集群内部工作方式
Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统。扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器（横向扩展(horizontal scale or scaling out)）。
Elasticsearch虽然能从更强大的硬件中获得更好的性能，但是纵向扩展有它的局限性。真正的扩展应该是横向的，它通过增加节点来均摊负载和增加可靠性。
-
空集群
一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例，而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成，它们具有相同的 cluster.name ，它们协同工作，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时，集群就会感知到并平衡数据。
集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等。主节点不参与文档级别的变更或搜索，这意味着在流量增长的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。
做为用户，我们能够与集群中的任何节点通信，包括主节点。每一个节点都知道文档存在于哪个节点上，它们可以转发请求到相应的节点上。我们访问的节点负责收集各节点返回的数据，最后一起返回给客户端。这一切都由Elasticsearch处理。 -
集群健康
在Elasticsearch集群中可以监控统计很多信息，但是只有一个是最重要的：集群健康(cluster health)。集群健康有三种状态： green 、 yellow 或 red 。
GET /_cluster/health
{
"cluster_name" : "my-application",
"status" : "green",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 1,
"number_of_data_nodes" : 1,
"active_primary_shards" : 14,
"active_shards" : 14,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 0,
"delayed_unassigned_shards" : 0,
"number_of_pending_tasks" : 0,
"number_of_in_flight_fetch" : 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
"active_shards_percent_as_number" : 100.0
}
status 字段提供一个综合的指标来表示集群的的服务状况。三种颜色各自的含义：
- green:所有主要分片和复制分片都可用
- yellow:所有主要分片可用，但不是所有复制分片都可用
- red:不是所有的主要分片都可用
主要分片(primary shard)和复制分片(replica shard)
- 添加索引
索引只是一个用来指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间(logical namespace)”.一个分片(shard)是一个最小级别“工作单元(worker unit)”,它只是保存了索引中所有数据的一部分。
分片就是一个Lucene实例，并且它本身就是一个完整的搜索引擎。文档存储在分片中，并且在分片中被索引，但是我们的应用程序不会直接与它们通信，取而代之的是，直接与索引通信。
分片是Elasticsearch在集群中分发数据的关键。把分片想象成数据的容器。文档存储在分片中，然后分片分配到你集群中的节点上。当你的集群扩容或缩小，Elasticsearch将会自动在你的节点间迁移分片，以使集群保持平衡。
分片可以是主分片(primary shard)或者是复制分片(replica shard)。你索引中的每个文档属于一个单独的主分片，所以主分片的数量决定了索引最多能存储多少数据。
理论上主分片能存储的数据大小是没有限制的，限制取决于你实际的使用情况。分片的最大容量完全取决于你的使用状况：硬件存储的大小、文档的大小和复杂度、如何索引和查询你的文档，以及你期望的响应时间。
复制分片只是主分片的一个副本，它可以防止硬件故障导致的数据丢失，同时可以提供读请求。
当索引创建完成的时候，主分片的数量就固定了，但是复制分片的数量可以随时调整。
创建一个叫做 blogs 的索引。默认情况下，一个索引被分配5个主分片，但是为了演示的目的，只分配3个主分片和一个复制分片（每个主分片都有一个复制分片）：
PUT /blogs
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 1
}
}
# 返回结果
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "blogs"
}
查看集群状态
GET /_cluster/health
# 返回结果
{
"cluster_name" : "my-application",
"status" : "yellow", # 集群的状态现在是 yellow
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 1,
"number_of_data_nodes" : 1,
"active_primary_shards" : 17,
"active_shards" : 17,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 3, # 三个复制分片还没有被分配到节点上
"delayed_unassigned_shards" : 0,
"number_of_pending_tasks" : 0,
"number_of_in_flight_fetch" : 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
"active_shards_percent_as_number" : 85.0
}
集群的健康状态 yellow 表示所有的主分片(primary shards)启动并且正常运行了，集群已经可以正常处理任何请求，但是复制分片(replica shards)还没有全部可用。
事实上所有的三个复制分片现在都是 unassigned 状态，它们还未被分配给节点。
在同一个节点上保存相同的数据副本是没有必要的，如果这个节点故障了，那所有的数据副本也会丢失。
- 故障转移
启动第二个节点(只要第二个节点与第一个节点有相同的 cluster.name),它就能自动发现并加入第一个节点所在的集群。
如果没有，检查日志找出哪里出了问题。这可能是网络广播被禁用，或者防火墙阻止了节点通信,或者配置文件出错，端口冲突等
第二个节点已经加入集群，三个复制分片(replica shards)也已经被分配了——分别对应三个主分片，这意味着在丢失任意一个节点的情况下依旧可以保证数据的完整性。
文档的索引将首先被存储在主分片中，然后并发复制到对应的复制节点上。这可以确保我们的数据在主节点和复制节点上都可以被检索。
cluster-health 现在的状态是 green ，这意味着所有的6个分片（三个主分片和三个复制分片）都已可用
集群的状态是 green ，不仅是功能完备的，而且是高可用的。
-
横向扩展
启动第三个节点，集群会重新组织自己。包含3个节点的集群——分片已经被重新分配以平衡负载
Node3 包含了分别来自 Node 1 和 Node 2 的一个分片，这样每个节点就有两个分片，和之前相比少了一个，这意味着每个节点上的分片将获得更多的硬件资源（CPU、RAM、I/O）。
分片本身就是一个完整的搜索引擎，它可以使用单一节点的所有资源。6个分片（3个主分片和三个复制分片），最多可以扩展到6个节点，每个节点上有一个分片，每个分片可以100%使用这个节点的资源。 -
继续扩展
如果我们要扩展到6个以上的节点，要怎么做？
主分片的数量在创建索引时已经确定。实际上，这个数量定义了能存储到索引里数据的最大数量（实际的数量取决于你的数据、硬件和应用场景）。
然而，主分片或者复制分片都可以处理读请求——搜索或文档检索，所以数据的冗余越多，我们能处理的搜索吞吐量就越大。
复制分片的数量可以在运行中的集群中动态地变更，这允许我们可以根据需求扩大或者缩小规模。
# 动态修改索引的副本数
PUT /blogs/_settings
{
"settings" : {
"number_of_replicas" : 0
}
}
- 应对故障
杀掉的节点是一个主节点。一个集群必须要有一个主节点才能使其功能正常，所以集群做的第一件事就是各节点选举了一个新的主节点： Node 2 。
索引在丢失主分片时不能正常工作。如果此时我们检查集群健康，我们将看到状态 red ：不是所有主分片都可用！
新主节点做的第一件事是把这些在 Node 2 和 Node 3 上的复制分片升级为主分片，这时集群健康回到 yellow 状态。这个提升是瞬间完成的，就好像按了一下开关。
为什么集群健康状态是 yellow 而不是 green ？我们有三个主分片，但是我们指定了每个主分片对应两个复制分片，当前却只有一个复制分片被分配，这就是集群状态无法达到 green 的原因
如果我们重启 Node 1 ，集群将能够重新分配丢失的复制分片，如果 Node 1 依旧有旧分片的拷贝，它将会尝试再利用它们，它只会从主分片上复制在故障期间有数据变更的那一部分。