前面了解了Elasticsearch能够做什么，接下来我们将见识Elasticsearch另一个很强的扩展能力，也就是Elasticsearch如何能够处理更多的索引和搜索请求，或者是更快地处理索引和搜索请求。在处理百万级甚至数十亿级的文档时，扩展性是一个非常重要的因素。 没有了某种形式的扩展，在单一的Elasticsearch运行实例或节点上就无法一直支持规模持续增大的流量。
Elaticsearch很容易扩展。所以我们来了解Elasticsearch所拥有的扩展能力，以及如何使用这些特性来给予Elasticsearch 更多的性能、更多的可靠性。
节点和分片
为了有个全局的理解，我们首先要知道Elasticsearch索引创建的时候，究竟发生了什么，理解数据在物理是如何上组织的?
默认情况下，每个索引由5个主要分片组成，而每份主要分片又有一个副本，一共10份分片。副本分片对于可靠性和搜索性能很有益处。技术上而言，一份分片是一个目录中的文件，Lucene用这些文件存储索引数据。分片也是Elasticsearch 将数据从一个节点迁移到另一个节点的最小单位。
一个节点是一个Elasticsearch的实例。在服务器上启动Elasticsearch之后，你就拥有了一个节点。如果在另一台服务器上启动Elasticsearch, 这就是另一个节点。甚至可以通过启动多个Elasticsearch进程，在同一台服务器上拥有多个节点。
多个节点可以加入同一个集群。在多节点的集群上，同样的数据可以在多台服务器上传播。这有助于性能，因为Elasticsearch有了更多的资源；这同样有助于稳定性，如果每份分片至少有1个副本分片，那么任何一个节点都可以宕机，而Elasticsearch依然可以进行服务，并返回所有数据。
对于使用Elasticsearch的应用程序，集群中有1个还是多个节点都是透明的。默认情况下，可以连接集群中的任一节点并访问完整的数据集，就好像集群只有单独的一个节点。
Elasticsearch索引和Lucene索引的对比
一个分片就是一个Lucene的索引，也就是一个包含倒排索引的文件目录。它默认存储原始文档的内容，再加上一些额外的信息，如词条字典和词频，这些都能帮助到搜索。词条字典将每个词条和包含该词条的文档映射起来。搜索的时候，Elastisearch没有必要为了某个词条扫描所有的文档，而是根据这个字典快速地识别匹配的文档。
Elasticsearch索引被分解为多块：分片。所以一个Elasticsearch的索引由多个Lucene的索引组成。
词频使得Elasticsearch可以快速地获取某篇文档中某个词条出现的次数。这对于计算结果的相关性得分非常重要。例如，如果搜索“morris”，包含多个“morris”的文档通常更为相关。Elasticsearch将给它们更高的得分，让它们出现在结果列表的更前面。
ES中的节点类型
Master-eligible nodes与 Master node
每个节点启动后，默认就是一个Master eligible节点，可以通过设置node.master:false来改变，Master-eligible节点可以参加选主流程，成为Master节点，每个节点都保存了集群的状态，但只有Master节点才能修改集群的状态信息，主节点主要负责集群方面的轻量级的动作，比如：创建或删除索引，跟踪集群中的节点，决定分片分配到哪一个节点，在集群再平衡的过程中，如何在节点间移动数据等。
Data Node
可以保存数据的节点，叫做Data Node。负责保存分片数据。在数据扩展上起到了至关重要的作用，每个节点启动后，默认就是一个Data Node节点，可以通过设置node.data:false来改变。
Ingest Node
可以在文档建立索引之前设置一些ingest pipeline的预处理逻辑，来丰富和转换文档。每个节点默认启动就是Ingest Node，可用通过node.ingest:false来禁用。
Coordinating Node
Coordinating Node负责接收Client的请求，将请求分发到合适的节点，最终把结果汇集到一起，每个节点默认都起到了 Coordinating Node的职责，当然如果把Master、Data、Ingest全部禁用，那这个节点就仅是Coordinating Node节点了。
Machine Learning Node
用于机器学习处理的节点。
主分片和副本分片
分片可以是主分片，也可以是副本分片，其中副本分片是主分片的完整副本，副本分片可以用于搜索，或者是在原有主分片丢失后成为新的主分片。写过程先写主分片，成功后再写副分片。
Elasticsearch索引由一个或多个主分片以及零个或多个副本分片构成。副本分片可以在运行的时候进行添加和移除，而主分片不可以。
可以在任何时候改变每个分片的副本分片的数量，因为副本分片总是可以被创建和移除。这并不适用于索引划分为主分片的数量，在创建索引之前，你必须决定主分片的数量。请记住，过少的分片将限制可扩展性，但是过多的分片会影响性能。默认设置主分片的数量是5份。
索引主分片的设置：
put test1
{
"settings": {
"index.number_of_shards": 3,
"index.codec": "best_compression"
}
}
输出结果：
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "test1"
}
get test1/_settings
输出结果：
{
"test1" : {
"settings" : {
"index" : {
"codec" : "best_compression",
"number_of_shards" : "3",
"provided_name" : "test1",
"creation_date" : "1637409687711",
"number_of_replicas" : "1",
"uuid" : "GnRgeIHeTzy8yaUianvD0g",
"version" : {
"created" : "7040099"
}
}
}
}
}
索引副本分片的设置：
put test1/_settings
{
"index.number_of_replicas": 2
}
输出结果：
{
"acknowledged" : true
}
get test1/_settings
输出结果：
{
"test1" : {
"settings" : {
"index" : {
"codec" : "best_compression",
"number_of_shards" : "3",
"provided_name" : "test1",
"creation_date" : "1637409687711",
"number_of_replicas" : "2",
"uuid" : "GnRgeIHeTzy8yaUianvD0g",
"version" : {
"created" : "7040099"
}
}
}
}
}
集群的扩展
水平扩展：最简单的Elasticsearch集群只有一个节点：一台机器运行着一个Elasticsearch进程。我们安装并启动了 Elasticsearch之后，就已经建立了一个拥有单节点的集群。随着越来越多的节点被添加到同一个集群中，现有的分片将在
所有的节点中自动进行负载均衡。因此，在那些分片上的索引和搜索请求都可以从额外增加的节点中获益。以这种方式进行扩展（在节点中加入更多节点）被称为水平扩展。此方式增加更多节点，然后请求被分发到这些节点上，工作负载就被分摊了。
垂直扩展：这种方式主要通过为Elasticsearch的节点增加更多硬件资源，可能是为虚拟机分配更多处理器，或是为物理机增加更多的内存。尽管垂直扩展几乎每次都能提升性能，它并非总是可行的或经济的。
索引一个文档的过程
默认情况下，当索引一篇文档的时候，系统首先根据文档ID的散列值选择一个主分片，并将文档发送到该主分片。这份主分片可能位于另一个节点，不过对于应用程序这一点是透明的。
默认地，文档在分片中均匀分布：对于每篇文档，分片是通过其ID字符串的散列决定的。每份分片拥有相同的散列范围，接收新文档的机会均等。一旦目标主分片确定，接受请求的节点将文档转发到该主分片所在的节点。随后，索引操作在该主分片的所有副本分片中进行。在所有可用副本分片完成文档的索引后，索引命令就会成功返回。这使得副本分片和主分片之间保持数据的同步。数据同步使得副本分片可以服务于搜索请求，并在原有主分片无法访问时自动升级为主分片。
搜索索引的过程
当搜索一个索引时，Elasticsearch需要在该索引的完整分片集合中进行查找。这些分片可以是主分片，也可以是副本分片，原因是对应的主分片和副本分片通常包含一样的文档。Elasticsearch在索引的主分片和副本分片中进行搜索请求的
负载均衡，使得副本分片对于搜索性能和容错都有所帮助。
在搜索的时候，接受请求的节点将请求转发到一组包含所有数据的分片。Elasticsearch使用round-robin的轮询机制选择可用的分片（主分片或副本分片），并将搜索请求转发过去，Elasticsearch然后从这些分片收集结果，将其聚集为单一的回复， 然后将回复返回给客户端应用程序。在默认情况下，搜索请求通过round-robin轮询机制选中主分片和副本分片。
