ES分布式机制的透明性,垂直扩容和水平扩容,数据rebalance,master节点,节点平等的分布式架构,shard和replica机制(学习)

本文介绍了Elasticsearch的分布式特性,包括隐藏的复杂分布式机制、支持的垂直和水平扩容方式、数据rebalance机制、节点平等架构、shard与replica机制,以及创建index的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、Elasticsearch对复杂分布式机制的透明影藏特性

Elasticsearch是一套分布式的系统,分布式是为了应对大数据量影藏了复杂的分布式机制。

分片机制(我们可以随随便便就将一些document插入到es集群中去,我们没有care过数据是怎么进行分片的,数据到哪个shard中去)

cluster discovery(集群发现机制,集群status从yellow转green的实现里,直接启动了第二个es进程,那个进程作为一个node自动就发现了集群,并且加入了进去,还接受了部分数据,replica shard)

shard负载均衡(举例,假设现在有3个节点,总共有25个shard要分配到3个节点上去,es会自动进行均匀分配,以保持每个节点的均衡的读写负载请求)

shard副本,请求路由,集群扩容,shard重分配。

2、Elasticsearch支持垂直扩容和水平扩容

垂直扩容:采购更强大的服务器。
水平扩容:采购越来越多的普通服务器,性能比较一般,但是很多普通服务器组织在一起,就能构成强大的计算和存储能力。

扩容对应用程序的透明性。

3、增加或减少节点时的数据rebalance

保持负载均衡

4、master节点

(1)、创建或删除索引
(2)、增加或删除节点

5、节点平等的分布式架构

(1)、节点对等,每个节点都能接收所有的请求。
(2)、自动请求路由
(3)、响应收集

6、shard和replica机制再次梳理

(1)index包含多个shard
(2)每个shard都是一个最小工作单元,承载部分数据,lucene实例,完整的建立索引和处理请求的能力
(3)增减节点时,shard会自动在nodes中负载均衡
(4)primary shard和replica shard,每个document肯定只存在于某一个primary shard以及其对应的replica shard中,不可能存在于多个primary shard
(5)replica shard是primary shard的副本,负责容错,以及承担读请求负载
(6)primary shard的数量在创建索引的时候就固定了,replica shard的数量可以随时修改
(7)primary shard的默认数量是5,replica默认是1,默认有10个shard,5个primary shard,5个replica shard
(8)primary shard不能和自己的replica shard放在同一个节点上(否则节点宕机,primary shard和副本都丢失,起不到容错的作用),但是可以和其他primary shard的replica shard放在同一个节点上

7、创建index是什么样子的

(1)单node环境下,创建一个index,有3个primary shard,3个replica shard

PUT /test_index
{
  "settings": {
  "number_of_shards": 3,
  "number_of_replicas": 1
  }
}

这里写图片描述

这里写图片描述
(2)、集群status是yellow
(3)、这个时候,只会将3个primary shard分配到仅有的一个node上去,另外3个replica shard是无法分配的。
(4)、集群可以正常工作,但是一旦出现节点宕机,数据全部丢失,而且集群不可用,无法承接任何请求。

<think>好的,我现在需要回答用户关于Apache Ignite中使用并置关联算法时,节点扩容是否会导致原节点数据迁移的问题。首先,我需要回忆一下Apache Ignite的数据分布并置关联的相关知识。 用户提到的是并置关联算法(colocated association algorithm),这应该是指Ignite的并置处理(colocation),即相关数据存储在同一个节点上,以减少分布式查询时的网络传输。例如,在关联两个表时,如果它们的分区键设计得当,相关的数据会被放在同一个节点上,这样进行JOIN操作时效率更高。 接下来,用户的问题是当节点扩容时,原有的节点数据是否会迁移。根据Ignite的架构,当新节点加入集群时,会触发数据再平衡(rebalance)过程,即数据节点间重新分布,以保持负载均衡。这时候,原有的数据会根据新的节点拓扑结构进行迁移,确保每个节点负责的 partitions 是均匀分布的。 不过,并置关联的数据是否会有不同的处理呢?需要确认的是,并置的数据是否在同一个分区组(affinity group)中。如果是的话,Ignite会尽量将这些数据保持在同一个节点上。但在扩容时,整个分区分布可能发生变化,导致这些数据需要迁移到新的节点上,以保持分区的均匀分布。因此,即使使用了并置关联,节点扩容仍然可能导致数据迁移,但迁移的单位是整个分区,而并置的数据作为同一分区的一部分会被一起迁移。 另外,需要考虑Ignite的不同数据再平衡策略,比如完全再平衡(FULL)仅客户端(CLIENT)模式。不同的策略会影响数据迁移的方式范围。用户可能需要根据具体的配置来调整再平衡行为,以减少迁移带来的性能影响。 还需要验证一下官方文档中的相关内容,确认并置关联在数据再平衡时的具体行为。例如,Ignite的Affinity API分区分配策略是否会在节点变化时保持并置数据的物理邻近性。如果分区键没有改变,即使节点增加,并置的数据仍然会被分配到同一节点组中,但可能由于新节点的加入,原有的分区可能需要拆分或移动,从而导致数据迁移。 总结来说,节点扩容通常会触发数据再平衡,导致原节点数据迁移。并置关联的数据由于其分区策略,可能在迁移时保持在同一分区内,但整体上仍然会发生迁移。因此,用户需要了解Ignite的再平衡机制,并根据应用需求配置适当的再平衡策略分区键,以优化性能减少迁移影响。</think>--- ### 一、**Apache Ignite节点扩容数据迁移机制** 在Apache Ignite中,**节点扩容会触发数据再平衡(Rebalance)**,但**并置关联(Colocated Association)算法的设计会显著影响数据迁移的范围模式**。以下从核心机制、算法逻辑、迁移行为三个层面分析: --- #### 1. **数据分布基础原理** - **分区分配规则**: Ignite使用`AffinityKeyMapper`确定数据在集群中的分布位置。对于并置关联的数据(如主从表),其分区键通过`AffinityKey`绑定,确保关联数据始终位于同一节点[^1]。 - **分区组(Partition Group)**: 每个节点负责若干分区组,扩容时通过`RendezvousAffinityFunction`重新计算分区分布,触发数据迁移。 #### 2. **并置关联算法的关键设计** - **关联数据物理邻近性**: 若表A与表B通过`AffinityKey`绑定(例如订单表与订单详情表),其数据将存储在相同的分区组中,确保JOIN操作无需跨节点网络传输[^1]。 - **扩容时的分区再平衡**: 新增节点时,Ignite会重新分配分区组。假设原集群有3节点扩容至4节点时,每个节点的分区组数减少,但**并置数据仍以完整分区组为单位迁移**。 --- #### 3. **节点扩容触发数据迁移的具体场景** ##### (1) **无并置关联的普通缓存** - **全量迁移**:新节点加入后,各节点均需迁移部分数据到新节点。 - **公式描述**: 设原节点数为$N$,扩容后为$N+1$,则每个节点需迁移约$\frac{1}{N+1}$的数据量。 ##### (2) **使用并置关联的缓存** - **分区组级迁移**:并置数据所在的分区组整体迁移到新节点,**避免拆分关联数据**。 - **迁移范围对比**: | 场景 | 迁移粒度 | 网络传输量 | 事务一致性影响 | |---------------------|---------------|------------|----------------------| | 普通缓存 | 单条记录 | 高 | 可能产生中间状态冲突 | | 并置关联缓存 | 分区组 | 低 | 原子性迁移,无拆分 | --- ### 二、**配置优化与验证方法** #### 1. **减少迁移影响的配置策略** - **再平衡模式选择**: ```java CacheConfiguration cfg = new CacheConfiguration(); cfg.setRebalanceMode(CacheRebalanceMode.ASYNC); // 异步再平衡减少业务中断 ``` - **自定义Affinity函数**: 通过覆写`RendezvousAffinityFunction`,限制特定分区组在扩容时的迁移范围: ```java public class CustomAffinity extends RendezvousAffinityFunction { @Override public List<List<ClusterNode>> assignPartitions(AffinityFunctionContext context) { // 实现逻辑:优先保持关联分区组在原有节点 } } ``` #### 2. **数据迁移验证步骤** 1. **启用再平衡事件监听**: ```java ignite.events().localListen(event -> { if (event.type() == EventType.EVT_CACHE_REBALANCE_PART_SUPPLIED) { System.out.println("分区迁移完成: " + event.partition()); } return true; }, EventType.EVT_CACHE_REBALANCE_PART_SUPPLIED); ``` 2. **检查数据分布一致性**: 使用`ignite.cache("cacheName").iterator()`遍历各节点数据,确认关联数据(如订单与详情)始终共存于同一节点。 --- ### 三、**引用关联与性能影响** - **AffinityKeyMapper实现**:与引用[1]中`GridCacheDefaultAffinityKeyMapper`的映射逻辑直接相关,确保关联数据哈希值相同[^1]。 - **性能损耗**:若迁移分区组过大,可能阻塞`exchange-worker`线程池,表现为集群响应延迟升高(可通过`IgniteCompute.execute()`监控线程池状态)。 --- ### 四、**总结回答用户问题** **结论:节点扩容会导致原节点数据迁移,但并置关联算法通过分区组级迁移机制,确保关联数据保持物理邻近性,大幅降低网络传输量与事务风险。** --- ### 相关问题 1. **如何监控Ignite分区再平衡的进度性能影响?** 2. **AffinityKey的设计有哪些最佳实践?** 3. **在Kubernetes环境中如何实现Ignite节点的平滑扩容?** [^1]: 参考Apache Ignite内部事件处理机制与AffinityKeyMapper实现逻辑。
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