elasticsearch 集群分片分配，你需要知道的一些知识点

偏执的太偏执、 2023-06-25 04:45 39阅读 0赞

##### 前言 #####

前面我们学习过，master节点的职责有：

*  负责决定当前某个分片要分配到哪个节点上面。
 *  在节点间移动分片，保证集群的平衡。等等。

##### 分片分配-基于集群配置 #####

分片分配是指将分片分配到某个主机节点上的一个过程。触发的场景有：

*  初始化恢复
 *  分片副本分配
 *  集群平衡
 *  集群节点加入或者移除

分片的分配，对整个es集群有重要的影响，所以，如何熟悉控制它，是一个很重要的知识点。es集群提供设置集群允许分配那种类型的分片，包括所有分片（默认）、主分片、新索引的主分片、禁止所有索引分配分片。这几个选项。

可能你会觉得奇怪，禁止分片分配，那还怎么玩？

存在即是合理的，这个属性在运维集群（滚动重启、需要维护集群，推迟分片分配）的时候用处很大，比如，在手动关闭掉一个节点后，集群会在固定的一个时间窗口后发现节点的丢失，并且开始数据平衡，这个操作在多个数据量较大的分片上平衡是相当的耗时的，所以在这种情况下，可以在集群级别上，先禁止索引分配分片，  
维护完毕后，再设置回来。

小结：在你知道节点会从故障中很快恢复回来的时候，可以使用它来推迟副本分片的移动。

![在这里插入图片描述][20191225213452832.gif]

index.unassigned.node\_left.delayed\_timeout

会让你的集群在触发重新分配前有时间去检测节点是否会重新加入。

*  延迟分配不会阻止副本被提拔为主分片。集群会立马进行必要的提拔来让集群回到 yellow状态。缺失副本的重建是这个配置唯一能控制延迟的对象。  
    也就是说，这个delayed\_timeout只对副本的重建起作用。
 *  图中并没有提到的一点是，如果宕机的节点是Master节点，则集群会多一步【选主】动作，因为集群要想正常工作，必须得从Master候选节点（配置node.master: true）中选拔一个主节点出来。

###### 阻止一个主机上运行多个实例 ######

在CPU和内存资源富余的情况下，可能会使用一台主机启动多个实例的情况，这在一定程度上能充分利用资源，但同时也带来了风险。以一个主机启动两个实例为例。  
![file][]

由图可知，192.161.11.12这台主机上部署了两个es实例，node-1和node-2。

假如此索引有1个副本，图上分片1和它的副本分别分片到了node-1、node-2。

在这种情况下，可用性是比较低的，如果这台主机宕机，  
那么此索引的分片1数据就会全部丢失。

如何避免这种情况呢？当然就是避免在一主机上启动多个实例，  
或者通过设置：cluster.routing.allocation.same\_shard.host：true。  
来强制阻止这种情况发生。

##### 分片分配-基于磁盘感知 #####

elasticsearch除了从集群整体层面考虑分片分配，同时也会考虑到可用磁盘空间等环境因素。

*  elasticsearch在向某个主机的节点上分配分片时，会考虑其可用的磁盘空间。  
    disk.watermark.low代表着磁盘使用率的低水位线，默认85%，这个配置意味着，es不会将分片分配给超过这个值的节点，此设置对新创建的索引的主分片没有影响，但是会阻止分配它们的副本。

同理存在高水位线配置disk.watermark.high. 默认为90% ，这意味着Elasticsearch将尝试将分片从磁盘使用率超过90％的节点上分离出来，这个配置同样影响集群的平衡。

防止节点用完磁盘空间的最后手段的配置，disk.watermark.flood\_stage，默认值95%，采用强制只读的方式来保护集群和主机。

##### 机架感知 #####

机架感知，让elasticsearch在分配分片时，考虑物理硬件配置。  
感知物理硬件配置的好处是：当硬件出现问题时，比如物理机、或者同一机架，某一个机房出问题时，依靠物理感知，寻求一个最优的部署配置，最大程度的保证集群可用性。

不过单纯部署是无法让其得知对应的物理部署的，所以我们需要指定相关配置的值，来告诉es。具体配置方式有两种：

*  /bin/elasticsearch -Enode.attr.rack\_id=rack\_one\` 启动时指定。
 *  cluster.routing.allocation.awareness.attributes: rack\_id 配置文件中指定。
 *  es可以考虑将不同的节点配置到不同的物理机器上去。
 *  不同的节点分配到不同的物理机架。
 *  不同的节点分配到不同的网络区域中去。

###### CAP理论 ######

机架感知需要考虑的情况（权衡可靠性、可用性、带宽消耗等各种情况）。  
elasticsearch作为分布式的组件，CAP特性中的P(分区容错性)必须要考虑。  
用通俗的语言来讲一下就是：我们知道，正常情况下es集群的各个节点应该都是互相连通的。  
然而无论是环境还是人为因素影响，都可能造成节点的故障，此时网络可能会被分为几块区域。如果一个数据只在一个节点上保存，那么无法连通后，就再也访问不到这个数据了，这时我们说它是分区无法容忍的。

![file][file 1]

##### 分片分配过滤 #####

允许某些节点或某些节点组从分配中排除，以便将其停用。  
这里的应用场景是：我们计划对节点进行停机下线的时候，可以避免新建的索引分片落到这个节点上。

##### 总结 #####

*  elasticsearch的最小工作单元是分片，所以掌握分片在节点上的分配方式很重要，通过梳理，我们清楚了节点宕机后恢复对集群的影响。
 *  基于磁盘感知的分片分配方式。
 *  基于机架感知的分片分配方式。
 *  CAP理论中的p(分区容错性)简要理解。
 *  排除节点，不分配分片，灵活下线节点。

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