详解SpringCloud微服务技术栈：深入ElasticSearch（4）——ES集群

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🌌上期文章：详解SpringCloud微服务技术栈：深入ElasticSearch（3）——数据同步（酒店管理项目）
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ElasticSearch本身就是分布式的，在这里将要讨论如何用3个docker容器来模拟实现ElasticSearch的集群搭建，并且提出集群会出现的脑裂问题并讨论解决方案。
但是这里集群的部署需要我们的Linux虚拟机至少拥有4G的内存空间，内存有限就不要做了。

集群结构介绍

单机的ElasticSearch做数据存储，会面临两个问题：海量数据存储问题，单点故障问题。
针对这两个问题，不得不用集群来解决了：

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），也就是说其主分片和副本分片不能在同一个节点

搭建集群

没有多台电脑，所以这里会利用3个docker容器来模拟3个ES结点。

编写docker-compose文件，里面包含了三个容器结点的部署方案，大致看懂语句的意思是什么：

version: '2.2'
services:es01:image: elasticsearch:7.12.1 # 镜像container_name: es01 # 容器名，与服务es01名称保持一致environment:- node.name=es01 # 结点名称，与服务es01名称保持一致- cluster.name=es-docker-cluster # 集群名称，三个节点的名称都要一样，ES就会自动组装成集群- discovery.seed_hosts=es02,es03 # 集群中另外两个结点，docker中可以直接在容器内互联，不一定要ip地址- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 # 初始化主节点，这三个节点都可以参与主节点的选举- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9200:9200networks:- elastices02:image: elasticsearch:7.12.1container_name: es02environment:- 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/dataports:- 9201:9200networks:- elastices03:image: elasticsearch:7.12.1container_name: es03environment:- 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/datanetworks:- elasticports:- 9202:9200
volumes:data01:driver: localdata02:driver: localdata03:driver: localnetworks:elastic:driver: bridge

这个docker-compose文件直接可以从百度网盘中下载并上传到虚拟机：

链接：https://pan.baidu.com/s/10By3MR6RYqqMmjBgwDOr7w?pwd=mycu
提取码：mycu

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

添加下面内容：

vm.max_map_count = 262144

再执行语句让配置生效：

sysctl -p

最后执行docker-compose up -d执行即可。

集群的状态监控这里不再推荐kibana了，配置比较复杂，推荐使用cerebro来监控ES集群的状态，压缩包从网盘下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1kywnAFGyVbbpRN4weRF8Ag?pwd=laz2
提取码：laz2

下载完就在本地解压，然后进入其中的bin目录，双击其中的cerebro.bat即可启动服务。访问9000端口就可以访问了。
在这里就可以创建索引库，并且可以直接指定需要分片的数量为3，每个分片锁被备份的数量为1。

集群职责及脑裂

ElasticSearch中节点的角色有4中：

节点类型	配置参数	默认值	节点职责
master eligible	node.master	true	作为备选主节点，一旦当选，则：管理和记录集群状态；处理分片在哪个节点；处理创建和删除索引库的请求
data	node.data	true	数据节点：存储数据、搜索、聚合、CRUD
ingest	node.ingest	true	数据存储之前的预处理
coordinating	上面3个参数都为false则为coordinating节点	无	路由请求到其它节点；合并其它节点处理的结果，返回给用户

这种方式把职责分开显然是很好的，但是还是可能会出现问题，即脑裂问题。
默认情况下，每个节点都是master eligible节点，因此一旦master节点宕机，其它候选节点会选举一个成为主节点。当主节点与其他节点网络故障时，可能会出现脑裂问题。如下：

node1位主节点，原先就是没有故障的，但是和备选主节点node2、node3由于网络阻塞问题没办法互联了，这时候node2或node3可能就会误认为node1宕机了，自动选举出主节点。从而造成了集群中有2个主节点，它们共同执行了系统的业务，当网络恢复正常的时候，访问节点的数据的时候就会发生数据不一致的问题。

为了避免脑裂，需要要求选票超过（eligible节点数量+1）/2才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，但在ES7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会出现脑裂问题。

分布式新增和查询流程

当新增文档时，应该保存到不同的分片，保证数据均衡，coordinating node可以确定数据该存储到哪个分片中。
例如，配置好的三台ES，从9200端口中保存3条文档，可以发现9201和9202端口都可以查询到这三条文档，同时三条消息分别分片到了三台不同的机器上。这就是协调结点起到的作用。
实际上，这个数据分片是利用一个算法来实现的：
$$shard=hash(\_routing)\%number\_of\_shards$$

_routing默认是文档的id
算法与分片数量有关，因此索引库一旦创建，分片数量不能修改

这样的话，3台机器运算后的结果只会是0、1、2中的一个，从而实现数据的分布式新增。

查询分成2个阶段：

scatter phase：分散阶段，coordinating node会把请求分发到每一个分片
gather phase：聚集阶段，coordinating node汇总data node的搜索结果，并处理为最终结果集返回给用户

总结：
1、分布式新增如何确定分片：coordinating node根据id做hash运算，得到结果对shard数量取余，余数就是对应的分片
2、分布式查询：分散阶段、聚集阶段

故障转移

故障转移是ES节点一个非常重要的功能，集群的master节点会监控集群中的节点状态，如果发现有节点宕机，会立即将宕机节点的分片数据迁移到其它节点，确保数据的安全，即为故障转移。

也就是说，当数据节点发生故障时，主节点会监控到这种状态，就会将节点中的所有分片和副本都转移到其它的节点，确保数据的安全。
而主节点本身宕机的话，EligibleMaster就会选举出新的主节点出来