Elasticsearch的集群管理介绍

news2025/6/4 11:17:43

Elasticsearch 集群管理是确保分布式环境下系统稳定运行、高可用和高性能的关键。以下从集群架构、节点类型、故障转移到监控优化，全面解析 Elasticsearch 集群管理的核心要点：

角色类型	核心功能
主节点（Master）	负责集群元数据管理（如索引创建、分片分配），需稳定且资源充足。通过 `node.master: true` 配置。
数据节点（Data）	存储索引分片数据，执行数据相关操作（如搜索、聚合），IO 密集型。通过 `node.data: true` 配置。
协调节点（Coordinating）	接收客户端请求，路由到对应节点并合并结果，需高内存和网络带宽。所有节点默认具备此角色。
预处理节点（Ingest）	执行数据导入前的预处理（如字段转换、JSON 解析），通过 `node.ingest: true` 配置。
机器学习节点（ML）	运行机器学习作业（如异常检测），需专用资源。通过 `node.ml: true` 配置。

通过 GET /_cluster/health 查看：

状态颜色：
- 绿色：所有主分片和副本分片都可用，集群完全健康。
- 黄色：所有主分片可用，但至少有一个副本分片不可用（如节点故障）。
- 红色：至少有一个主分片不可用，数据可能丢失，集群部分功能受限。

关键指标：

{
     
  "cluster_name": "my_cluster",
  "status": "green",  // 集群状态
  "number_of_nodes": 3,  // 节点数
  <

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