elasticsearch系列：ES 集群管理（集群规划、集群搭建、集群管理）

本是古典何须时尚 2021-12-20 04:49 533阅读 0赞

# 一、集群规划 #

搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题：

1. 我们需要多大规模的集群？

2. 集群中的节点角色如何分配？

3. 如何避免脑裂问题？

4. 索引应该设置多少个分片？

5. 分片应该设置几个副本？

下面我们就来分析和回答这几个问题

### 1、我们需要多大规模的集群？ ###

**需要从以下两个方面考虑：**

*  1.1 当前的数据量有多大？数据增长情况如何？
 *  1.2 你的机器配置如何？cpu、多大内存、多大硬盘容量？

**推算的依据：**

*  ES JVM heap 最大可以设置32G 。
 *  30G heap 大概能处理的数据量 10 T。如果内存很大如128G，可在一台机器上运行多个ES节点实例。
 *  **备注：集群规划满足当前数据规模+适量增长规模即可，后续可按需扩展。**

**两类应用场景：**

*  A. 用于构建业务搜索功能模块，且多是垂直领域的搜索。数据量级几千万到数十亿级别。一般2-4台机器的规模。
 *  B. 用于大规模数据的实时OLAP（联机处理分析），经典的如ELK Stack，数据规模可能达到千亿或更多。几十到上百节点的规模。

### 2、集群中的节点角色如何分配？ ###

**2.1 节点角色：**

*  **Master**

node.master: true 节点可以作为主节点

*  **DataNode**

node.data: true 默认是数据节点。

*  **Coordinate node** 协调节点

如果仅担任协调节点，将上两个配置设为false。

说明：

一个节点可以充当一个或多个角色，默认三个角色都有

协调节点：一个节点只作为接收请求、转发请求到其他节点、汇总各个节点返回数据等功能的节点。就叫协调节点

**2.2 如何分配：**

*  A. 小规模集群，不需严格区分。
 *  B. 中大规模集群（十个以上节点），应考虑单独的角色充当。特别并发查询量大，查询的合并量大，可以增加独立的协调节点。**角色分开的好处是分工分开，不互影响。如不会因协调角色负载过高而影响数据节点的能力。**

### 3、如何避免脑裂问题？ ###

**3.1 脑裂问题**：

一个集群中只有一个A主节点，A主节点因为需要处理的东西太多或者网络过于繁忙，从而导致其他从节点ping不通A主节点，这样其他从节点就会认为A主节点不可用了，就会重新选出一个新的主节点B。过了一会A主节点恢复正常了，这样就出现了两个主节点，导致一部分数据来源于A主节点，另外一部分数据来源于B主节点，出现数据不一致问题，这就是**脑裂**。

**3.2 尽量避免脑裂，需要添加最小数量的主节点配置：**

**discovery.zen.minimum\_master\_nodes:** (有master资格节点数/2) + 1

这个参数控制的是，选举主节点时需要看到最少多少个具有master资格的活节点，才能进行选举。官方的推荐值是(N/2)+1，其中N是具有master资格的节点的数量。

**3.3 常用做法（中大规模集群）：**

*  1. Master 和 dataNode 角色分开，配置奇数个master，如3 
 *  2. 单播发现机制，配置master资格节点：

discovery.zen.ping.multicast.enabled: false —— 关闭多播发现机制，默认是关闭的

discovery.zen.ping.unicast.hosts: \["master1", "master2", "master3"\] —— 配置单播发现的主节点ip地址，其他从节点要加入进来，就得去询问单播发现机制里面配置的主节点我要加入到集群里面了，主节点同意以后才能加入，然后主节点再通知集群中的其他节点有新节点加入

*  3. 配置选举发现数，及延长ping master的等待时长

discovery.zen.ping\_timeout: 30（默认值是3秒）——其他节点ping主节点多久时间没有响应就认为主节点不可用了  
discovery.zen.minimum\_master\_nodes: 2 —— 选举主节点时需要看到最少多少个具有master资格的活节点，才能进行选举

### 4、索引应该设置多少个分片？ ###

说明：分片数指定后不可变，除非重索引。

**思考：**

*  分片对应的存储实体是什么？

存储的实体是索引

*  分片是不是越多越好？

不是

*  分片多有什么影响？

分片多浪费存储空间、占用资源、影响性能

### 4.1 分片过多的影响： ###

每个分片本质上就是一个Lucene索引, 因此会消耗相应的文件句柄, 内存和CPU资源。  
每个搜索请求会调度到索引的每个分片中. 如果分片分散在不同的节点倒是问题不太. 但当分片开始竞争相同的硬件资源时, 性能便会逐步下降。  
ES使用词频统计来计算相关性. 当然这些统计也会分配到各个分片上. 如果在大量分片上只维护了很少的数据, 则将导致最终的文档相关性较差。

### 4.2 分片设置的可参考原则： ###

*  ElasticSearch推荐的最大JVM堆空间是30~32G, 所以把你的分片最大容量限制为30GB, 然后再对分片数量做合理估算. 例如, 你认为你的数据能达到200GB, 推荐你最多分配7到8个分片。
 *  在开始阶段, 一个好的方案是根据你的节点数量按照1.5~3倍的原则来创建分片. 例如,如果你有3个节点, 则推荐你创建的分片数最多不超过9(3x3)个。当性能下降时，增加节点，ES会平衡分片的放置。
 *  对于基于日期的索引需求, 并且对索引数据的搜索场景非常少. 也许这些索引量将达到成百上千, 但每个索引的数据量只有1GB甚至更小. 对于这种类似场景, 建议只需要为索引分配1个分片。如日志管理就是一个日期的索引需求，日期索引会很多，但每个索引存放的日志数据量就很少。

### 5、分片应该设置几个副本？ ###

说明：副本数是可以随时调整的！

**思考：**

*  副本的用途是什么？

备份数据保证高可用数据不丢失，高并发的时候参与数据查询

*  针对它的用途，我们该如何设置它的副本数？

一般一个分片有1-2个副本即可保证高可用

*  集群规模没变的情况下副本过多会有什么影响？

副本多浪费存储空间、占用资源、影响性能

### 5.1 副本设置基本原则： ###

为保证高可用，副本数设置为2即可。要求集群至少要有3个节点，来分开存放主分片、副本。  
如发现并发量大时，查询性能会下降，可增加副本数，来提升并发查询能力。

注意：新增副本时主节点会自动协调，然后拷贝数据到新增的副本节点

## 二、集群搭建 ##

**1. 准备3台虚拟机：**

192.168.152.128 、192.168.152.129、192.168.152.130

**2. 在3台虚拟机里面都安装好elasticsearch**

安装教程参考我之前写的文章的ES的安装和配置部分：

https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9189078.html

**3. 修改3台虚拟机下ES的配置，使得它们组成一个集群**

进入elasticsearch的config目录，修改elasticsearch.yml的配置

*  3.1. IP访问限制、默认端口修改9200

这里有两个需要提醒下，第一个就是IP访问限制，第二个就是es实例的默认端口号9200。IP访问限制可以限定具体的IP访问服务器，这有一定的安全过滤作用。

# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6): 
    # 
    network.host: 192.168.152.128

如果设置成0.0.0.0则是不限制任何IP访问。一般在生产的服务器可能会限定几台IP，通常用于管理使用。

默认的端口9200在一般情况下也有点风险，可以将默认的端口修改成另外一个，这还有一个原因就是怕开发人员误操作，连接上集群。当然，如果你的公司网络隔离做的很好也无所谓。

# 
    # Set a custom port for HTTP: 
    # 
    http.port: 9200 
    transport.tcp.port: 9300

这里的9300是集群内部通讯使用的端口，这个也可以修改掉。因为连接集群的方式有两种，通过扮演集群node也是可以进入集群的，所以还是安全起见，修改掉默认的端口。

说明：记得修改安装了ES的3台虚拟机（三个节点）的相同配置，要不然节点之间无法建立连接工作，也会报错。

*  3.2 集群发现IP列表、node、cluster名称

紧接着修改集群节点IP地址，这样可以让集群在规定的几个节点之间工作。elasticsearch，默认是使用自动发现IP机制。就是在当前网段内，只要能被自动感知到的IP就能自动加入到集群中。这有好处也有坏处。好处就是自动化了，当你的es集群需要云化的时候就会非常方便。但是也会带来一些不稳定的情况，如，master的选举问题、数据复制问题。

导致master选举的因素之一就是集群有节点进入。当数据复制发生的时候也会影响集群，因为要做数据平衡复制和冗余。这里面可以独立master集群，剔除master集群的数据节点能力。

固定列表的IP发现有两种配置方式，一种是互相依赖发现，一种是全量发现。各有优势吧，我是使用的依赖发现来做的。这有个很重要的参考标准，就是你的集群扩展速度有多快。因为这有个问题就是，当全量发现的时候，如果是初始化集群会有很大的问题，就是master全局会很长，然后节点之间的启动速度各不一样。所以我采用了靠谱点的依赖发现。

你需要在192.168.152.128的elasticsearch中配置成：

# --------------------------------- Discovery ---------------------------------- 
    # 
    # Pass an initial list of hosts to perform discovery when new node is started: 
    # The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"] 
    # 
    discovery.zen.ping.unicast.hosts: [ "192.168.152.129:9300","192.168.152.130:9300" ]

让他去发现129，130的机器，以此内推，完成剩下的129和130机器的配置。

然后你需要配置下集群名称，就是你当前节点所在集群的名称，这有助于你规划你的集群。集群中的所有节点的集群名称必须一样，只有集群名称一样才能组成一个逻辑集群。

# ---------------------------------- Cluster ----------------------------------- 
    # 
    # Use a descriptive name for your cluster: 
    # 
    cluster.name: mycluster

配置你当前节点的名称

# 
    # ------------------------------------ Node ------------------------------------ 
    # 
    # Use a descriptive name for the node: 
    # 
    node.name: node-1

以此类推，完成另外两个节点的配置。cluster.name的名称必须保持一样。然后分别设置node.name。

*  说明：

这里搭建的是一个简单的集群，没有做集群节点角色的区分，所以3个节点默认的角色有主节点、数据节点、协调节点

*  选举ES主节点的逻辑：

选举的大概逻辑，它会根据分片的数据的前后新鲜程度来作为选举的一个重要逻辑。（日志、数据、时间都会作为集群master全局的重要指标）

*  因为考虑到数据一致性问题，当然是用最新的数据节点作为master，然后进行新数据的复制和刷新其他node。

## 三、集群管理 ##

### 1. 监控API ###

http://localhost:9200/\_cat

GET  /_cat
    
    /_cat/health
    /_cat/nodes
    /_cat/master
    /_cat/indices
    /_cat/allocation 
    /_cat/shards 
    /_cat/shards/{index}
    /_cat/thread_pool
    /_cat/segments 
    /_cat/segments/{index}

### 2. x-pack ###

为集群提供安全防护、监控、告警、报告等功能的收费组件；  
部分免费：https://www.elastic.co/subscriptions  
6.3开始已开源，并并入了elasticsearch核心中。

官网安装介绍：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/installing-xpack-es.html

**参考文章：**

**集群搭建一：https://www.cnblogs.com/wangiqngpei557/p/5967377.html**

**集群搭建二：https://www.cnblogs.com/jstarseven/p/6803054.html 这一篇文章写得比较详细，同时还总结了搭建过程中遇到的问题，搭建ES集群的话强烈推荐**

**原文网址：**[https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9220535.html][https_www.cnblogs.com_leeSmall_p_9220535.html]

[https_www.cnblogs.com_leeSmall_p_9220535.html]: https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9220535.html