Elasticsearch由浅入深(二)ES基础分布式架构、横向扩容、容错机制

时间:2023-01-14 03:49:44

Elasticsearch的基础分布式架构

Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性

Elasticsearch是一套分布式系统,分布式是为了应对大数据量。

Elasticsearch隐藏了复杂的分布式机制:

  • 分片:我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中去了,我们没有关心过数据是如何进行分配的、数据到哪个shard中去了。
  • 集群发现机制(cluster discovery):如果启动一个新的es进程,那么这个es进程会作为一个node并且发现es集群,然后自动加入进去。
  • shard负载均衡:举例,假设现在有3个节点,总共有25个shard要分配到3个节点上去,es会自动进行均分分配,以保证每个节点的均衡的读写负载请求
  • shard副本
  • 请求路由
  • 集群扩容
  • shard重分配

Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容

扩容方案:

  6台服务器,每台容纳1T的数据,马上数据量要增长到8T,这个时候有两个方案。

(1)垂直扩容:重新购置两台服务器,每台服务器的容量就是2T,替换掉老的两台服务器,那么现在6台服务器的总容量就是 4 * 1T + 2 * 2T = 8T。

(2)水平扩容:新购置两台服务器,每台服务器的容量就是1T,直接加入到集群中去,那么现在服务器的总容量就是8 * 1T = 8T

垂直扩容:采购更强大的服务器 ,成本非常高昂,而且会有瓶颈,假设世界上最强大的服务器容量就是10T,但是当你的总数量达到5000T的时候,你要采购多少台最强大的服务器啊。

水平扩容:业界经常采用的方案,采购越来越多的普通服务器,性能比较一般,但是很多普通服务器组织在一起,就能构成强大的计算和存储能力。

增减或减少节点时的数据rebalance

比如现在有4个node,其中3个node中有一个shard,1个node中有2个shard,但是这个时候如果有一个新的node加入进来,则es会自动把其中一个shard分配到刚加入的node上去。

master节点

一个es集群中总会有一个node是master节点:

  • 管理es集群的元数据:比如说索引的创建和删除、维护索引元数据;节点的增加和移除、维护集群的数据
  • 默认情况下,会自动选择出一台节点作为master节点
  • master节点不承载所有的请求,所以不会是单点瓶颈

节点平等的分布式架构

  1. 节点对等,每个节点都能接收所有的请求
  2. 自动请求路由:任何一个节点接收到请求后,都可以把这个请求自动路由到相关节点上去处理该请求。
  3. 响应收集:最原始节点会从其他节点接收响应数据,然后把这些数据返回给客户端。

primary shard 和 replica shard机制再次梳理

  1. 一个索引(index)包含多个shard
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  2. 每个shard都是一个最小工作单元,承载部分数据,lucene实例,完整的建立索引和处理请求的能力。
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  3. 增减节点时,shard会自动在nodes中负载均衡。

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  4. primary shard和replica shard,每个document肯定只存在于某一个primary shard以及其对应的replica shrad中,不可能存在于多个primary shard。
  5. replica shard是primary shard的副本,负责容错,以及承担读请求负载。
  6. primary shard的数量在创建索引的时候就固定了,replica shard的数量可以随时修改。
  7. primary shard的默认数量是5,replica shrad默认数量是1。
  8. primary shard不能和自己的replica shard放在同一个节点上(否则节点宕机时,primary shard和replica shard都丢失了,起不到容错的作用。),但是可以和其它primary shard的replica shard放在同一个节点上。

单node环境下创建index是什么样子的?

  1. 单node环境下,创建一个index: 有3个primary shard、3个replica shard
    PUT /test_index
    {
    "settings" : {
    "number_of_shards" : ,
    "number_of_replicas" :
    }
    }
  2. 集群状态是yellow
  3. 这个时候,只会将3个primary shard分配到仅有的一个node上去,另外3个replica shard是无法分配的
  4. 集群可以正常工作,但是一旦出现节点宕机,数据全部丢失,而且集群不可用,无法承担任何请求
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两个node环境下replica shard是如何分配的?

此时的情况,1个node、3个primary shard、3个replica shard

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如果此时新增一个node进来,构成了一个由2个node组成的es集群,如下:

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并且:

  1. primary shard会自动把数据同步到对应的replica shard上去
  2. 客户端的读请求可以发送到primary shard上去,也可以发送到replica shard上去

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Elasticsearch横向扩容

  1. primary shard 和 replica shard自动负载均衡
    目前情况:2个node, 3个primary shard,3个replica shard
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    如果此时给es集群增加一个节点(node),es会自动对primary shard和replica shard进行负载均衡
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  2. 每个Node有更少的shard, IO/CPU/Memory资源给每个shard分配更多,每个shard性能更好
  3. 扩容的极限,6个shard(3个primary shard,3个replica shard),最多扩容到6台机器,每个shard可以占用单台服务器的所有资源,性能最好
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  4. 超出扩容极限,动态修改replica数量,9个shard(3primary,6 replica),扩容到9台机器,比3台机器时,拥有3倍的读吞吐量
  5. 3台机器下,9个shard(3 primary,6 replica),资源更少,但是容错性更好,最多容纳2台机器宕机,6个shard只能容纳0台机器宕机
  6. 这里的这些知识点,你综合起来看,就是说,一方面告诉你扩容的原理,怎么扩容,怎么提升系统整体吞吐量;另一方面要考虑到系统的容错性,怎么保证提高容错性,让尽可能多的服务器宕机,保证数据不丢失

Elasticsearch容错机制

  1. master选举、replica容错、数据恢复 
    目前es集群情况:3个node,9个shard(3个primary shard,6个replica shard)
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    如果此时master node宕机:
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    因为Node1节点宕机了,所以primary shard0、replica shard1、replica shard2三个3shard就丢失了。master node宕机的一瞬间,primary shard0这个shard就没有了,此时就不是active status,所以集群的状态为red.

  2. 容错第一步master选举,自动选举另外一个node成为新的master,承担起master的责任来:
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  3. 容错第二步新master将丢失的primary shard的某个replica shard提升为primary shard,此时cluster status会变为Yellow,因为所有的primary shard都变成了active status,但是,少了一个replica shard,所以不是所有的replica shard都是active
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  4. 容错第三步重启故障的node, new master节点将会把缺失的副本都copy一份到该node上去,而且该node会使用之前已有的shard数据,只是同步一下宕机之后发生的改变。
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    此时es cluster的状态为green,因为所有的primary shard和replica shard都是active状态。