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支持高并发
解决海量数据 1.cluster 集群#xff1a;包含多个节点#xff0c;每个节点属于哪个集群是通过一个集群名称#xff08;集群名称#xff0c;默认是elasticsearch#xff09;来决定的#xff0c;对于中小型应用来说#xff0c;刚开始一个集群就…解决单点故障
支持高并发
解决海量数据 1.cluster 集群包含多个节点每个节点属于哪个集群是通过一个集群名称集群名称默认是elasticsearch来决定的对于中小型应用来说刚开始一个集群就一个节点很正常
通过集群名称来决定的
2.Node 节点集群中的一个节点节点也有一个名称默认是随机分配的节点名称很重要在执行运维管理操作的时候默认节点会去加入一个名称为elasticsearch的集群如果直接启动一堆节点那么它们会自动组成一个elasticsearch集群当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群
集群中的一个节点节点也有一个名称
3.shard分片单台机器无法存储大量数据es可以将一个索引中的数据切分为多个shard分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展存储更多数据让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。
4.replica复制品预防宕机为主分片创建多个副本默认创建五个从切片默认一个从切片可以修改。因此可以为每个shard创建多个replica副本
从分片来做数据冗余 es的流程
一个集群里有多个节点Node1Node2Node3
ES默认就是分布式存储Es的数据存储都是分片进行存储一个索引库下有多个主shard当然为了解决主shard单点故障问题每个主shard还可以有多个从shard来做数据冗余。
1.创建索引库的时候就要确定主shard的数量后续shard数量是不能修改的。
2.主shard不能和它和当前它自己的从分片在同一个节点同一家人不能都在一家公司
3.分片都是分别在各个节点上的
4.一个主可以有多个从但是一个从只能有一个主。
5.同一个主分片的从分片也不能在同一个节点。
6.主切片位置确定不能改从切片可以改。
写数据时怎么得知主分片位置
通过计算documentId 的hashi值的主shard数量再看计算出的分片在哪个一个主分片
连接节点存储数据并将数据复制给从分片。
读数据也是hash模以主切片的数量连接该节点。获取主切片从分片信息通过负载均衡从多个从分片获得一个从分片然后读。
后面我想了想主切片存量不够了怎么办又不能新增主切片。
我问ai重新搞个索引库然后多指定些主切片 为了提高并发主切片负责写从切片负责读。 5.集群状态红绿灯 绿色健康黄色能用从部分不活跃红色不健康至少一个主 不活跃。 6.增加节点从分片会自动负载均衡。
索引库可以有多个主分片一个文档只存在一个分片 7.节点都是分了类型的master节点client节点data节点-存放数据的
master节点类似于注册中心管理所有数据节点和分片的关系
client节点负载均衡节点客户端先连接的client节点接收外部发生的请求放在本地通过计算计算hash值进行连接操作。
角色分配不清楚会出现脑裂问题高并发既要接收数据又要管理又要写脑容量不够最好给节点分配角色。
node.master
node.data 两个都是默认为true
master代表有资格决定的话node.data false
数据节点node.master false
负载均衡
