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一、ElasticSearch 节点类型
在ElasticSearch中主要分为两类节点，一类是Master节点，一类是DataNode。
1. Master节点
当某个节点启动后，然后使用Discovery机制找到集群中的其他节点，并建立连接。并从候选主节点中选出一个Master节点。
Discovery机制：discovery.seed_hosts: ["s201", "s202", "s203"]
候选主节点：cluster.initial_master_nodes: ["moe-es-node1", "moe-es-node2", "moe-es-node3"]
Master节点主要职责
- 管理索引：创建索引、删除索引、分配分片
- 维护元数据
- 管理集群节点状态
- 不负责数据写入和查询
2. DataNode节点
在ElasticSearch集群中，会有N个DataNode节点。
DataNode节点主要负责
- 数据写入
- 数据检索
大部分ElasticSearch的压力都在DataNode节点上，在生产环境中，内存最好配置大一些。
二、分片和副本机制
1. shard 分片
ElasticSearch是一个分布式的搜索引擎，索引的数据也是分成若干部分，分布在不同的服务器节点中，意思就是一台机器存不下，多台机器来存储。分布在不同服务器节点中的索引数据，就是分片（shard）。ElasticSearch会自动管理分片，如果发现分片不均衡，就会自动迁移。
一个索引（index）由多个shard（分片）组成，而分片是分布在不同服务器节点上的。
2. replica 副本
为了保证ElasticSearch分片（shard）的高可用、容错性，ElasticSearch会对分片（shard）引入replica（副本）机制，每一个分片都有对应的副本分片。
每个分片都会有一个主分片（Primary Shard），若干个副本分片（Replica Shard）
Primary Shard 和 Replica Shard不在同一个服务器节点上。
3. 创建索引时指定分片和副本
创建指定分片数量、副本数量的索引
PUT /moe_article
{
"mappings": {
"properties": {
}
},
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2
}
}
假如有三台服务器节点
number_of_shards：3个主分片
number_of_replicas：2个副本
三、ElasticSearch 重要工作流程
1. ElasticSearch 文档写入原理
- 假如选择了Node2（DataNode）发送请求，此时Node2称为coordinating node（协调节点）
- 计算得到文档要写入的分片
shard = hash(routing) % number_of_primary_shardsrouting 是一个可变值，默认是文档的 _id - coordinating node会进行路由，将请求转发给其他DataNode（对应某个primary shard，假如主分片在Node1节点上）
- Node1上的Primary Shard处理请求，写入数据到索引库中，并将数据同步到其他的Replica Shard中
- Primary Shard 和 Replica Shard都保存完文档后，返回客户端。
2. ElasticSearch 检索原理
- 假如选择了Node2，此时Node2称为coordinating node（协调节点）
- 协调节点（Coordinating Node）将查询请求广播到每一个数据节点，这些数据节点的分片会处理该查询请求。
- 每个分片进行数据查询，将符合条件的数据放在一个优先队列中，并将这些数据的文档ID、节点信息、分片信息返回给协调节点。
- 协调节点将所有的结果进行汇总，并进行全局排序。
- 协调节点向包含这些文档ID的分片发送get请求，对应的分片将文档数据返回给协调节点，最后协调节点将数据返回给客户端。
四、总结
ElasticSearch节点类型分为 Master（主节点）和 DataNode（数据节点）。分片（Shard）分为 Primary Shard（主分片）和 Replica Shard（副分片）。分片（Shard）可以支撑海量数据，解决单机磁盘容量问题，副本（Replica）可以保证数据不丢失。
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