ES集群原理与搭建

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Cluster

代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

Shards

代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

replicas

代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。

Recovery

代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。

（2）、ES为什么要实现集群

在单台ES服务器节点上，随着业务量的发展索引文件慢慢增多，会影响到效率和内存存储问题等。

我们可以采用ES集群，将单个索引的分片到多个不同分布式物理机器上存储，从而可以实现高可用、容错性等。

ES集群中索引可能由多个分片构成，并且每个分片可以拥有多个副本。通过将一个单独的索引分为多个分片，我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引，简单的说就是索引的大小过大，导致效率问题。不能运行的原因可能是内存也可能是存储。由于每个分片可以有多个副本，通过将副本分配到多个服务器，可以提高查询的负载能力。

（3）、ES是如何解决高并发

ES是一个分布式全文检索框架，隐藏了复杂的处理机制，内部使用 分片机制、集群发现、分片负载均衡请求路由。

Shards 分片:代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

Replicas分片:代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。

1、每个索引会被分成多个分片shards进行存储，默认创建索引是分配5个分片进行存储。每个分片都会分布式部署在多个不同的节点上进行部署，该分片成为primary shards。

注意：索引的主分片primary shards定义好后，后面不能做修改。

2、为了实现高可用数据的高可用，主分片可以有对应的备分片replics shards，replic shards分片承载了负责容错、以及请求的负载均衡。

注意: 每一个主分片为了实现高可用，都会有自己对应的备分片，主分片对应的备分片不能存放同一台服务器上。主分片primary shards可以和其他replics shards存放在同一个node节点上。

3、documnet routing（数据路由）

当客户端发起创建document的时候，es需要确定这个document放在该index哪个shard上。这个过程就是数据路由。

路由算法：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

如果number_of_primary_shards在查询的时候取余发生的变化，无法获取到该数据

注意：索引的主分片数量定义好后，不能被修改

高可用视图分析（下图所示：上面的图，如果节点1与节点2宕机了，es集群数据就不完整了。下面图，如果节点1与节点2宕机了，es集群数据还是完整的）

（1）、服务器环境

准备三台服务器集群

| 服务器名称 | IP地址 |

| node-1 | 192.168.212.182 |

| node-2 | 192.168.212.183 |

| node-3 | 192.168.212.184 |

（2）、关闭防火墙

（3）、**** http://192.168.212.185:9200/_cat/nodes?pretty

*号表示为master节点

注意：

注意克隆data文件会导致数据不同步

报该错误解决办法 ：

failed to send join request to master

因为克隆导致data文件也克隆呢，直接清除每台服务器data文件。

因公司开发人员查询线上日志困难需求，故计划搭建 ELK 系统解决这一问题。了解到之前搭建过单机单节点的 ELK，但由于负载内存过高，停止弃用了。所以这次准备了三台性能不错的服务器，开始搭建 ELK 集群。

过程曲折且艰辛，记录下来以备不时之需。

由于这种方案，每个 logstash 都需要占用较大内存，这对线上各日志收集的应用服务器，压力太大难以承受。

filebeat是一个轻量级的日志采集器，部署简单占用内存小。这一方案总体上比较好了，只是 logstash 这一节点的压力比较大，查询到filebeat可以负载均衡输出到多个logstash，所以后边考虑了在准备的三台 elk 服务器上都安装一个 logstash ，这样就实现了下边这一方案。

上边的方案其实已经能够满足一般公司的日志需求，但超大的日志数量可能会存在数据错乱缺失，节点脑裂等多个问题。要尽量解决这些问题，要做的工作还很多，这里收集部分网上的建议，记录如下：

在个服务器上通过 yum install -y ***.rpm 直接快速安装

安装后程序位置都在 /usr/share/ 下

配置文件都在 /etc/ 下

建议用 ansible 管理

启动：elasticsearch --- logstash --- filebeat --- kibana

停止：kibana --- filebeat --- logstash --- elasticsearch

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