es|ES分片副本设置及集群部署分布式|后端|es

一、概念 1、分片Shards 【es|ES分片副本设置及集群部署】一个 Lucene 索引我们在 Elasticsearch 称作分片。一个Elasticsearch 索引是分片的集合。当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候，他发送查询到每一个属于索引的分片（Lucene 索引），然后合并每个分片的结果到一个全局的结果集。

分片很重要，主要有两方面的原因：
1、允许水平分割 / 扩展我们的内容容量。
2、允许在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。

分片的配置必须在创建索引的时候就指定分片数量，因为这直接决定了数据的路由规则，索引不支持在运行中的索引进行动态修改，副本则可以。
2、副本Replicas Elasticsearch 允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做副本分片，目的就是解决在在某个分片或节点因出现问题时候，能提供故障转移的机制。

副本分片很重要，有两个主要原因：
1、在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到副本分片从不与主分片置于同一节点上是非常重要的。
2、扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行。

在运行中的集群上是可以动态调整副本分片数目的，我们可以按需伸缩集群。让我们把
副本数从默认的 1 增加到 2。

PUT your_index/_settings { "number_of_replicas" : 2 }

二、分片副本设置 1、分配 3个主分片和一份副本分配

PUT your_index { "mappings" : { "properties" : { #索引字段（略） } } "settings" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 1 } }

配置之后总共有3个主分片f1,f2,f3,并且每个分片有自己的一个副本分片，f1-back,f2-back,f3-back，总共6个分片。
2、集群部署 1、分片肯定以为着es的集群部署，那么怎样设置分配和副本才能使得集群部署合理呢？
如果我们按照1那样配置，并且只有一台机器

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集群健康值:yellow( 3 of 6 )：表示当前集群的全部主分片都正常运行，但是副本分片没有全部处在正常状态。
在同一个节点上既保存原始数据又保存副本是没有意义的，因为一旦失去了那个节点，我们也将丢失该节点上的所有副本数据。
虽然当前集群是正常运行的，但存在丢失数据的风险。
2、当我们有3台服务器，并且在每个启动的es都配置文件中都完成了集群监听配置

#在节点1配置节点2和3的地址 discovery.seed_hosts: ["localhost:9302", "localhost:9303"]

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集群健康值:green( 3 of 6 )：表示所有 6 个分片（包括 3 个主分片和 3 个副本分片）都在正常运行。

边框加粗的是主分片，没加粗的是副本分片，从中我们也可以看出es自动分片并没有强迫症，但是却严格遵守水平扩容，以及故障转移的配置规格，但节点一挂了（服务器node-1）,此时，副本0（node-2）副本1（node-3）会通过选举成为主分片，保证了索引的正常运行。

三、路由计算当索引一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。 Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？当我们创建文档时，它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢？首先这肯定不会是随机的，否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了。实际上，这个过程是根据下面这个公式决定的：

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

四、集群中es的数据增删改查操作流程 1、数据写流程（增、删）新建、删除请求都是写操作，必须在主分片上面完成之后才能被复制到相关的副本分片。

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当删除某个数据时，es并不会直接物理删除，而是将原文档的数据标记为删除，然后重新写入新的文档数据，被标记删除的文档数据，会有一定的策略进行统一收集再真正进行物理删除操作
2、更新流程 & 批量操作（改）

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更新一个文档的部分数据

客户端向Node 1发送更新请求。
它将请求转发到主分片所在的Node 3 。
Node3从主分片检索文档，修改_source字段中的JSON，并且尝试重新索引主分片的文档。如果文档已经被另一个进程修改,它会重试步骤3,超过retry_on_conflict次后放弃。
如果 Node 3成功地更新文档，它将新版本的文档并行转发到Node 1和 Node2上的副本分片，重新建立索引。一旦所有副本分片都返回成功，Node 3向协调节点也返回成功，协调节点向客户端返回成功。

当主分片把更改转发到副本分片时，它不会转发更新请求。相反，它转发完整文档的新版本。请记住，这些更改将会异步转发到副本分片，并且不能保证它们以发送它们相同的顺序到达。如果 Elasticsearch 仅转发更改请求，则可能以错误的顺序应用更改，导致得到损坏的文档。
3、数据读流程（查）

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五、优化 1、减少 Refresh 的次数 Lucene 在新增数据时，采用了延迟写入的策略，默认情况下索引的refresh_interval 为1 秒。
Lucene 将待写入的数据先写到内存中，超过 1 秒（默认）时就会触发一次 Refresh，然后 Refresh 会把内存中的的数据刷新到操作系统的文件缓存系统中。
如果我们对搜索的实效性要求不高，可以将 Refresh 周期延长，例如 30 秒。
这样还可以有效地减少段刷新次数，但这同时意味着需要消耗更多的 Heap 内存。
2、加大 Flush 设置 Flush 的主要目的是把文件缓存系统中的段持久化到硬盘，当 Translog 的数据量达到 512MB 或者 30 分钟时，会触发一次 Flush。
index.translog.flush_threshold_size 参数的默认值是 512MB，我们进行修改。
增加参数值意味着文件缓存系统中可能需要存储更多的数据，所以我们需要为操作系统的文件缓存系统留下足够的空间。
3、减少副本的数量 ES 为了保证集群的可用性，提供了 Replicas（副本）支持，然而每个副本也会执行分析、索引及可能的合并过程，所以 Replicas 的数量会严重影响写索引的效率。
当写索引时，需要把写入的数据都同步到副本节点，副本节点越多，写索引的效率就越慢。
如果我们需要大批量进行写入操作，可以先禁止Replica复制，设置
index.number_of_replicas: 0 关闭副本。在写入完成后， Replica 修改回正常的状态。