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ElasticSearch集群节点角色的精准定位与配置

2021-12-252.2k 阅读

ElasticSearch集群节点角色概述

在ElasticSearch集群中，节点角色决定了该节点在集群中所承担的职责。正确理解和配置节点角色对于构建高效、稳定的ElasticSearch集群至关重要。ElasticSearch提供了多种节点角色，每个角色都有其独特的功能和用途。

主节点（Master-eligible Node）

主节点负责管理集群的元数据，如索引的创建、删除，节点的加入和离开等操作。一个集群中可以有多个主节点候选，但同一时间只有一个主节点处于活动状态。主节点的选举基于Zen Discovery机制。

配置主节点： 在elasticsearch.yml配置文件中，通过设置以下参数来指定节点为主节点候选：

node.master: true

例如，假设我们有一个简单的三节点集群，节点1的配置如下：

cluster.name: my_cluster
node.name: node1
node.master: true
node.data: false
network.host: 192.168.1.100
http.port: 9200

这里明确指定了node1为主节点候选，并且不存储数据（node.data: false），这样可以让该节点专注于主节点的管理任务。

数据节点（Data Node）

数据节点负责存储和处理实际的索引数据。它们执行诸如文档的增删改查等操作。数据节点是集群中最消耗资源的节点类型，因为它们需要处理大量的数据存储和检索任务。

配置数据节点： 在elasticsearch.yml中，使用以下配置将节点设置为数据节点：

node.data: true

比如节点2的配置：

cluster.name: my_cluster
node.name: node2
node.master: false
node.data: true
network.host: 192.168.1.101
http.port: 9200

此配置表明node2是一个数据节点，它将负责存储和处理索引数据，但不参与主节点的选举。

协调节点（Coordinating Node）

协调节点负责接收客户端请求，并将请求转发到相关的数据节点。它们还负责收集和合并来自数据节点的响应，并将最终结果返回给客户端。每个节点默认都是协调节点，因为每个节点都可以接收和转发请求。

配置协调节点： 通常不需要特别配置，因为默认情况下所有节点都具备协调节点的功能。不过，如果希望某个节点仅作为协调节点，可以如下配置：

node.master: false
node.data: false

例如节点3的配置：

cluster.name: my_cluster
node.name: node3
node.master: false
node.data: false
network.host: 192.168.1.102
http.port: 9200

这样node3将只作为协调节点，专注于请求的转发和响应的合并，不承担主节点和数据节点的任务。

部落节点（Tribe Node，Elasticsearch 7.0 之前）

部落节点可以连接到多个不同的集群，并将这些集群视为一个统一的集群。它在不同集群之间转发请求，并合并响应。不过，从Elasticsearch 7.0开始，部落节点被弃用，推荐使用跨集群搜索功能来替代。

节点角色的精准定位策略

根据业务需求定位角色

在实际应用中，需要根据业务的特点和需求来精准定位节点角色。如果业务主要涉及大量的数据存储和检索，如日志分析、电商搜索等，那么数据节点的配置就尤为重要。可以适当增加数据节点的数量以提高数据处理能力。

例如，对于一个电商搜索系统，每天有大量的商品数据需要索引和检索。我们可以配置多个数据节点来处理这些数据，同时配置少量的主节点候选来管理集群的元数据。假设我们有10个节点的集群，其中2个节点配置为主节点候选，8个节点配置为数据节点。主节点候选的配置如下：

# 主节点候选1
cluster.name: ecom_search_cluster
node.name: master_candidate1
node.master: true
node.data: false
network.host: 192.168.1.200
http.port: 9200

# 主节点候选2
cluster.name: ecom_search_cluster
node.name: master_candidate2
node.master: true
node.data: false
network.host: 192.168.1.201
http.port: 9200

数据节点的配置如下：

# 数据节点1
cluster.name: ecom_search_cluster
node.name: data_node1
node.master: false
node.data: true
network.host: 192.168.1.210
http.port: 9200

# 数据节点2
cluster.name: ecom_search_cluster
node.name: data_node2
node.master: false
node.data: true
network.host: 192.168.1.211
http.port: 9200

# ......（共8个数据节点类似配置）

这样的配置可以保证集群既能稳定地管理元数据，又能高效地处理商品数据的存储和检索。

根据硬件资源定位角色

硬件资源也是定位节点角色的重要依据。如果服务器拥有大量的内存和磁盘空间，但CPU性能相对一般，那么将其配置为数据节点较为合适，因为数据节点主要依赖内存和磁盘进行数据存储和检索。

相反，如果服务器的CPU性能强劲，但内存和磁盘空间有限，那么可以考虑将其配置为主节点候选或协调节点。主节点主要进行元数据管理，对CPU有一定要求；协调节点主要处理请求转发和响应合并，也需要较好的CPU性能。

例如，有一台服务器，配备了8核CPU、16GB内存和500GB磁盘空间。由于内存和磁盘空间相对不是特别充裕，我们可以将其配置为主节点候选：

cluster.name: resource_based_cluster
node.name: master_candidate
node.master: true
node.data: false
network.host: 192.168.1.300
http.port: 9200

而另一台服务器，拥有32GB内存、2TB磁盘空间和4核CPU，更适合作为数据节点：

cluster.name: resource_based_cluster
node.name: data_node
node.master: false
node.data: true
network.host: 192.168.1.301
http.port: 9200

通过根据硬件资源合理配置节点角色，可以充分发挥服务器的性能优势，提高集群的整体效率。

高可用性与节点角色定位

为了保证集群的高可用性，需要在节点角色配置上进行精心设计。对于主节点，应该配置多个主节点候选，以防止单个主节点出现故障导致集群无法正常管理。例如，在一个生产环境的集群中，至少配置3个主节点候选。

假设我们有三个主节点候选，配置如下：

# 主节点候选A
cluster.name: ha_cluster
node.name: master_a
node.master: true
node.data: false
network.host: 192.168.1.400
http.port: 9200

# 主节点候选B
cluster.name: ha_cluster
node.name: master_b
node.master: true
node.data: false
network.host: 192.168.1.401
http.port: 9200

# 主节点候选C
cluster.name: ha_cluster
node.name: master_c
node.master: true
node.data: false
network.host: 192.168.1.402
http.port: 9200

对于数据节点，也应该配置多个以防止数据丢失。同时，可以使用副本机制来进一步提高数据的可用性。在创建索引时，可以指定副本数量。例如，创建一个索引并指定2个副本：

PUT /my_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 5,
        "number_of_replicas": 2
    }
}

这样，即使某个数据节点出现故障，其负责的分片副本也可以在其他数据节点上继续提供服务，保证了数据的可用性和集群的正常运行。

节点角色配置的高级技巧

动态调整节点角色

在某些情况下，可能需要在集群运行过程中动态调整节点角色。虽然ElasticSearch不支持直接在运行时更改node.master、node.data等配置，但可以通过滚动重启的方式来实现。

例如，要将一个数据节点转换为主节点候选：

  1. 首先，停止该节点：
./bin/elasticsearch -s stop
  1. 修改elasticsearch.yml配置文件，将node.master设置为true，node.data设置为false：
cluster.name: my_cluster
node.name: node_to_change
node.master: true
node.data: false
network.host: 192.168.1.500
http.port: 9200
  1. 启动该节点：
./bin/elasticsearch

通过这种滚动重启的方式，可以在不影响集群整体可用性的情况下，动态调整节点角色。

节点角色与分片分配

ElasticSearch通过分片分配机制来决定数据在各个节点上的分布。节点角色对分片分配有重要影响。例如，主节点负责决定分片的初始分配和重新分配。

可以通过设置一些参数来影响分片分配，如cluster.routing.allocation.node_attribute。假设我们有两类数据节点，一类是高性能的数据节点，配置了SSD磁盘，另一类是普通的数据节点，配置了HDD磁盘。我们可以通过设置节点属性来让不同类型的分片分配到合适的节点上。

首先，在高性能数据节点的elasticsearch.yml中设置属性：

node.attr.disk_type: ssd

在普通数据节点的elasticsearch.yml中设置属性：

node.attr.disk_type: hdd

然后，在创建索引时，可以指定将某些类型的分片分配到特定属性的节点上：

PUT /my_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 5,
        "number_of_replicas": 1,
        "index.routing.allocation.require.disk_type": "ssd"
    }
}

这样，my_index的分片将优先分配到具有ssd属性的高性能数据节点上，提高了数据的读写性能。

节点角色与负载均衡

协调节点在集群的负载均衡中起着关键作用。为了实现更好的负载均衡，可以使用一些负载均衡器，如Nginx、HAProxy等，将客户端请求均匀地分发到各个协调节点上。

以Nginx为例，配置如下：

upstream elasticsearch {
    server 192.168.1.600:9200;
    server 192.168.1.601:9200;
    server 192.168.1.602:9200;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://elasticsearch;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

这样，客户端请求会通过Nginx被均匀地转发到三个协调节点上，实现了请求的负载均衡，避免了单个协调节点负载过高的问题。同时，数据节点之间也会通过ElasticSearch内部的机制进行负载均衡，确保数据的均匀分布和处理能力的平衡。

常见问题及解决方法

主节点选举问题

在主节点选举过程中，可能会出现选举不稳定或长时间无法选举出主节点的情况。这通常是由于网络问题、节点配置不一致等原因导致的。

如果网络不稳定，部分节点之间无法正常通信，可能会导致选举失败。可以通过检查网络连接，确保所有节点之间的网络畅通。例如，可以使用ping命令检查节点之间的连通性，使用traceroute命令查看网络路由情况。

节点配置不一致也可能导致选举问题。确保所有主节点候选的配置参数，如cluster.name、node.master等设置正确且一致。例如，检查所有主节点候选的elasticsearch.yml文件，确保以下配置一致：

cluster.name: my_cluster
node.master: true

数据节点负载过高

数据节点负载过高可能会导致集群性能下降，甚至出现节点故障。这可能是由于数据量过大、分片分配不合理等原因造成的。

如果数据量过大，可以考虑增加数据节点的数量来分担负载。例如，当发现某个数据节点的CPU、内存或磁盘I/O使用率持续过高时，可以添加新的数据节点，并通过滚动重启的方式让集群重新分配分片。

对于分片分配不合理的情况，可以通过调整分片分配策略来解决。例如，可以使用前面提到的cluster.routing.allocation.node_attribute参数，将分片合理分配到不同性能的节点上。同时，也可以使用ElasticSearch提供的_cluster/reroute API来手动调整分片的分配。例如，将某个分片从负载过高的数据节点移动到负载较低的数据节点：

POST /_cluster/reroute
{
    "commands": [
        {
            "move": {
                "index": "my_index",
                "shard": 0,
                "from_node": "overloaded_node",
                "to_node": "less_loaded_node"
            }
        }
    ]
}

协调节点请求处理问题

协调节点在处理大量请求时，可能会出现响应缓慢或请求积压的情况。这可能是由于协调节点自身性能不足、请求转发策略不合理等原因导致的。

如果协调节点性能不足，可以考虑升级协调节点的硬件配置，如增加CPU核心数、内存容量等。同时，也可以优化协调节点的配置参数，如增加http.max_content_length来提高处理大请求的能力。在elasticsearch.yml中配置：

http.max_content_length: 100mb

对于请求转发策略不合理的情况，可以通过调整负载均衡器的配置来解决。例如，在Nginx中，可以调整upstream模块的参数，如weight来调整请求转发的权重。假设某个协调节点性能较强，希望更多的请求转发到该节点，可以如下配置：

upstream elasticsearch {
    server 192.168.1.700:9200 weight=2;
    server 192.168.1.701:9200;
    server 192.168.1.702:9200;
}

这样，192.168.1.700这个协调节点将接收到相对更多的请求，实现了请求的合理分配。

通过对ElasticSearch集群节点角色的精准定位与合理配置，以及对常见问题的有效解决，可以构建出一个高效、稳定、可扩展的ElasticSearch集群，满足各种复杂业务场景的需求。在实际应用中，需要根据业务特点、硬件资源等多方面因素进行综合考虑和优化，以充分发挥ElasticSearch的强大功能。同时，随着业务的发展和数据量的变化，还需要不断调整和优化节点角色配置，确保集群始终保持最佳性能状态。