跨集群检索字面意思，同一个检索语句，可以检索到多个ES集群中的数据，ES集群默认是支持跨集群检索的，只需要动态的增加入节点即可，下面跟我一起来体验下ES的跨集群检索的魅力。
Elasticsearch 跨集群检索推荐的是不同集群版本是相同的。
对于 Elasticsearch 的 8.1.3 版本，跨集群检索对应的 Elasticsearch 的版本信息如下，通过看图可以知道，Elasticsearch 的 8.1 版本最多支持到 7.17 版本。
图片来源：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/modules-cross-cluster-search.html
跨集群检索语句等实际操作跳过环境这一节，直接跳转文章底部查看。
环境
集群一：es-docker-cluster
集群一为IP:192.168.160.245这台机器上面以docker形式部署的ES 8.1.3集群，集群名为es-docker-cluster
version: '3.8' services: cerebro: image: lmenezes/cerebro:0.8.3 container_name: cerebro ports: - "9000:9000" command: - -Dhosts.0.host=http://eshot:9200 networks: - elastic kibana: image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.1.3 container_name: kibana environment: - I18N_LOCALE=zh-CN - XPACK_GRAPH_ENABLED=true - TIMELION_ENABLED=true - XPACK_MONITORING_COLLECTION_ENABLED="true" - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://eshot:9200 - server.publicBaseUrl=http://192.168.160.245:5601 ports: - "5601:5601" networks: - elastic eshot: image: elasticsearch:8.1.3 container_name: eshot environment: - node.name=eshot - cluster.name=es-docker-cluster - discovery.seed_hosts=eshot,eswarm,escold - cluster.initial_master_nodes=eshot,eswarm,escold - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" - xpack.security.enabled=false - node.attr.node_type=hot ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\data:/usr/share/elasticsearch/data - D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\logs:/usr/share/elasticsearch/logs - D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins ports: - 9200:9200 - 9300:9300 networks: - elastic eswarm: image: elasticsearch:8.1.3 container_name: eswarm environment: - node.name=eswarm - cluster.name=es-docker-cluster - discovery.seed_hosts=eshot,eswarm,escold - cluster.initial_master_nodes=eshot,eswarm,escold - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" - xpack.security.enabled=false - node.attr.node_type=warm ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eswarm\data:/usr/share/elasticsearch/data - D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eswarm\logs:/usr/share/elasticsearch/logs - D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins networks: - elastic escold: image: elasticsearch:8.1.3 container_name: escold environment: - node.name=escold - cluster.name=es-docker-cluster - discovery.seed_hosts=eshot,eswarm,escold - cluster.initial_master_nodes=eshot,eswarm,escold - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" - xpack.security.enabled=false - node.attr.node_type=cold ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - D:\zuiyuftp\docker\es8.1\escold\data:/usr/share/elasticsearch/data - D:\zuiyuftp\docker\es8.1\escold\logs:/usr/share/elasticsearch/logs - D:\zuiyuftp\docker\es8.1\eshot\plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins networks: - elastic # volumes: # eshotdata: # driver: local # eswarmdata: # driver: local # escolddata: # driver: local networks: elastic: driver: bridge
集群二：zuiyu-application
集群二为IP:192.168.160.31机器上面部署的ES8.1.3集群，集群名称为zuiyu-application他们三个的配置分别如下
node1
cluster.name: zuiyu-application node.name: node-1 path.data: D:\elasticsearch-8.1.3-windows-x86_64\elasticsearch-8.1.3/813/data path.logs: D:\elasticsearch-8.1.3-windows-x86_64\elasticsearch-8.1.3/813/logs network.host: 192.168.160.31 http.port: 9200 transport.port: 9300 cluster.initial_master_nodes: ["node-1"] discovery.seed_hosts: ["192.168.160.31:9300", "192.168.160.31:9302","192.168.160.31:9303"] xpack.security.enabled: false xpack.security.enrollment.enabled: false xpack.security.http.ssl: enabled: false keystore.path: certs/http.p12 xpack.security.transport.ssl: enabled: false verification_mode: certificate keystore.path: certs/transport.p12 truststore.path: certs/transport.p12
node2
cluster.name: zuiyu-application node.name: node-2 path.data: D:\elasticsearch-8.1.3-windows-x86_64\node2/813/data path.logs: D:\elasticsearch-8.1.3-windows-x86_64\node2/813/logs network.host: 192.168.160.31 http.port: 9202 transport.port: 9302 cluster.initial_master_nodes: [node-2"] discovery.seed_hosts: ["192.168.160.31:9300", "192.168.160.31:9302","192.168.160.31:9303"] xpack.security.enabled: false xpack.security.enrollment.enabled: false xpack.security.http.ssl: enabled: false keystore.path: certs/http.p12 xpack.security.transport.ssl: enabled: false verification_mode: certificate keystore.path: certs/transport.p12 truststore.path: certs/transport.p12
node3
cluster.name: zuiyu-application node.name: node-3 path.data: D:\elasticsearch-8.1.3-windows-x86_64\node3/813/data path.logs: D:\elasticsearch-8.1.3-windows-x86_64\node3/813/logs network.host: 192.168.160.31 http.port: 9203 transport.port: 9303 cluster.initial_master_nodes: ["node-3"] discovery.seed_hosts: ["192.168.160.31:9300", "192.168.160.31:9302","192.168.160.31:9303"] xpack.security.enabled: false xpack.security.enrollment.enabled: false xpack.security.http.ssl: enabled: false keystore.path: certs/http.p12 xpack.security.transport.ssl: enabled: false verification_mode: certificate keystore.path: certs/transport.p12 truststore.path: certs/transport.p12
现在环境已经搭建好了，下面 进入实验环节，首先打开集群es-docker-cluster所对应的kibana
Kibana 自行安装
跨集群检索
- 先对集群
es-docker-cluster设置跨集群检索的集群信息
PUT _cluster/settings { "persistent": { "cluster": { "remote": { "zuiyu-application": { "seeds": [ "192.168.160.31:9300" ] } } } } }
- 其中
zuiyu-application为自定义的跨集群检索的名称 - 在当前集群
es-docker-cluster中插入一条数据
POST zfc-doc-000011/_doc/1 { "name":"zuiyu", "content":"test cluster doc 1" }
- 打开集群
zuiyu-application对应的Kibana，同样进行增加一条数据，使他们的name的值都是zuiyu
# 集群 zuiyu-application 中插入 POST zfc-doc-000011/_doc/1 { "name":"zuiyu", "content":"test cluster doc 2,this doc in cluster zuiyu-application" }
- 到这，基础的测试数据已经完成，开始跨集群检索
- 指定集群进行检索
GET /集群名:索引名/_search
GET /zuiyu-application:zfc-doc-000011/_search { "query": { "term": { "name": "zuiyu" } }, "_source": ["name", "content"] }
- 响应结果如下，可以看到已经在集群
zuiyu-application中查询出来数据了
- 跨集群检索
同时检索es-docker-cluster与zuiyu-application两个集群中索引为zfc-doc-000011中的内容
GET zfc-doc-000011,zuiyu-application:zfc-doc-000011/_search { "query": { "term": { "name": "zuiyu" } }, "_source": ["name", "content"] }
- 响应结果如下
因为我们是在 es-docker-cluster集群对应的Kibana中执行的，所以本集群的名称可以不用指定。如果想查询多个索引，只需要追加集群名:索引名即可。
基础的跨集群配置与检索就到此， 实际的使用中查询语句的条件等各个方法都会有限制，这个需要根据实际使用场景来进行修改了，反正现在怎么操作你会了，比着葫芦画瓢还不简单吗。
集群不可用时的处理
默认情况下，如果请求的远程集群返回错误或者不可用，跨集群检索将失败。此时我们可以使用 skip_unavailable ，设置该参数为 true，可以在远程集群不可用时跳过该集群。
修改语句如下，该语句设置将在集群 zuiyu-application 不可用时跳过该集群。
PUT _cluster/settings { "persistent": { "cluster.remote.zuiyu-application.skip_unavailable": false } }
处理网络延迟的方式
- 最小化网络往返次数
默认情况下，Elasticsearch 会减少与远程集群之间的网络往返次数。这就减少了网络延迟对搜索速度的影响。但是Elasticsearch 无法减少大型检索请求的网络往返次数，例如包含scroll或者inner_hits的请求。ccs_minimize_roundtrips的值为true时来使用此选项。 - 不要最小化网络往返次数
对于scroll或者inner_hits的请求，Elasticsearch 会向每个远程集群发送多个传入传出请求。我们可以通过修改ccs_minimize_roundtrips的值为false来使用此选项。虽然说速度会较慢，但是对于低延迟网络还是很适用的。
对于该参数
ccs_minimize_roundtrips不了解的可以参考这篇文章打不开的复制链接地址到浏览器打开即可: https://mp.weixin.qq.com/s/DC_2sv5icjR63wZ6XmK6MA
最小化网络往返次数
图片来自官网，可点击左下角原文链接
1、向本地集群中发送跨集群检索请求，该集群中的协调节点接收并解析请求。
2、协调节点向每个集群包括本地集群发送单个搜索请求。每个集群独立执行搜索请求。
3、每个远程集群响应检索结果给协调节点。
4、从每个集群收集结果之后，协调节点在跨集群检索请求响应中返回最终的结果。
不使用最小化网络往返次数
图片来自官网，可点击左下角原文链接
1、向本地集群中发送跨集群检索请求，该集群中的协调节点接收并解析请求。
2、协调节点向每个集群发送分片检索请求。
3、每个远程集群将其响应发送回协调节点。此响应包含跨集群检索请求将在其集群上执行的索引和分片的信息。
4、协调节点向每个分片发送检索请求，包括自己本身集群的分片。每个分片独立执行检索请求。
当网络的往返没有最小化时，因为会发送所有的分片进行检索，所以搜索的结果就好比全在协调节点中保存中一样。所以我们可以修改集群的检索设置，比如
action.search.shard_count.limit,pre_filter_shard_size,max_concurrent_shard_requests，如果这些限制太低的话，检索请求可能会被直接拒绝。
对于该参数不了解的可以参考这篇文章
打不开的复制链接地址到浏览器打开即可: https://mp.weixin.qq.com/s/DC_2sv5icjR63wZ6XmK6MA
5、每个分片将检索结果返回给协调节点。
6、协调节点收集所有的结果后，在跨集群检索请求响应中返回最终的响应结果。
Kibana 中远程集群查看
创建完成之后的远程集群可以在Kibana中查看
