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[经验分享] es集群master节点配置组合

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发表于 2019-1-29 12:52:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
  在生产环境下,如果不修改elasticsearch节点的角色信息,在高数据量,高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。
默认情况下,elasticsearch 集群中每个节点都有成为主节点的资格,也都存储数据,还可以提供查询服务。这些功能是由两个属性控制的。

                            1. node.master
2. node.data
默认情况下这两个属性的值都是true。
node.master:
  这个属性表示节点是否具有成为主节点的资格,注意:此属性的值为true,并不意味着这个节点就是主节点。因为真正的主节点,是由多个具有主节点资格的节点进行选举产生的。所以,这个属性只是代表这个节点是不是具有主节点选举资格。

node.data:
  这个属性表示节点是否存储数据。

五种组合

组合1.

        node.master: true
node.data: true
node.ingest: true
  这种组合表示这个节点既有成为主节点的资格,又可以存储数据,还可以作为预处理节点,这个时候如果某个节点被选举成为了真正的主节点,那么他还要存储数据,这样对于这个节点的压力就比较大了。
  elasticsearch 默认是:每个节点都是这样的配置,在测试环境下这样做没问题。实际工作中建议不要这样设置,这样相当于 主节点 和 数据节点 的角色混合到一块了。

组合2.

         node.master: false
node.data: true
node.ingest: false
  这种组合表示这个节点没有成为主节点的资格,也就不参与选举,只会存储数据。这个节点我们称为 data(数据)节点。在集群中需要单独设置几个这样的节点负责存储数据。后期提供存储和查询服务

组合3.

     node.master: true
node.data: false
node.ingest: false
  这种组合表示这个节点不会存储数据,有成为主节点的资格,可以参与选举,有可能成为真正的主节点。这个节点我们称为master节点

组合4.

     node.master: false
node.data: false
node.ingest: true
  这种组合表示这个节点即不会成为主节点,也不会存储数据,这个节点的意义是作为一个 client(客户端)节点,主要是针对海量请求的时候可以进行负载均衡。在新版 ElasticSearch5.x 之后该节点称之为:coordinate 节点,其中还增加了一个叫:ingest 节点,用于预处理数据(索引和搜索阶段都可以用到),当然,作为一般应用是不需要这个预处理节点做什么额外的预处理过程,那么这个节点和我们称之为 client 节点之间可以看做是等同的,我们在代码中配置访问节点就都可以配置这些 ingest 节点即可。

组合5.

     node.master: false
node.data: false
node.ingest: false
  这种配置为纯查询模式,节点只可以接受查询,对于查询数据量比较大的集群,配置这种节点可以有效的保护数据节点,防止datanode内存溢出。这种模式比模式四更节省资源,为纯查询模式!

总结
  默认情况下,每个节点都有成为主节点的资格,也会存储数据,还会处理客户端的请求。在一个生产集群中我们可以对这些节点的职责进行划分。
  建议集群中设置 3台 以上的节点作为 master 节点【node.master: true node.data: false node.ingest:false】,这些节点只负责成为主节点,维护整个集群的状态。
  再根据数据量设置一批 data节点【node.master: false node.data: true node.ingest:false】,这些节点只负责存储数据,后期提供建立索引和查询索引的服务,这样的话如果用户请求比较频繁,这些节点的压力也会比较大
  
所以在集群中建议再设置一批 ingest 节点也称之为 client 节点

node.master: false
node.data: false
node.ingest:true

或者

node.master: false
node.data: false
node.ingest:false

这些节点只负责处理用户请求,实现请求转发,负载均衡等功能。
  master节点:普通服务器即可(CPU 内存 消耗一般)
  data   节点:主要消耗磁盘,内存
  client | ingest  节点:普通服务器即可(如果要进行分组聚合操作的话,建议这个节点内存也分配多一点)




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