谈Elasticsearch下分布式存储的数据分布
对于一个分布式存储系统来说，数据是分散存储在多个节点上的。如何让数据均衡的分布在不同节点上，来保证其高可用性？所谓均衡，是指系统中每个节点的负载是均匀的，并且在发现有不均匀的情况或者有节点增加/删除时，能及时进行调整，保持均匀状态。本文将探讨Elasticsearch的数据分布方法，文中所述的背景是Elasticsearch 5.5。
在Elasticsearch中，以Shard为最小的数据分配/迁移单位。数据到节点的映射分离为两层：一层是数据到Shard的映射（Route），另一层是Shard到节点的映射（Allocate）。
一方面，插入一条数据时，ES会根据指定的Key来计算应该落到哪个Shard上。默认Key是自动分配的id，可以自定义，比如在我们的业务中采用CompanyID作为Key。因为Primary Shard的个数是不允许改变的，所以同一个Key每次算出来的Shard是一样的，从而保证了准确定位。
shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards
另一方面，Master会为每个Shard分配相应的Data节点进行存储，并维护相关元信息。通过Route计算出来的Shard序号，在元信息中找到对应的存储节点，便可完成数据分布。Shard Allocate的映射关系并不是完全不变的，当检测到数据分布不均匀、有新节点加入或者有节点挂掉等情况时就会进行调整，称为Relocate。那么，Elasticsearch是根据什么规则来为Shard选取节点，从而保证数据均衡分布的？概括来看，主要有三方面的影响：节点位置、磁盘空间、单个节点上的Index和Shard个数。
节点位置
对于一个ES节点来说，它可能是某台物理机器上的一个VM，而这个物理机器位于某个Zone的某个机架（Rack)上。通过将Primary Shard和Replica Shard分散在不同的物理机器、Rack、Zone，可以尽可能的降低数据丢失和系统不可用的风险，这一点几乎在所有的分布式系统中都会考量。
Elasticsearch是通过设置awareness.attribute对集群中的节点进行分组，从而实现Rack和Zone的发现。比如按照下列方式对elasticsearch.yml进行配置，再启动相应的节点，即可实现Zone的区分。
// elasticsearch.yml
cluster.routing.allocation.awareness.attributes: zone
// 启动ES
./bin/elasticsearch -Enode.attr.zone=zone_one
./bin/elasticsearch -Enode.attr.zone=zone_two
实践中，如果使用了这样的Awareness机制，应该保证不同分组类的机器个数一致，不会发生倾斜。比如，在Zone Awareness下，如果集群有10台机器，应该保证每个Zone各有5台机器（2个Zone）。
磁盘空间
磁盘空间是制约存储的硬性条件，单机的可用磁盘空间决定了能否继续往这个节点写入新数据、分配新Shard以及是否需要迁移数据等。在ES中，有三个参数用来控制与此相关的特性，默认每30秒检查一次。
cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 默认为85%，超过这个阈值后，就不允许往这个节点分配Shard。
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high：默认为90%，超过这个阈值后，就需要将该节点的Shard迁移出去。
cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage：默认为95%，超过这个阈值后，与该节点上的Shard有关的Index都变成只读，不允许写入数据。
单个节点上的Index和Shard个数
在满足节点位置和磁盘空间的条件后，单个节点上的Index和Shard个数是否均匀，决定了Shard可以分配/迁移到哪个节点。ES通过计算权值来量化这样的分配方式。
以检测某个Shard是否需要迁移到其他节点为例，ES会先计算该Shard所在节点（A）的权值，然后依次跟其他节点的权值比较，如果与节点B的差值（Delta-A）超过了阈值，再进一步计算节点A去掉该Shard后的权值与节点B增加该Shard后的权值之间的差值（Delta-B），如果Delta-A大于Delta-B，则表明Shard可以迁移到节点B。
这里的权值计算简化如下，其中indexBalance与shardBalance分别由参数控制，而阈值由cluster.routing.allocation.balance.threshold设置，默认为1.0f。当然，这里只描述了核心思想，详细逻辑请阅读BalancedShardsAllocator.java中的源码。通过调整三个参数，可以控制策略的松紧。
// indexBalance = cluster.routing.allocation.balance.index, default is 0.55f
// shardBalance = cluster.routing.allocation.balance.shard, default is 0.45f
float sum = indexBalance + shardBalance;
float theta0 = shardBalance / sum;
float theta1 = indexBalance / sum;
private float weight(Balancer balancer, ModelNode node, String index, int numAdditionalShards) {
final float weightShard = node.numShards() + numAdditionalShards - balancer.avgShardsPerNode();
final float weightIndex = node.numShards(index) + numAdditionalShards - balancer.avgShardsPerNode(index);
return theta0 * weightShard + theta1 * weightIndex;
}
Primary与Replica分布
最初关注Elasticsearch的数据分布，是因为在性能调优时遇到了一个与Primary/Replica分布有关的问题。背景是这样的，为了能够复用单个节点上的Disk Cache，我们对查询请求进行了限制，只允许其访问Primary Shard。然而总是有那么一两台机器的查询会被Queue住，通过调研发现，这些机器上面的Primary Shard比其他机器多（对某一个Index而言），即下图中左边所示，而我们希望的是右图所示的均匀分布。
引起这个问题的根源是，Elasticsearch中的Shard均匀分布是针对Primary+Replica整体而言的，也就是说没法做到只针对Primary Shard单方面做均匀分布，所以才会出现下图左边所示，某个节点上有3个Primary Shard，而另一个节点只有1个。目前尚未发现可以调节的地方。
本文探讨了Elasticsearch的数据分布方法，其思想对很多其他分布式存储系统是通用的，而了解相关原理是做很多调优工作的前提。
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