本文不涉及實戰操作，僅限叢集原理範圍探讨，基于版本7.6.X。
作者介紹
李猛，Elastic Stack 深度使用者，通過 Elastic 工程師認證，2012年接觸 Elasticsearch，對 Elastic Stack 技術棧開發、架構、運維等方面有深入體驗，實踐過多種大中型項目；為企業提供 Elastic Stack 咨詢教育訓練以及調優實施；多年實戰經驗，愛搗騰各種技術産品，擅長大資料，機器學習，系統架構。
叢集模式
Elasticsearch節點設計支援多種角色，這個是實作叢集最重要的前提，節點角色各司其職，也可以任意組合，職責重合。
節點角色說明：
• Master，叢集管理
• Voting，投票選舉節點
• Data，資料節點
• Ingest，資料編輯節點
• Coordinate，協調節點
• Machine Learning，叢集學習節點
以下展開各種叢集模式
1.單節點（入門）
單節點模式預設開啟所有節點特性，具備一個叢集所有節點角色，可以認為是一個程序内部的叢集。Elasticsearch在預設情況下，不用任何牌配置也可以運作，這也是它設計的精妙之處，相比其它很多資料産品叢集配置，如Mongodb，簡化了很多，起步入門容易。
2.基本高可用（初級）
Elasticsearch叢集要達到基本高可用，一般要至少啟動3個節點，3個節點互相連接配接，單個節點包括所有角色，其中任意節點停機叢集依然可用。為什麼要至少3個節點？因為叢集選舉算法奇數法則。
3.資料與管理分離（中級）
Elasticserach管理節點職責是管理叢集中繼資料、索引資訊、節點資訊等，自身不設計資料存儲與查詢，資源消耗低；相反資料節點是叢集存儲與查詢的執行節點。
管理節點與資料節點分離，各司其職，任意資料節點故障或者全部資料節點故障，叢集仍可用；管理節點一般至少啟動3個，任意節點停機，叢集仍正常運作。
4.資料與協調分離（進階）
Elasticsearch内部執行查詢或者更新操作時，需要路由，預設所有節點都具備此職能，特别是大的查詢時，協調節點需要分發查詢指令到各個資料節點，查詢後的資料需要在協調節點合并排序，這樣原有資料節點代價很大，是以分離職責，詳細技術原理可以觀看騰訊課堂《Elastic技術原理：資料查詢》，裡面講解了Elastic執行查詢的過程。
5.協調讀寫分離（進階）
Elasticsearch設定讀寫分離指的是在協調節點上，不是資料節點上，叢集大量的查詢需要消耗協調節點很大的記憶體與CPU合并結果，同時叢集大量的資料寫入會阻塞協調節點，是以在協調節點上做讀寫分離很少必要，也很簡單，由叢集設計搭建時規劃好即可。
6.資料節點标簽（進階）
Elasticsearch給資料節點标簽，目的是分離索引資料的分布，在一個叢集規模中等以上，索引資料用途多種多樣，對于資料節點的資源需求不一樣，資料節點的配置可以差異化，有的資料節點配置高做實時資料查詢，有的資料節點配置低做曆史資料查詢，有的資料節點做專門做索引重建。
Elasticsearch叢集部署時需要考慮基礎硬體條件，叢集規模越來越大，需要多個資料中心，多個網絡服務、多個伺服器機架，多個交換機等組成，索引資料的分布與這些基礎硬體條件都密切相關。
7.主副分片分離（進階）
Elasticsearch叢集規模大了之後得考慮叢集容災，若某個機房出現故障，則可以迅速切換到另外的容災機房。
8.跨叢集操作（進階）
Elasticsearch單個叢集規模不能無限增長，理論上可以，實際很危險，通過建立多個分叢集分解，叢集直接建立直接連接配接，用戶端可以通過一個代理叢集通路任意叢集，包括代理叢集本身資料。
Elasticsearch叢集支援異地容災，采用的是跨叢集複制的機制，與同一叢集主分片副本分片分離是不同的概念，2個叢集完全是獨立部署運作，僅資料同步複制。
9.跨叢集版本操作（進階）
Elasticsearch版本更新很快，已知問題修複很快，新特性新功能推出很快，一日不學，如隔三秋。有的叢集資料重要性很高，穩定第一，不能随意更新，有的業務場景剛好需要最新版本新功能新特性支援。
結語
經驗總結
Elasticsearch叢集模式種類挺多，每種叢集模式都有它的應用場景以及解決實際的問題，每種叢集模式之間也可以輕易轉換。是以說ES玩的好，下班下得早。
聲明：本文由原文作者“李猛”授權轉載，對未經許可擅自使用者，保留追究其法律責任的權利。
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