原创

Elasticsearch基础(四)——Elasticsearch架构

本章,我将从分布式系统的几个核心要点去讲解Elasticsearch的基本架构。通过本章的学习,我们会看到,分布式框架的很多架构设计理念都是相通的,无外乎就是围绕着高可用可扩展高性能数据一致性这四方面展开的。

一、基本架构

1.1 进程节点

我们在生产环境部署Elasticsearch时,都是一台机器上启动一个Elasticsearch进程实例,比如我们有三台机器,那么三个ES进程实例就构成了一个ES集群,每个实例我们把它叫做一个节点:



1.2 负载均衡

当我们建立Index索引时,必须指定索引有几个primary shard,以及primary shard的replica shard数量。

比如,创建一个名称为test_index的索引,共有3个primary shard,每个primary shard都有2个replica shard,那总共就是9个shard:

PUT /test_index
{
   "settings" : {
      "number_of_shards" : 3,
      "number_of_replicas" : 2
   }
}

test_index索引的数据会被均匀分布到3个primary shard——P1、P2、P3上,而3个primary shard又会被负载均衡到ES节点上。我们现在有三个ES进程节点,那么primary shard的分布就是类似下面这样的,每个ES节点上分布1个primary shard:



每个primary shard都有一个replica shard,replica shard其实就是个数据备份,类似于msater/slave模式中的slave节点。所以6个replica shard也会被负载均衡到各个ES进程节点上,最终的shard分布可能是下面这样的:



上图中,颜色相同的代表一个primary shard和它的所有replica shard,比如对于P1这个primary shard,它有两个replica shard:R1-1R1-2

Elasticsearch有一个原则:primary shard和它对应的replica shard不能全部署在同一个节点上,否则节点挂了的话,数据和拷贝都会丢失。

二、高可用

Elasticsearch保证集群高可用的方式和大多数分布式框架类似,就是采用主从模式+选举的方式。每个primary shard都有其所属的replica shard作为副本,如果primary shard挂了,就会从所有replica shard中选举出一个新的Leader作为primary shard。

我们以下图的部署来具体看下Elasticsearch是如何保证集群的高可用的:



初始情况下,三个ES进程节点都正常运行,此时集群的状态就是green,也就是完全正常状态。

假设ES进程1节点宕机了,我们来看下整个集群的可用性:



上图中,节点1宕机了,所以对于P1这个primary shard,就是非active状态,此时集群状态转为red。但是节点2和节点3上仍然保存着完整的数据,就算再挂掉一个节点,只剩下一个节点2或节点3,整个集群也还是可用的。

当集群状态变为red后,P1的两个副本——R1-1和R1-2就会开始一轮选举,胜出者成为新的primary shard,比如我们假设R1-1胜出:



选举完成后,test_index索引的三个primary shard都是存活的,但是P1只有一个repilca shard是active状态,所以此时集群的状态变成yellow

最后,当宕机的那个节点1恢复后,上面的shard又会重新加入到集群中,原来的P1发现节点2上已经有了新的primary shard,自己就会变成repilca shard,并进行数据同步:



三、可扩展

Elasticsearch实现水平扩展的方式就是数据分散集群模式,也就是数据分片。

一个索引的数据会被均匀分布到它的primary shard中,比如test_index索引一共有3T的数据,那么每个primary shard就有1T数据。replica shard是primary shard的副本,所以也包含1T数据,此时集群的情况可能是下面这样的:



如果每个ES节点的磁盘容量总共也就3T多怎么办?此时所有节点的磁盘都几乎撑满了。

Elasticsearch可以透明的实现节点水平扩展,只要再找台机器,启动一个Elasticsearch进程,将其加入到当前集群中,那么上面的shard重新在节点上自动均匀分布。比如我们再加三台机器:



通过这种方式,最多可以加到9台机器,刚好对应9个shard:



四、总结

本章,我们对Elasticsearch的基本架构进行了讲解,后续章节深入其底层实现细节。

正文到此结束
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