道分片，索引，元数据的物理存储位置，path.data默认位为 $ES_HOME/data，可以通过配置文件 elasticsearch.yml进行修改，例如:
path.data: /data/es/data/
这个设置也可以在命令行上执行，例如：
./bin/elasticsearch --path.data /data/es/data
这个路径最好进行单独配置，这样Elasticsearch的目录和数据的目录就会分开。当删除了Elasticsearch主目录的时候，不会影响到数据。通过rpm安装默认是分开的。
数据目录可以被多个节点共享，甚至可以属于不同的集群，为了防止多个节点共享相同的数据路径，可以在配置文件elasticsearch.yml中添加：node.max_local_storage_nodes: 1
注意：在相同的数据目录不要运行不同类型的节点（例如：master, data, client）这很容易导致意外的数据丢失。
客户端节点说明
当主节点和数据节点配置都设置为false的时候，该节点只能处理路由请求，处理搜索，分发索引操作等，从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的，他协调主节点和数据节点，客户端节点加入集群可以得到集群的状态，根据集群的状态可以直接路由请求。
警告：添加太多的客户端节点对集群是一种负担，因为主节点必须等待每一个节点集群状态的更新确认！客户节点的作用不应被夸大，数据节点也可以起到类似的作用。配置如下：
node.master: false
node.data: false
部落节点说明
部落节点可以跨越多个集群，它可以接收每个集群的状态，然后合并成一个全局集群的状态，它可以读写所有节点上的数据，部落节点在elasticsearch.yml中的配置如下：
tribe:
t1:
cluster.name: cluster_one
t2:
cluster.name: cluster_two
T1和T2是任意的名字代表连接到每个集群。上面的示例配置两集群连接，名称分别是T1和T2。默认情况下部落节点通过广播可以做为客户端连接每一个集群。大多数情况下，部落节点可以像单节点一样对集群进行操作。
注意：以下操作将和单节点操作不同，
如果两个集群的名称相同，部落节点只会连接其中一个。由于没有主节点，当设置local为true的是，主节点的读操作会被自动的执行，例如：集群统计，集群健康度。主节点级别的写操作将被拒绝，这些应该是在一个集群进行。部落节点可以通过块(block)设置所有的写操作和所有的元数据操作，例如：
tribe:
blocks:
write: true
metadata: true
部落节点可以也可以在选中的索引块中进行配置，例如：
tribe:
blocks:
write.indices: hk*,ldn*
metadata.indices: hk*,ldn*
当多个集群有相同的索引名的时候，默认情况下，部落的节点将选择其中一个。这可以通过tribe.on_conflict setting进行配置，可以设置排除那些索引或者指定固定的部落名称。
java 连接Elasticsearch
可以通过两种方式来连接到elasticsearch集群
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在你的程序中创建一个嵌入es节点（Node），使之成为es集群的一部分，然后通过这个节点来与es集群通信
Node node = NodeBuilder.nodeBuilder().clusterName(CLUSTERNAME).client(true).node(); Clientclient = node.client();- 1
- 2
默认的话启动一个节点，es集群会自动给它分配一些索引的分片，如果你想这个节点仅仅作为一个客户端而不去保存数据，你就可以设置把node.data设置成false或 node.client设置成true。
-
通过TransportClient这个接口和es集群通信（推荐）
Settings settings = Settings.settingsBuilder()
.put("cluster.name", CLUSTERNAME)
.put("client.transport.sniff", true).build();
client = TransportClient.builder().settings(settings).build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("host1"), PORT))
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("host2"), PORT));
参数：
client.transport.sniff
true表示让客户端去嗅探整个集群的状态，把集群中其它机器的ip地址加到客户端中，这样做的好处是不用手动设置集群里所有集群的ip到连接客户端，它会自动帮你添加，并且自动发现新加入集群的机器
client.transport.ping_timeout
连接超时时间
client.transport.nodes_sampler_interval
心跳时间
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