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第一节 集群分布式模型及选主与脑裂问题

1、分布式特性

  • Elasticsearch 的分布式架构带来的好处
    • 存储的水平扩容，⽀持 PB 级数据
    • 提⾼系统的可⽤性，部分节点停止服务，整个集群的服务不受影响
  • Elasticsearch 的分布式架构
    • 不同的集群通过不同的名字来区分，默认名字 “elasticsearch”
    • 通过配置⽂件修改，或者在命令行中 -E cluster.name=jx 进⾏行行设定
bin/elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=jx -E path.data=node1_data
bin/elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=jx -E path.data=node2_data
bin/elasticsearch -E node.name=node3 -E cluster.name=jx -E path.data=node3_data

2、节点

  • 节点是⼀个 Elasticsearch 的实例
    • 其本质上就是⼀个 JAVA 进程
    • ⼀台机器器上可以运⾏多个 Elasticsearch 进程，但是⽣产环境⼀般建议⼀台机器器上就运⾏⼀个 Elasticsearch 实例
  • 每⼀个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动时候 -E node.name=jx 指定
  • 每⼀个节点在启动之后，会分配⼀个 UID，保存在 data ⽬录下

3、Coordinating Node

  • 处理请求的节点，叫 Coordinating Node
    • 路由请求到正确的节点，例如创建索引的请求，需要路路由到 Master节点
  • 所有节点默认都是 Coordinating Node
  • 通过将其他类型设置成 False，使其成为 Dedicated Coordinating Node

3-1 Demo – 启动节点，Cerebro 介绍

  • 启动⼀个节点的
bin/elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=jx -E path.data=node1_data -E http.port=9200

https://github.com/lmenezes/cerebro/releases

  • Overview /Filter by node / index
  • Nodes
  • REST / More
  • Health Status

Demo - 创建⼀个新的索引

发送创建索引的请求

  • Settings 3 Primary 和 1 个 Replica
  • 请求可以发送到任何的节点，处理理你请求的节点，叫做 Coordinating Node
  • 创建 / 删除索引的请求，只能被 Master 节点处理

4、Data Node

  • 可以保存数据的节点，叫做 Data Node
    • 节点启动后，默认就是数据节点。可以设置 node.data: false 禁⽌
  • Data Node的职责
    • 保存分⽚数据。在数据扩展上起到了⾄关重要的作用(由 Master Node 决定如何把分⽚分发到数据节点上)
  • 通过增加数据节点
    • 可以解决数据⽔水平扩展和解决数据单点问题

5、Master Node

5-1 Master Node 的职责

  • 处理创建，删除索引等请求 /决定分⽚被分配到哪个节点 / 负责索引的创建与删除
  • 维护并且更新 Cluster State

5-2 Master Node 的最佳实践

  • Master 节点⾮常重要，在部署上需要考虑解决单点的问题
  • 为⼀个集群设置多个 Master 节点 / 每个节点只承担 Master 的单⼀⻆⾊

6、Master Eligible Nodes & 选主流程

  • 一个集群，⽀持配置多个 Master Eligible 节点。这些节点可以在必要时(如 Master节点出现故障，⽹络故障时)参与选主流程，成为 Master 节点
  • 每个节点启动后，默认就是⼀个 Master eligible 节点
    • 可以设置 node.master: false 禁⽌
  • 当集群内第⼀个 Master eligible 节点启动时候，它会将⾃己选举成 Master节点

7、集群状态

  • 集群状态信息(Cluster State)，维护了⼀个集群中，必要的信息
    • 所有的节点信息
    • 所有的索引和其相关的 Mapping 与 Setting 信息
    • 分片的路由信息
  • 在每个节点上都保存了集群的状态信息
  • 但是，只有 Master 节点才能修改集群的状态信息，并负责同步给其他节点
    • 因为，任意节点都能修改信息会导致Cluster State 信息的不一致

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7-1 Demo – 增加⼀个新的节点

  • bin/elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=jx -E path.data=node2_data -E http.port=9201
  • Nodes API 看到新增节点
  • 发现 Replica 被分配

8、Master Eligible Nodes & 选主的过程

  • 互相 Ping 对方，Node Id 低的会成为被选举的节点
  • 其他节点会加⼊集群，但是不承担 Master 节点的⻆色。⼀旦发现被选中的主节点丢失， 就会选举出新的 Master 节点

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9、脑裂问题

  • Split-Brain，分布式系统的经典⽹络问题，当出现网络问题，⼀个节点和其他节点⽆法连接
    • Node 2 和 Node 3 会重新选举 Master
    • Node 1 ⾃⼰还是作为 Master，组成⼀个集群，同时更新 Cluster State
    • 导致 2 个 master，维护不同的 cluster state。当⽹络恢复时，⽆法选择正确恢复

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10、如何避免脑裂问题

  • 限定⼀个选举条件，设置 quorum(仲裁)，只有在 Master eligible 节点数⼤于 quorum 时，才能进⾏选举

    • Quorum = (master 节点总数 /2) + 1
    • 当 3 个 master eligible时，设置 discovery.zen.minimum_master_nodes 为 2，即可避免脑裂

  • 从 7.0 开始，⽆需这个配置

    • 移除 minimum_master_nodes 参数，让Elasticsearch⾃己选择可以形成仲裁的节点。
    • 典型的主节点选举现在只需要很短的时间就可以完成。集群的伸缩变得更安全、更容易，并且可能造成丢失数据的系统配置选项更少了
    • 节点更清楚地记录它们的状态，有助于诊断为什么它们不能加⼊集群或为什么⽆法选举出主节点

11、配置节点类型

⼀个节点默认情况下是⼀个 Master eligible，data and ingest node:

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12、本节知识点回顾

  • Elasticsearch 天⽣的分布式架构。为了实现实现数据可⽤用性
    • 部署多台 Data Nodes，可以实现数据存储的⽔平扩展
  • 提⾼服务可用性
    • Master 节点⾮常重要。设置多台 Master Eligible Nodes，同时设置合理的 quorum 数，避免脑裂问题
    • 设置多台 Coordinating Node，提升查询的可⽤性和性能