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1,常见的集群部署方式

ES 有以下不同类型的节点:

  • Master(eligible)节点:只有 Master eligible 节点可以成为 Master 节点。

    • Master 节点用于维护索引信息和集群状态。
  • Data 节点:负责数据存储。
  • Ingest 节点:数据预处理。
  • Coordinating 节点:处理用户请求。
  • ML 节点:机器学习相关功能。

在开发环境中,一个节点可以承担多种角色。

但是在生产环境,建议一个节点只负责单一角色,以达到高可用性及高性能。同时根据业务需求和硬件资源来合理分配节点。

1.1,节点配置参数

在默认情况下,一个节点会同时扮演 Master eligible Node,Data Node 和 Ingest Node。

各类型的节点配置参数如下:

节点类型 配置参数 默认值
Master eligible node.master true
Data Node node.data true
Ingest Node node.ingest true
Coordinating -
ML node.ml true(需要 enable x-pack)

默认情况下,每个节点都是一个 Coordinating 节点,可以将 node.masternode.datanode.ingest 同时设置为 false,让一个节点只负责 Coordinating 节点的角色。

1.2,配置单一角色

默认情况下,一个节点会承担多个角色,可以通过配置让一个节点只负责单一角色。

单一职责节点配置:

  • Master 节点:从高可用和避免脑裂的角度考虑,生产环境可配置 3 个 Master节点。

    • node.master:true
    • node.ingest:false
    • node.data:false
  • Data 节点
    • node.master:false
    • node.ingest:false
    • node.data:true
  • Ingest 节点
    • node.master:false
    • node.ingest:true
    • node.data:false
  • Coordinating 节点
    • node.master:false
    • node.ingest:false
    • node.data:false

1.3,水平扩展架构

集群的水平扩展:

  • 当需要更多的磁盘容量和读写能力时,可以增加 Data Node;
  • 当系统有大量的复杂查询和聚合分析时,可以增加 Coordinating Node。

1.4,读写分离架构

使用 Ingest 节点对数据预处理。

2,分片设计与管理

ES 中的文档存储在索引中,索引的最小存储单位是分片,不同的索引存储在不同的分片中。

当讨论分片时,一般是基于某个索引的,不同索引之间的分片互不干扰。

分片分为主分片副本分片两种;副本分片是主分片的拷贝,主要用于备份数据。

关于主副分片数的设置

  • 主分片数:主分片数在索引创建时确定,之后不能修改。

    • 在 ES 7.0 以后,一个索引默认有一个主分片。
    • 一个索引的主分片数不能超过 1024
  • 副本分片数:副本分片数在索引创建之后可以动态修改。
    • 副本分片数默认为 1。

关于每个节点上的分片数的设置,可参考这里

2.1,主分片的设计

如果某个索引只有一个主分片

  • 优点:查询算分和聚合不精准的问题都可避免。
  • 缺点:集群无法实现水平扩展。
    • 因为索引(不管该索引的数据量达到了多大)只能存储在一个主分片上(一个分片不能跨节点存储/处理);
    • 对于单个主分片的索引来说,即使有再多的数据节点,它也无法利用。

如果某个索引有多个主分片

  • 优点:集群可以实现水平扩展。

    • 对于拥有多个主分片的索引,该索引的数据可以分布在多个主分片上,不同的主分片可以分布在不同的数据节点中;这样,该索引就可以利用多个节点的读写能力,从而处理更多的数据。
    • 如果当前的数据节点数小于主分片数,当有新的数据节点加入集群后,这些主分片就会自动被分配到新的数据节点上,从而实现水平扩容。
  • 缺点:但是主分片数也不能过多,因为对于分片的管理也需要额外的资源开销。主要会带来以下问题:
    • 每次搜索/聚合数据时需要从多个分片上获取数据,并汇总;除了会带来精准度问题,还会有性能问题。
    • 分片的 Meta 信息由 Master 节点维护管理,过多的分片,会增加 Master 节点的负担。

对于分片的设计建议

  • 从分片的存储量考虑:

    • 对于日志类应用,单个分片不要大于 50G;
    • 对于搜索类应用,单个分片不要大于 20G;
  • 从分片数量考虑:
    • 一个 ES 集群的分片(包括主分片和副本分片)总数不超过 10 W

2.2,副本分片的设计

副本分片是主分片的备份:

  • 优点:

    • 可防止数据丢失,提高系统的可用性;
    • 可以分担主分片的查询压力,提高系统的查询性能。
  • 缺点:
    • 与主分片一样,需要占用系统资源,有多少个副本,就会增加多少倍的存储消耗。
    • 会降低系统的写入速度。

3,集群容量规划

容量规划指的是,在一个实际项目中:

  • 一个集群需要多少节点,以及节点类型分配。
  • 一个索引需要几个主分片,几个副本分片。

3.1,要考虑的因素

做容量规划时要考虑的因素:

  • 机器的软硬件配置
  • 数据量:
    • 单条文档的尺寸
    • 文档的总数量
    • 索引的总数量
  • 业务需求:
    • 文档的复杂度、数据格式
    • 写入需求
    • 查询需求
    • 聚合需求

3.2,硬件配置

对系统整体性能要求高的,建议使用 SSD,内存与硬盘的比例可为 1:10。

对系统整体性能要求一般的,可使用机械硬盘,内存与硬盘的比例可为 1:50。

JVM 配置为机器内存的一半,建议 JVM 内存配置不超过 32 G。

单个节点的数据建议控制在 2TB 以内,最大不超过 5 TB。

3.3,常见应用场景

有如下常见应用场景:

  • 搜索类应用:

    • 总体数据集大小基本固定,数据量增长较慢。
  • 日志类应用:
    • 每日新增数据量比较稳定,数据量持续增长,可预期。
1,处理时间序列数据

ES 中提供了 Date Math 索引名用于写入时间序列的数据。

示例:

请求 URI 要经过 URL 编码:

# PUT /<my-index-{now/d}>
# 经过 URL 编码后
PUT /%3Cmy-index-%7Bnow%2Fd%7D%3E

查询示例:

# POST /<logs-{now/d}/_search
POST /%3Clogs-%7Bnow%2Fd%7D%3E/_search # POST /<logs-{now/w}/_search
POST /%3Clogs-%7Bnow%2Fw%7D%3E/_search

4,ES 开发模式与生产模式

从 ES 5 开始,ES 支持开发模式与生产模式,ES 可通过配置自动选择不同的模式去运行:

  • 开发模式配置:

    • http.host:localhost
    • transport.bind_host:localhost
  • 生产模式配置:
    • http.host:真实 IP 地址
    • transport.bind_host:真实 IP 地址

4.1,Booststrap 检测

在生产模式启动 ES 集群时,会进行 Booststrap 检测(只有检测通过才能启动成功),它包括:

  • JVM 检测
  • Linux 检测:只在 Linux 环境进行

4.2,JVM 配置

JVM 通过 config 目录下的 jvm.options 文件进行配置,需要注意以下几点:

  • 将 Xms 和 Xmx 设置成一样;
  • Xmx 不要超过物理内存的 50%,最大内存建议不超过 32G;
  • JVM 有 Server 和 Client 两种模式,在 ES 的生产模式必须使用 Server 模式;
  • 需要关闭 JVM Swapping

4.3,更多的 ES 配置

更多的关于 ES 的配置可参考其官方文档,包括:

5,监控集群状态

集群状态为 Green 只能代表分片正常分配,不能代表没有其它问题。

ES 提供了很多监控相关的 API:

5.1,Slow log

ES 的 Slow log 可以设置一些阈值,当写入时间或者查询时间超过这些阈值后,会将相关操作记录日志。

5.2,集群诊断

需要监控的指标:

一个集群诊断工具 Support Diagnostics

(本节完。)


推荐阅读:

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ElasticSearch 数据建模

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