节点与集群结构

Elasticsearch 作为一个分布式系统，依赖节点（Node）和集群（Cluster）来实现数据分布、负载均衡与高可用性。理解它们是掌握集群管理和部署的基础。

1. 什么是节点（Node）

节点是运行 Elasticsearch 的单个实例，每个节点都有一个唯一名称，负责存储数据和处理请求。

节点类型

• 主节点（Master Node）：负责集群管理任务，如索引创建、节点加入与移除、分片分配。
• 数据节点（Data Node）：存储数据并执行索引和搜索操作。
• 协调节点（Coordinating Node）：接收客户端请求并将请求分发到相应数据节点（默认所有节点均有此功能）。
• 专用节点：如机器学习节点、投影节点等，承担特定任务。

2. 什么是集群（Cluster）

集群是多个节点的集合，共同协作管理数据和搜索任务。集群具有统一的名字，用于区分不同环境。

• 集群通过协调分片和副本，实现数据的高可用与负载均衡。
• 节点间通过内部通信协议（TCP 端口 9300）互联。

3. 节点加入集群流程

• 节点启动时通过 discovery.seed_hosts 配置发现集群中的其他节点。
• 主节点负责维护集群状态，并分配分片。
• 如果主节点失效，集群会自动选举新的主节点。

4. 配置示例

cluster.name: my-es-cluster
node.name: node-1
node.roles: [ master, data, ingest ]
network.host: 0.0.0.0
discovery.seed_hosts:
  - 192.168.1.10
  - 192.168.1.11
cluster.initial_master_nodes:
  - node-1
  - node-2

5. 设计建议

• 生产环境建议至少部署三个主节点，保证高可用性和选举稳定。
• 数据节点数量根据存储与查询压力调整。
• 协调节点可用于分离客户端请求，减轻数据节点负载。

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深入理解节点与集群结构，有助于合理规划 Elasticsearch 集群，保障系统的稳定性、扩展性和性能表现。