ElasticSearch：集群(Cluster),节点(Node),分片(Shard),Indices(索引),replicas(备份)之间关系

【Cluster】
集群，一个ES集群由一个或多个节点（Node）组成，每一个集群都有一个cluster name做为标识
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【node】
节点，一个ES实例就是一个node，一个机器能够有多个实例，因此并不能说一台机器就是一个node，大多数状况下每一个node运行在一个独立的环境或虚拟机上。
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【index】
索引，即一系列documents的集合
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【shard】
分片，ES是分布式搜索引擎，每一个索引有一个或多个分片，索引的数据被分配到各个分片上，至关于一桶水用了N个杯子装，分片有助于横向扩展，N个分片会被尽量平均地（rebalance）分配在不一样的节点上（例如你有2个节点，4个主分片(不考虑备份)，那么每一个节点会分到2个分片，后来你增长了2个节点，那么你这4个节点上都会有1个分片，这个过程叫relocation，ES感知后自动完成)，分片是独立的，对于一个Search Request的行为，每一个分片都会执行这个Request.另外，每一个分片都是一个Lucene Index，因此一个分片只能存放 Integer.MAX_VALUE - 128 = 2,147,483,519 个docs。[LUCENE-5843] IndexWriter should refuse to create an index with more than INT_MAX docs
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【replica】
复制，能够理解为备份分片，相应地有primary shard（主分片），主分片和备分片不会出如今同一个节点上（防止单点故障），默认状况下一个索引建立5个分片一个备份（即5primary+5replica=10个分片），若是你只有一个节点，那么5个replica都没法分配（unassigned），此时cluster status会变成Yellow。replica的做用主要包括:

1.容灾：primary分片丢失，replica分片就会被顶上去成为新的主分片，同时根据这个新的主分片建立新的replica，集群数据安然无恙

2.提升查询性能：replica和primary分片的数据是相同的，因此对于一个query既能够查主分片也能够查备分片，在合适的范围内多个replica性能会更优（但要考虑资源占用也会提高[cpu/disk/heap]），另外index request只能发生在主分片上，replica不能执行index request。
对于一个索引，除非重建索引不然不能调整分片的数目（主分片数, number_of_shards），但能够随时调整replica数(number_of_replicas)。
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