版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。undefined本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102854828
简介：带你剖析elastic search分布式⼯作原理
前言
- Elasticsearch 是分布式的，但是对于我们开发者来说并未过多的参与其中，我们只需启动对应数量的节点，并给它们分配相同的 cluster.name 让它们归属于同⼀个集群，创建索引的时候只需指定索引主分⽚数和 副分⽚数 即可，其他的都交给了 ES 内部⾃⼰去实现。
- 这和数据库的分布式和 同源的 solr 实现分布式都是有区别的，数据库要做集群分布式，⽐如分库分表需要我们指定路由规则和数据同步策略等，包括读写分离，主从同步等，solr的分布式也需依赖 zookeeper，但是 Elasticsearch 完全屏蔽了这些。
- 虽然Elasticsearch 天⽣就是分布式的，并且在设计时屏蔽了分布式的复杂性，但是我们还得知道它内部的原理。
节点交互原理
- es和其他中间件⼀样，⽐如mysql，redis有master-slave模式。es集群也会选举⼀个节点做为master节点
- master节点它的职责是维护全局集群状态，在节点加⼊或离开集群的时候重新分配分⽚。
- 所有⽂档级别的写操作不会与master节点通信，master节点并不需要涉及到⽂档级别的变更和搜索等操作，es分布式不太像mysql的master-slave模式，mysql是写在主库，然后再同步数据到从库。⽽es⽂档写操作是分⽚上⽽不是节点上，先写在主分⽚，主分⽚再同步给副分⽚，因为主分⽚可以分布在不同的节点上，所以当集群只有⼀个master节点的情况下，即使流量的增加它也不会成为瓶颈，就算它挂了，任何节点都有机会成为主节点。
- 读写可以请求任意节点，节点再通过转发请求到⽬的节点，⽐如⼀个⽂档的新增，⽂档通过路由算法分配到某个主分⽚，然后找到对应的节点，将数据写⼊到主分⽚上，然后再同步到副分⽚上。
写入文档
- 客户端向node-1发送新增⽂档请求。
- 节点通过⽂档的路由算法确定该⽂档属于主分⽚-P0。因为主分⽚-P0在node-3，所以请求会转发到node-3。
- ⽂档在node-3的主分⽚-P0上新增，新增成功后，将请求转发到node-1和node-2对应的副分⽚-R0上。⼀旦所有的副分⽚都报告成功，node-3向node-1报告成功，node-1向客户端报告成功。
读取文档
- 客户端向node-1发送读取⽂档请求。
- 在处理读取请求时，node-1在每次请求的时候都会通过轮询所有的副本分⽚来达到负载均衡。
