八、简述Elasticsearch的分布式架构

1、Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性
（1）Elasticsearch是一套分布式的系统，分布式是为了对应大数据量，ES隐藏了复杂的分布式机制，也符合了开箱即用的特点。

（2）分片机制（我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中了，我们并不知道数据是怎么进行分片的，数据到哪个shard中了，这是ES内部帮我们做好的，他隐藏了复杂的实现，我们直接用就好了）

（3）cluster discovery （集群发现机制，我们之前在做那个集群status从yellow到green的实验里，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，并加入了进去，还接受了部分数据，replica shard）

（4）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，以保证每个节点的均衡的读写负载请求）

上述4点如下图：

Paste_Image.png

2、Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容
（1）垂直扩容：采购更强大的服务器，成本非常高昂，而且会有瓶颈，假设世界上最强大的服务器容量就是10T，但是当你的总数据量达到5000T的时候，你要采购多少台最强大的服务器？（考虑资金.....）

（2）水平扩容：业界经常采用的方案，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。（推荐。划算，还不会瓶颈）

扩容方案
假设：6台服务器，每台容纳1T数据，马上数据量要增长到8T，这时候两个方案：
（1）垂直扩容：重新购置两台服务器，每台服务器的容量是2T，替换到老的两台服务器，那么现在是6台服务器的总容量就是4 * 1T + 2 * 2T = 8T

（2）水平扩容：重新购置两台服务器，每台服务器的容量是1T，直接加入到集群中去，那么现在是8台服务器，总容量就是8 * 1T = 8T。（业界几乎都采取这种方式。）

3、增加或减少节点时的数据rebalance，保持负载均衡
什么是数据的rebalance？
如下两张图说明一切:

Paste_Image.png Paste_Image.png

4、master节点
（1）管理ES集群中的元数据：比如说索引的创建和索引的删除，维护索引元数据；节点的增加和移除，维护集群的元数据。

（2）默认情况下，会自动选择出一台节点作为master节点。

注意：master节点不承载所有的请求，所以不会是一个单点瓶颈。（这句话的意思是说并不是因为他是master节点，所以所有请求都由他来转发，而是每个节点都有可能被请求到。）

5、节点对等的分布式架构
（1）节点对等，每个节点都能接收所有请求
（2）自动请求路由
（3）相应收集
如下图

Paste_Image.png

若有兴趣，欢迎来加入群，【Java初学者学习交流群】：458430385，此群有Java开发人员、UI设计人员和前端工程师。有问必答，共同探讨学习，一起进步！
欢迎关注我的微信公众号【Java码农社区】，会定时推送各种干货：

qrcode_for_gh_577b64e73701_258.jpg