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更新时间：2022-06-20 07:32:20
本文不涉及实战操作，仅限集群原理范围探讨，基于版本7.6.X。
作者介绍
李猛，Elastic Stack 深度用户，通过 Elastic 工程师认证，2012年接触 Elasticsearch，对 Elastic Stack 技术栈开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种大中型项目；为企业提供 Elastic Stack 咨询培训以及调优实施；多年实战经验，爱捣腾各种技术产品，擅长大数据，机器学习，系统架构。
Elasticsearch节点设计支持多种角色，这个是实现集群最重要的前提，节点角色各司其职，也可以任意组合，职责重合。
节点角色说明：
• Master，集群管理
• Voting，投票选举节点
• Data，数据节点
• Ingest，数据编辑节点
• Coordinate，协调节点
• Machine Learning，集群学习节点
以下展开各种集群模式
单节点模式默认开启所有节点特性，具备一个集群所有节点角色，可以认为是一个进程内部的集群。Elasticsearch在默认情况下，不用任何牌配置也可以运行，这也是它设计的精妙之处，相比其它很多数据产品集群配置，如Mongodb，简化了很多，起步入门容易。
Elasticsearch集群要达到基本高可用，一般要至少启动3个节点，3个节点互相连接，单个节点包括所有角色，其中任意节点停机集群依然可用。为什么要至少3个节点？因为集群选举算法奇数法则。
Elasticserach管理节点职责是管理集群元数据、索引信息、节点信息等，自身不设计数据存储与查询，资源消耗低；相反数据节点是集群存储与查询的执行节点。
管理节点与数据节点分离，各司其职，任意数据节点故障或者全部数据节点故障，集群仍可用；管理节点一般至少启动3个，任意节点停机，集群仍正常运行。
Elasticsearch内部执行查询或者更新操作时，需要路由，默认所有节点都具备此职能，特别是大的查询时，协调节点需要分发查询命令到各个数据节点，查询后的数据需要在协调节点合并排序，这样原有数据节点代价很大，所以分离职责，详细技术原理可以观看腾讯课堂《Elastic技术原理：数据查询》，里面讲解了Elastic执行查询的过程。
Elasticsearch设置读写分离指的是在协调节点上，不是数据节点上，集群大量的查询需要消耗协调节点很大的内存与CPU合并结果，同时集群大量的数据写入会阻塞协调节点，所以在协调节点上做读写分离很少必要，也很简单，由集群设计搭建时规划好即可。
Elasticsearch给数据节点标签，目的是分离索引数据的分布，在一个集群规模中等以上，索引数据用途多种多样，对于数据节点的资源需求不一样，数据节点的配置可以差异化，有的数据节点配置高做实时数据查询，有的数据节点配置低做历史数据查询，有的数据节点做专门做索引重建。
Elasticsearch集群部署时需要考虑基础硬件条件，集群规模越来越大，需要多个数据中心，多个网络服务、多个服务器机架，多个交换机等组成，索引数据的分布与这些基础硬件条件都密切相关。
Elasticsearch集群规模大了之后得考虑集群容灾，若某个机房出现故障，则可以迅速切换到另外的容灾机房。
Elasticsearch单个集群规模不能无限增长，理论上可以，实际很危险，通过创建多个分集群分解，集群直接建立直接连接，客户端可以通过一个代理集群访问任意集群，包括代理集群本身数据。
Elasticsearch集群支持异地容灾，采用的是跨集群复制的机制，与同一集群主分片副本分片分离是不同的概念，2个集群完全是独立部署运行，仅数据同步复制。
Elasticsearch版本更新很快，已知问题修复很快，新特性新功能推出很快，一日不学，如隔三秋。有的集群数据重要性很高，稳定第一，不能随意升级，有的业务场景刚好需要最新版本新功能新特性支持。
Elasticsearch集群模式种类挺多，每种集群模式都有它的应用场景以及解决实际的问题，每种集群模式之间也可以轻易转换。所以说ES玩的好，下班下得早。
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