elasticsearch 分布式集群_elasticsearch 分布式集群应用

目录

集群部署

compose部署

Linux 部署

集群状态监控

 创建多分片和多副本的索引库

1.在kibana的dev tool创建

2.利用cerebro创建

 集群脑裂问题

分布式存储

 分片存储原理

分布式查询

 故障转移

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单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。

• 海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点

• 单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）

ES集群相关概念:

• 集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的 节点。

• 节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例

• 分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中

解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。

 此处，我们把数据分成3片：shard0、shard1、shard2

• 主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。

• 副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。

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，如图，我们以3分片，每个分片备份一份为例：

 

现在，每个分片都有1个备份，存储在3个节点：

• node0：保存了分片0和1

• node1：保存了分片0和2

• node2：保存了分片1和2

集群部署

compose部署

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，不过要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间

docker-compose.yml文件，内容如下：

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
 
volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local
 
networks:
  elastic:
    driver: bridge

es运行需要修改一些linux系统权限:

vi /etc/systcl.conf
 
#添加如下内容
vm.max_map_count=262144
 
#让配置生效
sysctl -p

启动

docker-compose up -d

Linux 部署

ElasticSearch集群的搭建 - 唐浩荣 - 博客园

集群状态监控

这里推荐使用cerebro来监控es集群，

官网:Releases · lmenezes/cerebro · GitHub

下载安装包:

 

 

 直接双击启动

直接浏览器访问localhost:9000端口

 

可以搜索任何集群节点 

 创建多分片和多副本的索引库

1.在kibana的dev tool创建

PUT /itcast
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, // 分片数量
    "number_of_replicas": 1 // 副本数量
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      // mapping映射定义 ...
    }
  }
}

2.利用cerebro创建

 

 集群脑裂问题

默认情况下，集群中的任何一个节点都同时具备上述四种角色。

但是真实的集群一定要将集群职责分离：

• master节点：对CPU要求高，但是内存要求低

• data节点：对CPU和内存要求都高

• coordinating节点：对网络带宽、CPU要求高

职责分离可以让我们根据不同节点的需求分配不同的硬件去部署。而且避免业务之间的互相干扰。

一个典型的es集群职责划分如图：

 

 脑裂问题

脑裂是因为集群中的节点失联导致的。

例如一个集群中，主节点与其它节点失联：

 此时，node2和node3认为node1宕机，就会重新选主：

 

当node3当选后，集群继续对外提供服务，node2和node3自成集群，node1自成集群，两个集群数据不同步，出现数据差异。

当网络恢复后，因为集群中有两个master节点，集群状态的不一致，出现脑裂的情况：

 解决脑裂的方案是，要求选票超过 ( eligible节点数量 + 1 ）/ 2 才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，在es7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会发生脑裂问题

例如：3个节点形成的集群，选票必须超过 （3 + 1） / 2 ，也就是2票。node3得到node2和node3的选票，当选为主。node1只有自己1票，没有当选。集群中依然只有1个主节点，没有出现脑裂。

分布式存储

当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到哪个分片呢？

插入三条数据：

 

 

 测试可以看到，三条数据分别在不同分片：使用explain

 

 分片存储原理

elasticsearch会通过hash算法来计算文档应该存储到哪个分片：

说明：

• _routing默认是文档的id

• 算法与分片数量有关，因此索引库一旦创建，分片数量不能修改！

 

 

解读：

• 1）新增一个id=1的文档

• 2）对id做hash运算，假如得到的是2，则应该存储到shard-2

• 3）shard-2的主分片在node3节点，将数据路由到node3

• 4）保存文档

• 5）同步给shard-2的副本replica-2，在node2节点

• 6）返回结果给coordinating-node节点

分布式查询

elasticsearch的查询分成两个阶段：

• scatter phase：分散阶段，coordinating node会把请求分发到每一个分片

• gather phase：聚集阶段，coordinating node汇总data node的搜索结果，并处理为最终结果集返回给用户

 故障转移

集群的master节点会监控集群中的节点状态，如果发现有节点宕机，会立即将宕机节点的分片数据迁移到其它节点，确保数据安全，这个叫做故障转移。

1）例如一个集群结构如图：

 现在，node1是主节点，其它两个节点是从节点。

2）突然，node1发生了故障：

 宕机后的第一件事，需要重新选主，例如选中了node2：

node2成为主节点后，会检测集群监控状态，发现：shard-1、shard-0没有副本节点。因此需要将node1上的数据迁移到node2、node3：