ElasticSearch 的主旨是随时可用和按需扩容。 而扩容可以通过购买性能更强大(垂直扩容,或 纵向扩容) 或者数量更多的服务器(水平扩容,或 横向扩容 )来实现。

虽然 ElasticSearch 可以获益于更强大的硬件设备，但是垂直扩容是有极限的。 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点，并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中。

对于大多数的数据库而言，通常需要对应用程序进行非常大的改动，才能利用上横向扩容的新增资源。 与之相反的是，ElastiSearch天生就是分布式的 ，它知道如何通过管理多节点来提高扩容性和可用性。 这也意味着你的应用无需关注这个问题。

一个运行中的 ElasticSearch 实例称为一个节点，而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成， 它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。

当一个节点被选举成为主节点时， 它将负责管理：集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作，所以当集群只拥有一个主节点的情况下，即使流量的增加它也不会成为瓶颈。 任何节点都可以成为主节点。我们的示例集群就只有一个节点，所以它同时也成为了主节点。

作为用户，我们可以将请求发送到集群中的任何节点 ，包括主节点。 每个节点都知道任意文档所处的位置，并且能够将我们的请求直接转发到存储我们所需文档的节点。 无论我们将请求发送到哪个节点，它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据，并将最终结果返回給客户端。 ElasticSearch 对这一切的管理都是透明的。

集群健康：

ElasticSearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据，其中最为重要的一项就是 集群健康 ， 它在 status 字段中展示为 green 、 yellow 或者 red 。
在一个不包含任何索引的空集群中，它将会有一个类似于如下所示的返回内容：

{"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
}

green：
所有的主分片和副本分片都正常运行。
yellow：
所有的主分片都正常运行，但不是所有的副本分片都正常运行。
red：
有主分片没能正常运行。

添加索引

我们往 ElasticSearch 添加数据时需要用到索引。 索引实际上是指向一个或者多个物理分片的逻辑命名空间 。
一个分片是一个底层的工作单元，它仅保存了全部数据中的一部分。 在分片内部机制中，我们将详细介绍分片是如何工作的，而现在我们只需知道一个分片是一个 Lucene 的实例，以及它本身就是一个完整的搜索引擎。 我们的文档被存储和索引到分片内，但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。

ElasticSearch是利用分片将数据分发到集群内各处的。分片是数据的容器，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里。 当你的集群规模扩大或者缩小时， ElasticSearch会自动的在各节点中迁移分片，使得数据仍然均匀分布在集群里。

一个分片可以是主分片或者副本分片。 索引内任意一个文档都归属于一个主分片，所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。

一个副本分片只是一个主分片的拷贝。 副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份，并为搜索和返回文档等读操作提供服务。
在索引建立的时候就已经确定了主分片数，但是副本分片数可以随时修改。

让我们在包含一个空节点的集群内创建名为 blogs 的索引。 索引在默认情况下会被分配5个主分片， 但是为了演示目的，我们将分配3个主分片和一份副本（每个主分片拥有一个副本分片）：

PUT /blogs
{"settings" : {"number_of_shards" : 3,"number_of_replicas" : 1}
}

如果我们现在查看集群健康， 我们将看到如下内容：

{"cluster_name": "elasticsearch","status": "yellow", "timed_out": false,"number_of_nodes": 1,"number_of_data_nodes": 1,"active_primary_shards": 3,"active_shards": 3,"relocating_shards": 0,"initializing_shards": 0,"unassigned_shards": 3, "delayed_unassigned_shards": 0,"number_of_pending_tasks": 0,"number_of_in_flight_fetch": 0,"task_max_waiting_in_queue_millis": 0,"active_shards_percent_as_number": 50
}

集群的健康状况为 yellow 则表示全部主分片都正常运行(集群可以正常服务所有请求)，但是副本分片没有全部处在正常状态。 实际上，所有3个副本分片都是 unassigned状态，它们都没有被分配到任何节点。 在同一个节点上既保存原始数据又保存副本是没有意义的，因为一旦失去了那个节点，我们也将丢失该节点上的所有副本数据。

添加故障转移

当集群中只有一个节点在运行时，意味着会有一个单点故障问题——没有冗余。 幸运的是，我们只需再启动一个节点即可防止数据丢失。
为了测试第二个节点启动后的情况，你可以在同一个目录内，完全依照启动第一个节点的方式来启动一个新节点。多个节点可以共享同一个目录。
当你在同一台机器上启动了第二个节点时，只要它和第一个节点有同样的 cluster.name 配置，它就会自动发现集群并加入到其中。 但是在不同机器上启动节点的时候，为了加入到同一集群，你需要配置一个可连接到的单播主机列表。 详细信息请查看最好使用单播代替组播。
当第二个节点加入到集群后，3个副本分片将会分配到这个节点上——每个主分片对应一个副本分片。 这意味着当集群内任何一个节点出现问题时，我们的数据都完好无损。
所有新近被索引的文档都将会保存在主分片上，然后被并行的复制到对应的副本分片上。这就保证了我们既可以从主分片又可以从副本分片上获得文档。
cluster-health 现在展示的状态为 green ，这表示所有6个分片（包括3个主分片和3个副本分片）都在正常运行。

水平扩容

怎样为我们的正在增长中的应用程序按需扩容呢？当启动了第三个节点，我们的集群将会看起来如图，拥有三个节点的集群，ES为了分散负载而对分片进行重新分配所示。

Node 1 和 Node 2 上各有一个分片被迁移到了新的 Node 3 节点，现在每个节点上都拥有2个分片。 这表示每个节点的硬件资源(CPU, RAM, I/O)将被更少的分片所共享，每个分片的性能将会得到提升。
分片是一个功能完整的搜索引擎，它拥有使用一个节点上的所有资源的能力。 我们这个拥有6个分片(3个主分片和3个副本分片)的索引可以最大扩容到6个节点，每个节点上存在一个分片，并且每个分片拥有所在节点的全部资源。
主分片的数目在索引创建时 就已经确定了下来。实际上，这个数目定义了这个索引能够存储的最大数据量(实际大小取决于你的数据、硬件和使用场景)。但是，读操作，搜索和返回数据可以同时被主分片或副本分片所处理，所以当你拥有越多的副本分片时，也将拥有越高的吞吐量。

应对故障

我们关闭的节点是一个主节点。而集群必须拥有一个主节点来保证正常工作，所以发生的第一件事情就是选举一个新的主节点 Node 2。
在我们关闭 Node 1 的同时也失去了主分片 1 和 2 ，并且在缺失主分片的时候索引也不能正常工作。 如果此时来检查集群的状况，我们看到的状态将会为 red ：不是所有主分片都在正常工作。
幸运的是，在其它节点上存在着这两个主分片的完整副本， 所以新的主节点立即将这些分片在 Node 2 和 Node 3 上对应的副本分片提升为主分片。
这个提升主分片的过程是瞬间发生的，如同按下一个开关一般，集群恢复green状态。
如果我们同样关闭了 Node 2 ，我们的程序依然可以保持在不丢任何数据的情况下运行，因为 Node 3 为每一个分片都保留着一份副本。