本文目录
一、Elasticsearch 基本术语
1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素
1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素
二、Elasticsearch 工作原理
2.1 文档存储的路由
2.2 如何健康检查
2.3 如何水平扩容
三、小结
1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素
文档（Document）
文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。
索引（Index）
索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。
类型（Type）
类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。
和关系型数据库 MySQL 做个类比 ：
Document 类似于 Record
Type 类似于 Table
Index 类似于 Database
1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素
集群（Cluster）
服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。
ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。
集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。
那分片和节点的配置呢？
节点（Node ）
一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。
下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
那么，只有一个节点的 ElasticSearch 服务会存在瓶颈。如图：
分片（Shard）
分片，是 ES 节点中最小的工作单元。分片仅仅保存全部数据的一部分，分片的集合是 ES 的索引。分片包括主分片和副分片，主分片是副分片的拷贝。主分片和副分片地工作基本没有大的区别。
在索引中全文搜索，然后会查询到每个分片，将每个分配的结果进行全局地收集处理，并返回。
二、Elasticsearch 工作原理
2.1 文档存储的路由
当索引到一个文档（如：报价系统），具体的文档数据（如：报价数据）会存储到一个分片。具体文档数据会被切分，并分别存储在分片 1 或者 分片 2 …
那么如何确定存在哪个分片呢?
存储路由过程由下面地公式决定：
routing 是可变值，支持自定义，默认文档 _id。
hash 函数生成数字，经过取余算法得到余数，那么这个余数就是分片的位置。
这是不是有点负载均衡的类似。
2.2 如何健康检查
集群名，集群的健康状态
status 字段是需要我们关心的。状态可能是下列三个值之一：
active_primary_shards 集群中的主分片数量
active_shards 所有分片的汇总值
relocating_shards 显示当前正在从一个节点迁往其他节点的分片的数量。通常来说应该是 0，不过在 Elasticsearch 发现集群不太均衡时，该值会上涨。比如说：添加了一个新节点，或者下线了一个节点。
initializing_shards 刚刚创建的分片的个数。
unassigned_shards 已经在集群状态中存在的分片。
2.3 如何水平扩容
主分片在索引创建已经确定。读操作可以同时被主分片和副分片处理。因此，更多的分片，会拥有更高的吞吐量。自然，需要增加更多的硬件资源支持吞吐量。
说明，这里无法提高性能，因为每个分片获得的资源会变少。
动态调整副本分片数，按需伸缩集群，比如把副本数默认值为 1 增加到 2：
三、小结
简单初探了下 ElasticSearch 的相关内容。后面会主要落地到实战，关于 spring-data-elasticsearch 这块的实战。
最后，《 深入浅出 spring-data-elasticsearch 》小连载目录如下：
深入浅出 spring-data-elasticsearch - ElasticSearch 架构初探（一）
深入浅出 spring-data-elasticsearch - 概述（二）
深入浅出 spring-data-elasticsearch - 基本案例详解（三）
深入浅出 spring-data-elasticsearch - 复杂案例详解（四）
深入浅出 spring-data-elasticsearch - 架构原理以及源码浅析（五）
资料：
官方《Elasticsearch: 权威指南》
https://www.elastic.co/guide/c ... .html
一、Elasticsearch 基本术语
1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素
1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素
二、Elasticsearch 工作原理
2.1 文档存储的路由
2.2 如何健康检查
2.3 如何水平扩容
三、小结
推荐：Spring For All 社区 http://spring4all.com
1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素
文档（Document）
文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。
索引（Index）
索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。
类型（Type）
类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。
和关系型数据库 MySQL 做个类比 ：
Document 类似于 Record
Type 类似于 Table
Index 类似于 Database
1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素
集群（Cluster）
服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。
ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。
集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。
那分片和节点的配置呢？
节点（Node ）
一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。
下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
那么，只有一个节点的 ElasticSearch 服务会存在瓶颈。如图：
分片（Shard）
分片，是 ES 节点中最小的工作单元。分片仅仅保存全部数据的一部分，分片的集合是 ES 的索引。分片包括主分片和副分片，主分片是副分片的拷贝。主分片和副分片地工作基本没有大的区别。
在索引中全文搜索，然后会查询到每个分片，将每个分配的结果进行全局地收集处理，并返回。
二、Elasticsearch 工作原理
2.1 文档存储的路由
当索引到一个文档（如：报价系统），具体的文档数据（如：报价数据）会存储到一个分片。具体文档数据会被切分，并分别存储在分片 1 或者 分片 2 …
那么如何确定存在哪个分片呢?
存储路由过程由下面地公式决定：
shard = hash(routing) % number_of_primary_shardsrouting 是可变值，支持自定义，默认文档 _id。
hash 函数生成数字，经过取余算法得到余数，那么这个余数就是分片的位置。
这是不是有点负载均衡的类似。
2.2 如何健康检查
集群名，集群的健康状态
GET http://127.0.0.1:9200/_cluster/stats
{
"cluster_name": "elasticsearch",
"status": "green",
"timed_out": false,
"number_of_nodes": 1,
"number_of_data_nodes": 1,
"active_primary_shards": 0,
"active_shards": 0,
"relocating_shards": 0,
"initializing_shards": 0,
"unassigned_shards": 0
}status 字段是需要我们关心的。状态可能是下列三个值之一：
green
所有的主分片和副本分片都已分配。你的集群是 100% 可用的。
yellow
所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。高可用会弱化把 yellow 想象成一个需要及时调查的警告。
red
至少一个主分片（以及它的全部副本）都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。
active_primary_shards 集群中的主分片数量
active_shards 所有分片的汇总值
relocating_shards 显示当前正在从一个节点迁往其他节点的分片的数量。通常来说应该是 0，不过在 Elasticsearch 发现集群不太均衡时，该值会上涨。比如说：添加了一个新节点，或者下线了一个节点。
initializing_shards 刚刚创建的分片的个数。
unassigned_shards 已经在集群状态中存在的分片。
2.3 如何水平扩容
主分片在索引创建已经确定。读操作可以同时被主分片和副分片处理。因此，更多的分片，会拥有更高的吞吐量。自然，需要增加更多的硬件资源支持吞吐量。
说明，这里无法提高性能，因为每个分片获得的资源会变少。
动态调整副本分片数，按需伸缩集群，比如把副本数默认值为 1 增加到 2：
PUT /blogs/_settings
{
"number_of_replicas" : 2
}三、小结
简单初探了下 ElasticSearch 的相关内容。后面会主要落地到实战，关于 spring-data-elasticsearch 这块的实战。
最后，《 深入浅出 spring-data-elasticsearch 》小连载目录如下：
深入浅出 spring-data-elasticsearch - ElasticSearch 架构初探（一）
深入浅出 spring-data-elasticsearch - 概述（二）
深入浅出 spring-data-elasticsearch - 基本案例详解（三）
深入浅出 spring-data-elasticsearch - 复杂案例详解（四）
深入浅出 spring-data-elasticsearch - 架构原理以及源码浅析（五）
资料：
官方《Elasticsearch: 权威指南》
https://www.elastic.co/guide/c ... .html
本文作者： 泥瓦匠
原文链接： http://www.bysocket.com
版权归作者所有，转载请注明出处
