Elasticsearch集群内部的工做方式(二)

Elasticsearch集群内部的工做方式

Elasticsearch用于构建高可用和可拓展的系统。拓展的方式可使购买更好的服务器(纵向拓展)或者购买更多的服务器(横向拓展)，虽然纵向拓展是彻底能够加强服务器的性能，可是纵向拓展是有局限性，咱们在实际中更加倾向于横向拓展。 在传统的数据库中横向拓展须要在程序作更多的工做，可是在Elasticsearch中咱们彻底不须要关系这些，Elasticsearch具有天生的分布式特性。这章主要涉及到了集群(cluster)，节点(node)和分片(shards).

空集群

若是咱们期待一个单独的节点，它尚未数据和索引，这个集群看起来就是这样的

1. 一个节点就是就是Elasticsearch实例，一个集群有一个或者多个节点组成,它们具备相同的cluster.name,它们协调工做，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点的时候，集群就会感知到而且平衡数据。

2. 集群被选取为主节点的节点，他讲临时管理集群级别的一些变动，例如新建或者删除索引，增长或者移除节   点等。主节点不参与文档节的变动或搜索，这意味着在流量的增加的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点均可以成为主节点。集群只有一个节点的时候会充当主节点的角色。

3.咱们能够和集群中的任何节点通讯，包括主节点。每个节点都知道文档存在于那个节点上，它们能够转发请求到相应的节点上。访问的节点负责收集各节点返回的数据，最后一块儿讲结果返回给客户端
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集群健康

Elasticsearch能够健康统计集群的健康信息。集群的健康状态有green,yellow或者red

GET /_cluster/health
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返回的结果以下:

颜色	颜色表明的意义
green	全部主要分片和复制分片均可用
yellow	全部主要分片均可用，可是不是全部的复制分片均可以用
red	不是全部的主要分片均可用