前言

单节点的Elasticsearch需要在处理大量数据的时候需要消耗大量内存和CPU资源，数据量大到一定程度就会产生处理瓶颈，甚至会出现宕机。

为了解决单节点ES的处理能力的瓶颈及单节点故障问题，我们考虑使用Elasticsearch集群。接下来袁老师带领大家学习如何搭建Elasticsearch的集群。

一. 集群的结构

1.单点的问题

单点的Elasticsearch存在哪些可能出现的问题呢？

• 单台机器存储容量有限，无法实现高存储。
• 单服务器容易出现单点故障，无法实现高可用。
• 单服务的并发处理能力有限，无法实现高并发。

所以，为了应对这些问题，我们需要对Elasticsearch搭建集群。

2.数据分片

首先，我们面临的第一个问题就是数据量太大，单点存储量有限的问题。大家觉得应该如何解决？

没错，我们可以把数据拆分成多份，每一份存储到不同机器节点（Node），从而实现减少每个节点数据量的目的。这就是数据的分布式存储，也叫做数据分片（Shard）。

3.数据备份

数据分片解决了海量数据存储的问题，但是如果出现单点故障，那么分片数据就不再完整，这又该如何解决呢？

没错，就像大家为了备份手机数据，会额外存储一份到移动硬盘一样。我们可以给每个分片数据进行备份，存储到其它节点，防止数据丢失，这就是数据备份，也叫数据副本（replica）。

数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高了。为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：

• 首先对数据分片，存储到不同节点。
• 然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份。

这样可以大大减少所需要的服务节点数量。如下图我们以3分片，每个分片备份一份为例。

在这个集群中，如果出现单节点故障，并不会导致数据缺失，所以保证了集群的高可用，同时也减少了节点中数据存储量。并且因为是多个节点存储数据，因此用户请求也会分发到不同服务器，并发能力也得到了一定的提升。

二. 搭建集群

1.搭建集群设计

集群需要多台机器，我们这里用一台机器来模拟，因此我们需要在一台虚拟机中部署多个Elasticsearch节点，每个Elasticsearch的端口都必须不一样。

我们将Elasticsearch的安装包解压三份出来，分别修改端口号，修改data和logs存放位置。而实际开发中，将每个Elasticsearch节点放在不同的服务器上。

我们将集群名称设计为yx-elastic，并部署3个Elasticsearch节点。集群环境如下：

TCP：集群间的各个节点进行通讯的端口，默认9300。

HTTP：表示使用HTTP协议进行访问时使用的端口（Elasticsearch-head、Kibana、ApiPost），默认端口号是9200。

2.搭建集群实现

1.将elasticsearch-6.2.4.zip压缩包解压三份，分别做以下命名。

2.修改每一个节点config目录下的elasticsearch.yml配置文件。三个节点的配置文件内容几乎一致，除了node.name、path.data、path.log、http.port、transport.tcp.port属性的值。

(1) 配置node-01节点。

# 允许跨域名访问
http.cors.enabled: true
# 当设置允许跨域，默认为*，表示支持所有域名
http.cors.allow-origin: "*"
# 允许所有节点访问
network.host: 0.0.0.0
# 集群的名称，同一个集群下所有节点的集群名称应该一致
cluster.name: yx-elastic
# 当前节点名称 每个节点不一样
node.name: node-01
# 数据的存放路径，每个节点不一样，不同es服务器对应的data和log存储的路径不能一样
path.data: /Users/yuanxin/Documents/ProgramSoftware/es-config/es-9201/data
# 日志的存放路径 每个节点不一样
path.logs: /Users/yuanxin/Documents/ProgramSoftware/es-config/es-9201/logs
# HTTP协议的对外端口，每个节点不一样，默认：9200
http.port: 9201
# TCP协议对外端口 每个节点不一样，默认：9300
transport.tcp.port: 9301
# 三个节点相互发现，包含自己，使用TCP协议的端口号
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
# 声明大于几个的投票主节点有效，请设置为(nodes / 2) + 1
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
# 是否为主节点
node.master: true

(2) 配置node-02节点。

# 允许跨域名访问
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
network.host: 0.0.0.0
# 集群的名称
cluster.name: yx-elastic
# 当前节点名称 每个节点不一样
node.name: node-02
# 数据的存放路径，每个节点不一样
path.data: /Users/yuanxin/Documents/ProgramSoftware/es-config/es-9202/data
# 日志的存放路径，每个节点不一样
path.logs: /Users/yuanxin/Documents/ProgramSoftware/es-config/es-9202/logs
# HTTP协议的对外端口，每个节点不一样
http.port: 9202
# TCP协议对外端口，每个节点不一样
transport.tcp.port: 9302
# 三个节点相互发现
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
# 声明大于几个的投票主节点有效，请设置为(nodes / 2) + 1
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
# 是否为主节点
node.master: true

(3) 配置node-03节点。

# 允许跨域名访问
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
network.host: 0.0.0.0
# 集群的名称
cluster.name: yx-elastic
# 当前节点名称，每个节点不一样
node.name: node-03
# 数据的存放路径，每个节点不一样
path.data: /Users/yuanxin/Documents/ProgramSoftware/es-config/es-9203/data
# 日志的存放路径，每个节点不一样
path.logs: /Users/yuanxin/Documents/ProgramSoftware/es-config/es-9203/logs
# HTTP协议的对外端口，每个节点不一样
http.port: 9203
# TCP协议对外端口，每个节点不一样
transport.tcp.port: 9303
# 三个节点相互发现
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
# 声明大于几个的投票主节点有效，请设置为(nodes / 2) + 1
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
# 是否为主节点
node.master: true

3.将下载的elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip的压缩包解压到集群中每个elasticsearch的plugins目录下，并将解压后的目录重命名成analysis-ik。

4.启动集群。进入elasticsearch安装目录下的bin目录下通过启动文件来启动Elasticsearch。把三个节点分别启动，启动时不要着急，要一个一个地启动。启动Elasticsearch服务即可加载IK分词器。

# Mac系统下启动方式-双击下面的文件运行
./elasticsearch

# Windows系统下启动方式-在终端执行下面的文件
elasticsearch.bat

三. 测试集群中创建索引库

1.Kibana访问集群

1.进入Kibana安装目录下的config目录，修改kibana.yml文件，添加Elasticsearch服务地址的配置（注释放开即可）。

# url访问的端口修改成9201或9202或9203都可以
elasticsearch.url: "http://localhost:9201"

2.进入Kibana安装目录下的bin目录，通过运行启动文件来启动Kibana。前提是先启动Elasticsearch服务集群，再启动Kibana服务。

# Mac系统下启动方式-双击下面的文件运行
./kibana

# Windows系统下启动方式-在终端执行下面的文件
kibana.bat

3.然后访问Kibana地址http://127.0.0.1:5601，进行集群测试。

2.elasticsearch-head访问集群

1.通过谷歌浏览器打开elasticsearch-head扩展程序。

2.在打开的窗口中输入http://localhost:9201地址（可以是集群中任一一台服务器地址）来查看Elasticsearch集群的启动情况。

3.集群中创建索引库

搭建集群以后就要创建索引库了，那么问题来了，当我们创建一个索引库后，数据会保存到哪个服务节点上呢？如果我们对索引库分片，那么每个片会在哪个节点呢？

3.1.通过Kibana创建索引

通过API创建索引库，设置集群的分片和备份值。示例：

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

这里有两个属性配置：

3.2.通过elasticsearch-head创建索引

在elasticsearch-head控制台通过【索引】选项可以新建索引。这个要亲自尝试才知道。

3.3.elasticsearch-head创建索引失败

在通过elasticsearch-head创建索引时，点击新建索引窗口的【OK】按钮，没有任何响应，无法在页面新建索引。针对此问题，打开浏览器控制台，提示“Not Acceptable”错误。

解决方案见下：

1.打开elasticsearch-head安装目录下的vendor.js文件。

2.修改contentType属性的取值。

(1) 找到第6886行代码。

contentType: "application/x-www-form-urlencoded",

(2) 将6886行代码改成如下内容。

contentType: "application/json;charset=UTF-8",

3.修改s.contentType属性值的比较。

(1) 找到第7573行代码。

var inspectData = s.contentType === "application/x-www-form-urlencoded" &&

(2) 将7573行代码改成如下内容。

var inspectData = s.contentType === "application/json;charset=UTF-8" &&

4.重新通过elasticsearch-head工具在控制台点击【索引】选项进行新建索引的测试。

3.4.使用elasticsearch-head查看集群

通过Chrome浏览器的elasticsearch-head插件查看索引，我们可以查看到分片的存储结构：

可以看到，yx这个索引库，有三个分片，分别是0、1、2，每个分片有1个副本，共6份。

• node-01上保存了0号分片和1号分片的副本
• node-02上保存了1号分片和2号分片的副本
• node-03上保存了2号分片和0号分片的副本

四. 集群工作原理

1.shard与replica机制

1.一个index包含多个shard，也就是一个index存在多个服务器上。

2.每个shard都是一个最小工作单元，承载部分数据，比如有三台服务器，现在有三条数据，这三条数据在三台服务器上各方一条。

3.增减节点时，shard会自动在nodes中负载均衡。

4.primary shard（主分片）和replica shard（副本分片），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（每个主分片一个副本分片），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replicashard放在同一个节点上。

2.集群写入数据

在Elasticsearch集群中写入数据的步骤：

1.客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）。

2.coordinating node对document进行路由，将请求转发给对应的node，根据一定的算法选择对应的节点进行存储。

3.实际上，node上的primary shard处理请求，将数据保存在本地，然后将数据同步到replica node。

4.coordinating node如果发现primary node和所有的replica node都搞定之后，就会返回请求到客户端。

这个路由简单的说就是取模算法，比如说现在有3台服务器，这个时候传过来的id是5，那么5%3=2，就放在第2台服务器。

3.ES查询数据

3.1.倒排序算法

查询有个算法叫倒排序。简单的说就是，通过分词把词语出现的id进行记录下来，在查询的时候先去查到哪些id包含这个数据，然后再根据id把数据查出来。

3.2.查询过程

1.客户端发送一个请求给协调节点（coordinate node）。

2.协调节点将搜索的请求转发给所有的shard对应的primary shard或replica shard。

3.查询阶段（query phase），每一个shard将自己搜索的结果（其实也就是一些唯一标识），返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序和分页等操作，产出最后的结果。

4.获取阶段（fetch phase），接着由协调节点，根据唯一标识去各个节点进行拉取数据，最终返回给客户端。

五. 结语

本节我们主要学习了Elasticsearch集群的相关内容，Elasticsearch集群解决了三高问题，高存储、高可用和高并发。主要从ES的集群架构、如何搭建ES集群，带领大家一步步从零搭建了一个ES集群环境。然后通过Kibana和elasticsearch-head工具访问集群环境进行测试，最后讲解了ES的基本操作。关于Elasticsearch集群相关的内容就给大家介绍到这里。

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