ElasticSearch集群

2025-12-30 121

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简介： Elasticsearch集群通过分片和副本解决海量数据存储与单点故障问题。分片实现数据水平拆分，副本保障高可用，结合节点角色划分与故障转移机制，提升系统稳定性与性能。

集群

单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。

海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点
单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）

ES集群相关概念:

集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的节点。
节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例
分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中

解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。

此处，我们把数据分成3片：shard0、shard1、shard2

主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。
副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。

数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高了！

为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：

首先对数据分片，存储到不同节点
然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份

这样可以大大减少所需要的服务节点数量，如图，我们以3分片，每个分片备份一份为例：

现在，每个分片都有1个备份，存储在3个节点：

node0：保存了分片0和1
node1：保存了分片0和2
node2：保存了分片1和2

1.搭建ES集群

我们会在单机上利用docker容器运行多个es实例来模拟es集群。不过生产环境推荐大家每一台服务节点仅部署一个es的实例。部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，但这要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间。

1.创建es集群

首先编写一个docker-compose文件（我们已经帮大家准备好了，直接上传即可），内容如下：

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9201:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9202:9200
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
    ports:
      - 9203:9200
volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local
networks:
  elastic:
    driver: bridge

创建一个存放路径。我们再tmp目录下创建一个文件件：es-cluster，将文件上传进去

es运行需要修改一些linux系统权限，修改/etc/sysctl.conf文件

vi /etc/sysctl.conf

添加下面的内容：

vm.max_map_count=262144

然后执行命令，让配置生效：

sysctl -p

如果上面创建了文件夹，则在/tmp/es-cluster路径下执行下述命令，通过docker-compose启动集群：

docker-compose up -d

可以通过：docker logs -f es02查看启动日志，会发现左侧CPU基本打满

通过docker ps查看应用是否启动完成（状态都是up）

2.集群状态监控

kibana可以监控es集群，不过新版本需要依赖es的x-pack 功能，配置比较复杂。这里推荐使用cerebro来监控es集群状态，官方网址：https://github.com/lmenezes/cerebro，或使用提供的安装包

📎cerebro-0.9.4.zip，双击bin目录下的cerebro.bat文件即可启动服务。

访问http://localhost:9000 即可进入管理界面：

注意：输入地址需要完整：http://192.168.206.130:9201

输入你的elasticsearch的任意节点的地址和端口，点击connect即可：

绿色的条，代表集群处于绿色（健康状态）。

3.创建索引库

方式一：利用kibana的DevTools创建索引库

在DevTools中输入指令：

PUT /itcast
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, // 分片数量
    "number_of_replicas": 1 // 副本数量
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      // mapping映射定义 ...
    }
  }
}