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在单机部署 Elasticsearch 时,虽然能够满足基础的数据检索需求,但在面对高并发、数据量大等复杂场景时,单机部署往往显得力不从心。为了实现数据的高可用性和系统的横向扩展,通常需要搭建 Elasticsearch 集群。通过集群部署,不仅可以有效保障数据的安全性,还能实现对海量数据的高效管理。
Elasticsearch 集群的核心原理主要涉及分片(Shard)和副本(Replica)的管理机制。
每个索引在创建时会被分成多个分片(Shard),默认情况下会创建5个主分片(Primary Shards)。这些主分片会分布式地存储在不同的节点上。需要注意的是,一旦主分片的数量确定后,无法再对其进行修改。
为了保证数据的高可用性,每个主分片都有对应的副本分片(Replica Shards)。副本分片负责数据的容错和负载均衡管理。需要注意的是,主分片和副本分片不能存放在同一台服务器上,以防止数据丢失。
在 Elasticsearch 集群中,数据路由是决定文档存储位置的关键过程。当客户端提交创建文档请求时,Elasticsearch 会根据路由算法确定目标分片。具体来说,路由算法是通过将文档路由值(Routing)进行哈希计算,取余数来确定目标分片。
需要注意的是,路由算法的结果会直接影响文档的存储位置。如果路由算法的计算结果在集群环境中发生变化,可能会导致文档无法找到。
在 Elasticsearch 集群中,每个索引都可以被动态分片管理。具体包括以下几个方面:
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