Looly · 更新于 2018-06-20 06:01:22

分布式的特性

在章节的开始我们提到Elasticsearch可以扩展到上百(甚至上千)的服务器来处理PB级的数据。然而我们的教程只是给出了一些使用Elasticsearch的例子,并未涉及相关机制。Elasticsearch为分布式而生,而且它的设计隐藏了分布式本身的复杂性。

Elasticsearch在分布式概念上做了很大程度上的透明化,在教程中你不需要知道任何关于分布式系统、分片、集群发现或者其他大量的分布式概念。所有的教程你既可以运行在你的笔记本上,也可以运行在拥有100个节点的集群上,其工作方式是一样的。

Elasticsearch致力于隐藏分布式系统的复杂性。以下这些操作都是在底层自动完成的:

  • 将你的文档分区到不同的容器或者分片(shards)中,它们可以存在于一个或多个节点中。
  • 将分片均匀的分配到各个节点,对索引和搜索做负载均衡。
  • 冗余每一个分片,防止硬件故障造成的数据丢失。
  • 将集群中任意一个节点上的请求路由到相应数据所在的节点。
  • 无论是增加节点,还是移除节点,分片都可以做到无缝的扩展和迁移。

当你阅读本书时,你可以遇到关于Elasticsearch分布式特性的补充章节。这些章节将教给你如何扩展集群和故障转移,如何处理文档存储,如何执行分布式搜索,分片是什么以及如何工作。

这些章节不是必读的——不懂这些内部机制也可以使用Elasticsearch的。但是这些能够帮助你更深入和完整的了解Elasticsearch。你可以略读它们,然后在你需要更深入的理解时再回头翻阅。

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