Elasticsearch就是为高可用和高可扩展而生，可以通过添加更多的服务器来水平扩展。

空集群

• 主节点(Master Node)：集群中的一个结点会被选为主节点，它负责整个集群的变化，比如创建索引或者删除索引，以及对集群中结点的增加和删除。主节点不需要参与到文档级别的变化或者搜索中，这就意味着主节点不会因为流量的增大而成为瓶颈。任何结点都可以成为主节点。

• 我只启动了一个节点，所以自然这个结点就成为了主节点，因此现在所构建的集群就是一个单节点集群。作为用户，我可以与集群中的任意一个节点通信，包括主节点。每个节点都知道文档在那个节点上，并且它可以转发请求到相应的结点。我们访问的结点负责收集各个节点返回的数据，最后一起返回给客户端。这一切都由Elasticsearch处理。

集群健康 (Cluster Health)

我们在Elasticsearch集群中可以监控很多信息，其中最重要的一项就是集群的健康，集群健康有三种状态：green，yello，red 。

curl -XGET localhost:9200/_cluster/health?pretty

如果一个集群中没有任何索引，返回一下信息：

{"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
}

当我在集群是上建立了索引后，返回如下信息：

{"cluster_name" : "elasticsearch","status" : "yellow","timed_out" : false,"number_of_nodes" : 1,"number_of_data_nodes" : 1,"active_primary_shards" : 5,"active_shards" : 5,"relocating_shards" : 0,"initializing_shards" : 0,"unassigned_shards" : 5
}

• green：所有的主要分片(Primary Shard)和复制分片(Replica Shard)都可用

• yellow：所有的主分片都可用，但是并不是所有的复制分片都可用

• red：不是所有的主要分片都可用

下面介绍分片，包括主分片和复制分片。

分片 (Shards)

• 为了将数据添加到ES，我们需要索引(index)，在逻辑上，index是存储数据的地方，而在实际上，index是一个用来指向一个或者多个分片的的逻辑命名空间。

• 一个分片是一个最小级别的“工作单元”，它保存了索引中所有数据的一部分，一个分片是一个Lucene实例，并且它本身就是一个完整的搜索引擎。我们的文档存储在分片中，并且在分片中被索引。我们的应用程序不会直接和分片通信，取而代之的是直接和索引通信。

• 分片是Elasticsearch在集群中分发数据的关键。把分片想象成数据的容器，文档存储在分片中，然后分片分配到你集群中的节点上。当集群扩容或者缩小，Elasticsearch会自动在节点间迁移分片，使得集群可以保持平衡。

• 分片可以分为主分片(primary shard)和复制分片(replica shard)，索引中的每个文档属于一个单独的主分片，所以主分片的数量决定了索引中最多能够存储多少数据。

• 复制分片是主分片的一个副本，用来防止硬件故障导致的数据丢失，同时可以提供读请求，比如搜索或者从别的shards取回文档。

• 当索引创建的时候，主分片的数量就确定了，但是复制分片可以随时调整。

• 文档的索引首先被存储在主分片上，然后并发复制到对应的复制节点上。这可以确保我们的数据在主节点和复制节点上都可以被检索到。

• 再次强调，主分片的数量在索引被创建时已经确定，这个数量定义了你能存储到索引里数据的最大数量。然而，主分片和复制分片都可以处理读请求——搜索或者文档检索，所以数据的冗余越多，我们能处理的搜索吞吐量就越大。

参考：[https://github.com/looly/elasticsearch-definitive-guide-cn]

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