初識ElastricSearch

不知道大家在項(xiàng)目中是否使用過Elastricsearch？大家對它的了解又有多少呢？官網(wǎng)的定義：Elasticsearch是一個(gè)分布式、可擴(kuò)展、近實(shí)時(shí)的搜索與數(shù)據(jù)分析引擎。今天我們就來揭開一下它的神秘面紗（以下簡稱ES）。

ES 是使用 Java 編寫的一種開源搜索引擎，它在內(nèi)部使用 Lucene 做索引與搜索，通過對 Lucene 的封裝，隱藏了 Lucene 的復(fù)雜性，取而代之的提供一套簡單一致的 RESTful API。然而，ES不僅僅是 Lucene，并且也不僅僅只是一個(gè)全文搜索引擎，它還有如下特點(diǎn)：

一個(gè)分布式的實(shí)時(shí)文檔存儲，每個(gè)字段可以被索引與搜索；

一個(gè)分布式實(shí)時(shí)分析搜索引擎；

能勝任上百個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展，并支持 PB 級別的結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

首先我們將數(shù)據(jù)大體分為兩類，一類是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：也稱作行數(shù)據(jù)，指具有固定格式或有限長度的數(shù)據(jù)，是由二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)，嚴(yán)格地遵循數(shù)據(jù)格式與長度規(guī)范，主要通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲和管理，如數(shù)據(jù)庫、元數(shù)據(jù)等；一類是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：又可稱為全文數(shù)據(jù)，不定長或無固定格式，不適于由數(shù)據(jù)庫二維表來表現(xiàn)，包括所有格式的辦公文檔、XML、HTML、Word 文檔，郵件，各類報(bào)表、圖片和音頻、視頻信息等。

如果要更細(xì)致的區(qū)分的話，XML、HTML 可劃分為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因?yàn)樗鼈円簿哂凶约禾囟ǖ臉?biāo)簽格式，所以既可以根據(jù)需要按結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來處理，也可抽取出純文本按非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來處理。

根據(jù)兩種數(shù)據(jù)分類，搜索也相應(yīng)的分為兩種：

（1）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搜索：因?yàn)樗鼈兙哂刑囟ǖ慕Y(jié)構(gòu)，所以我們一般都是可以通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL，Oracle 等）的二維表（Table）的方式存儲和搜索，也可以建立索引。

（2）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搜索：即對全文數(shù)據(jù)的搜索，主要有兩種方法：順序掃描、全文搜索；

順序掃描：即按照順序掃描的方式查詢特定的關(guān)鍵字。例如給你一張報(bào)紙，讓你找到該報(bào)紙中“阿Q”的文字在哪些地方出現(xiàn)過。你肯定需要從頭到尾把報(bào)紙閱讀掃描一遍然后標(biāo)記出關(guān)鍵字在哪些版塊出現(xiàn)過以及它的出現(xiàn)位置。這種方式無疑是最耗時(shí)的最低效的。

全文搜索：將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的一部分信息提取出來，重新組織，使其變得有一定結(jié)構(gòu)（這種結(jié)構(gòu)，我們稱之為索引），然后對此有一定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索，從而達(dá)到搜索相對較快的目的。這種方式的主要工作量在前期索引的創(chuàng)建，但是對于后期搜索卻是快速高效的。

Lucene是apache軟件基金會4 jakarta項(xiàng)目組的一個(gè)子項(xiàng)目，是一個(gè)開放源代碼的全文檢索引擎工具包，但它不是一個(gè)完整的全文檢索引擎，而是一個(gè)全文檢索引擎的架構(gòu)，提供了完整的查詢引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文與德文兩種西方語言）。Lucene的目的是為軟件開發(fā)人員提供一個(gè)簡單易用的工具包，以方便的在目標(biāo)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)全文檢索的功能，或者是以此為基礎(chǔ)建立起完整的全文檢索引擎。Lucene是一套用于全文檢索和搜尋的開源程式庫，由Apache軟件基金會支持和提供。

我所熟知的以 Lucene 為基礎(chǔ)建立的開源可用全文搜索引擎主要有 Solr 和 ES：ES 本身就具有分布式的特性和易安裝使用的特點(diǎn)，而 Solr 的分布式需要借助第三方來實(shí)現(xiàn)，例如通過使用 ZooKeeper 來達(dá)到分布式協(xié)調(diào)管理。

接下來我們說一下Lucene能實(shí)現(xiàn)全文搜索的一個(gè)重要的查詢結(jié)構(gòu)：倒排索引

舉例

Java is the best programming language.

PHP is the best programming language.

Javascript is the best programming language.

通過分詞器將每個(gè)文檔的內(nèi)容域拆分成單獨(dú)的詞（我們稱它為詞條或 Term），創(chuàng)建一個(gè)包含所有不重復(fù)詞條的排序列表，然后列出每個(gè)詞條出現(xiàn)在哪個(gè)文檔。

結(jié)果

這種結(jié)構(gòu)由文檔中所有不重復(fù)詞的列表構(gòu)成，對于其中每個(gè)詞都有一個(gè)文檔列表與之關(guān)聯(lián)。這種由屬性值來確定記錄的位置的結(jié)構(gòu)就是倒排索引。帶有倒排索引的文件我們稱為倒排文件。

將上面的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為圖的形式來說明倒排索引的結(jié)構(gòu)信息

概念如下：

詞條（Term）：索引里面最小的存儲和查詢單元，對于英文來說是一個(gè)單詞，對于中文來說一般指分詞后的一個(gè)詞。

詞典（Term Dictionary）：或字典，是詞條 Term 的集合。搜索引擎的通常索引單位是單詞，單詞詞典是由文檔集合中出現(xiàn)過的所有單詞構(gòu)成的字符串集合，單詞詞典內(nèi)每條索引項(xiàng)記載單詞本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指針。

倒排表（Post list）：一個(gè)文檔通常由多個(gè)詞組成，倒排表記錄的是某個(gè)詞在哪些文檔里出現(xiàn)過以及出現(xiàn)的位置。

每條記錄稱為一個(gè)倒排項(xiàng)（Posting）。倒排表記錄的不單是文檔編號，還存儲了詞頻等信息。

倒排文件（Inverted File）：所有單詞的倒排列表往往順序地存儲在磁盤的某個(gè)文件里，這個(gè)文件被稱之為倒排文件，倒排文件是存儲倒排索引的物理文件。

詞典和倒排表是 Lucene 中很重要的兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是實(shí)現(xiàn)快速檢索的重要基石。詞典和倒排文件是分兩部分存儲的，詞典在內(nèi)存中而倒排文件存儲在磁盤上。

為了大家更好的理解ES，下面介紹一下ES中的概念：

（1）Near Realtime（NRT）：近實(shí)時(shí)，一是從寫入數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)可以被搜索到有一個(gè)小延遲（默認(rèn)1秒）；二是基于ES執(zhí)行搜索和分析可以達(dá)到秒級；

（2）Cluster（集群）：ES 集群由一個(gè)或多個(gè) ES 節(jié)點(diǎn)組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)配置相同的 cluster.name （默認(rèn)值為 “elasticsearch”）即可加入集群。確保不同的環(huán)境中使用不同的集群名稱，否則最終會導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)加入錯(cuò)誤的集群。ES 的集群搭建很簡單，不需要依賴第三方協(xié)調(diào)管理組件，自身內(nèi)部就實(shí)現(xiàn)了集群的管理功能。

（3）Node：一個(gè) ES 服務(wù)啟動(dòng)實(shí)例就是一個(gè)節(jié)點(diǎn)（Node）。節(jié)點(diǎn)通過 node.name 來設(shè)置節(jié)點(diǎn)名稱，如果不設(shè)置則在啟動(dòng)時(shí)給節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)隨機(jī)通用唯一標(biāo)識符作為名稱（默認(rèn)是隨機(jī)分配的）。默認(rèn)節(jié)點(diǎn)會去加入一個(gè)名稱為“elasticsearch”的集群。如果直接啟動(dòng)一堆節(jié)點(diǎn)，那么它們會自動(dòng)組成一個(gè)elasticsearch集群，當(dāng)然一個(gè)節(jié)點(diǎn)也可以組成一個(gè)elasticsearch集群。

（4）Index（索引）：簡單理解就是一個(gè)數(shù)據(jù)庫，索引有名稱，包含一堆有相似結(jié)構(gòu)的文檔數(shù)據(jù)，一個(gè)index包含很多document，一個(gè)index就代表了一類類似的或者相同的document。比如說建立一個(gè)product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品數(shù)據(jù)，所有的商品document。索引是保存相關(guān)數(shù)據(jù)的地方。 索引實(shí)際上是指向一個(gè)或者多個(gè)物理 分片 的 邏輯命名空間 。

（5）Type（類型）：簡單理解就是一張表，每個(gè)索引里都可以有一個(gè)或多個(gè)type，type是index中的一個(gè)邏輯數(shù)據(jù)分類，一個(gè)type下的document，都有相同的field，比如博客系統(tǒng)，有一個(gè)索引，可以定義用戶數(shù)據(jù)type，博客數(shù)據(jù)type，評論數(shù)據(jù)type。

（6）Document（文檔）&field（字段）：Document就是一行數(shù)據(jù)，es中的最小數(shù)據(jù)單元，一個(gè)document可以是一條客戶數(shù)據(jù)，一條商品分類數(shù)據(jù)，通常用JSON數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示，每個(gè)index下的type中，都可以去存儲多個(gè)document。一個(gè)document里面有多個(gè)field，每個(gè)field就是一個(gè)數(shù)據(jù)字段。

①節(jié)點(diǎn)的角色

節(jié)點(diǎn)分為主節(jié)點(diǎn)、候選主節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)，其中候選主節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)是在配置文件中指定的，而主節(jié)點(diǎn)是由候選主節(jié)點(diǎn)選舉出來的，協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)則可以是任何節(jié)點(diǎn)，以下是它們的功能介紹：

數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲和相關(guān)的操作，例如對數(shù)據(jù)進(jìn)行增、刪、改、查和聚合等操作，所以數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（Data 節(jié)點(diǎn)）對機(jī)器配置要求比較高，對 CPU、內(nèi)存和 I/O 的消耗很大。通常隨著集群的擴(kuò)大，需要增加更多的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)來提高性能和可用性。

候選主節(jié)點(diǎn)：可以被選舉為主節(jié)點(diǎn)（Master 節(jié)點(diǎn)），集群中只有候選主節(jié)點(diǎn)才有選舉權(quán)和被選舉權(quán)，其他節(jié)點(diǎn)不參與選舉的工作。

主節(jié)點(diǎn)：負(fù)責(zé)創(chuàng)建索引、刪除索引、跟蹤哪些節(jié)點(diǎn)是群集的一部分，并決定哪些分片分配給相關(guān)的節(jié)點(diǎn)、追蹤集群中節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)等。主節(jié)點(diǎn)和其他節(jié)點(diǎn)之間通過 Ping 的方式互相檢查，主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé) Ping 所有其他節(jié)點(diǎn)，判斷是否有節(jié)點(diǎn)已經(jīng)掛掉；其他節(jié)點(diǎn)也通過 Ping 的方式判斷主節(jié)點(diǎn)是否處于可用狀態(tài)；穩(wěn)定的主節(jié)點(diǎn)對集群的健康是非常重要的。

協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)：雖然對節(jié)點(diǎn)做了角色區(qū)分，但是用戶的請求可以發(fā)往任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并由該節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)分發(fā)請求、收集結(jié)果等操作，而不需要主節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)，這種節(jié)點(diǎn)可稱之為協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)，協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)是不需要指定和配置的，集群中的任何節(jié)點(diǎn)都可以充當(dāng)協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)的角色。

ES中每個(gè)節(jié)點(diǎn)既可以是候選主節(jié)點(diǎn)也可以是數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，通過在配置文件 …/config/elasticsearch.yml 中設(shè)置即可，默認(rèn)都為 true。

node.master: true //是否候選主節(jié)點(diǎn) node.data: true //是否數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)

但是由于數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)對 CPU、內(nèi)存核 I/O 消耗都很大，所以如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)既是數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)又是主節(jié)點(diǎn)，那么可能會對主節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生影響從而對整個(gè)集群的狀態(tài)產(chǎn)生影響。因此為了提高集群的健康性，我們應(yīng)該對 ES集群中的節(jié)點(diǎn)做好角色上的劃分和隔離，可以使用幾個(gè)配置較低的機(jī)器群作為候選主節(jié)點(diǎn)群。

②發(fā)現(xiàn)與選舉機(jī)制

發(fā)現(xiàn)機(jī)制（Zen Discovery）

那么有一個(gè)問題，ES 內(nèi)部是如何通過一個(gè)相同的設(shè)置 cluster.name 就能將不同的節(jié)點(diǎn)連接到同一個(gè)集群的呢？答案是 Zen Discovery。

Zen Discovery是 ES的內(nèi)置默認(rèn)發(fā)現(xiàn)模塊（發(fā)現(xiàn)模塊的職責(zé)是發(fā)現(xiàn)集群中的節(jié)點(diǎn)以及選舉 Master 節(jié)點(diǎn)）。它提供單播和基于文件的發(fā)現(xiàn)，并且可以擴(kuò)展為通過插件支持云環(huán)境和其他形式的發(fā)現(xiàn)。Zen Discovery 與其它模塊集成：例如，節(jié)點(diǎn)之間的所有通信都使用 Transport 模塊完成，節(jié)點(diǎn)使用發(fā)現(xiàn)機(jī)制通過 Ping 的方式查找其他節(jié)點(diǎn)。

ES默認(rèn)被配置為使用單播發(fā)現(xiàn)，以防止節(jié)點(diǎn)無意中加入集群，只有在同一臺機(jī)器上運(yùn)行的節(jié)點(diǎn)才會自動(dòng)組成集群。如果集群的節(jié)點(diǎn)運(yùn)行在不同的機(jī)器上，使用單播，你可以為 ES節(jié)點(diǎn)提供一些它應(yīng)該去嘗試連接的節(jié)點(diǎn)列表即單播列表。當(dāng)該節(jié)點(diǎn)聯(lián)系到單播列表中的成員時(shí)，它就會得到整個(gè)集群所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，然后它會聯(lián)系 Master 節(jié)點(diǎn)，并加入集群。這意味著單播列表不需要包含集群中的所有節(jié)點(diǎn)， 它只是需要足夠的節(jié)點(diǎn)，當(dāng)一個(gè)新節(jié)點(diǎn)聯(lián)系上其中一個(gè)并且說上話就可以了。如果你使用 Master 候選節(jié)點(diǎn)作為單播列表，你只要列出三個(gè)就可以了。這個(gè)配置在 elasticsearch.yml 文件中：

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port"]

ES節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)后先 Ping ，如果 discovery.zen.ping.unicast.hosts 有設(shè)置，則 Ping 設(shè)置中的 Host ，否則嘗試 ping 本地的幾個(gè)端口。ES支持同一個(gè)主機(jī)啟動(dòng)多個(gè)節(jié)點(diǎn)，Ping 的 Response 會包含該節(jié)點(diǎn)的基本信息以及該節(jié)點(diǎn)認(rèn)為的 Master 節(jié)點(diǎn)。

Master選舉

采用分布式系統(tǒng)思路，保證選舉出的master被多數(shù)派(quorum)的master-eligible node（候選主節(jié)點(diǎn)）認(rèn)可，以此來保證只有一個(gè)master。這個(gè)quorum通過以下配置進(jìn)行配置：

conf/elasticsearch.yml: discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

（1）master選舉誰發(fā)起，什么時(shí)候發(fā)起？

master（主節(jié)點(diǎn)）選舉當(dāng)然是由master-eligible（候選主節(jié)點(diǎn)）節(jié)點(diǎn)發(fā)起，當(dāng)一個(gè)master-eligible節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)滿足以下條件時(shí)發(fā)起選舉：

該master-eligible節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前狀態(tài)不是master；

該master-eligible節(jié)點(diǎn)通過ZenDiscovery模塊的ping操作詢問其已知的集群其他節(jié)點(diǎn)，沒有任何節(jié)點(diǎn)連接到master；

包括本節(jié)點(diǎn)在內(nèi)，當(dāng)前已有超過minimum_master_nodes個(gè)節(jié)點(diǎn)沒有連接到master；

總結(jié)一句話，即當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)包括自己在內(nèi)的多數(shù)派的master-eligible節(jié)點(diǎn)認(rèn)為集群沒有master時(shí)，就可以發(fā)起master選舉。

（2）當(dāng)需要選舉master時(shí)，選舉誰？

如果各節(jié)點(diǎn)都沒有認(rèn)為的 Master ，則從所有候選主節(jié)點(diǎn)中選擇，規(guī)則很簡單，按照 ID（ID為節(jié)點(diǎn)第一次啟動(dòng)時(shí)隨機(jī)生成) 的字典序排序，取第一個(gè)。之所以這么設(shè)計(jì)，應(yīng)該是為了讓選舉結(jié)果盡可能穩(wěn)定，不要出現(xiàn)都想當(dāng)master而選不出來的情況。

（3） 什么時(shí)候選舉成功？

這里有個(gè)限制條件就是 discovery.zen.minimum_master_nodes ：如果候選主節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)不到最小值的限制，則循環(huán)上述過程，直到候選主節(jié)點(diǎn)數(shù)足夠可以開始選舉，如果只有一個(gè) Local 節(jié)點(diǎn)那就選出的是自己。如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)被選為Master ，則開始等待節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)到 discovery.zen.minimum_master_nodes，然后提供服務(wù)；如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)不是 Master ，則嘗試加入 Master 。

舉例說明：

當(dāng)一個(gè)master-eligible node(我們假設(shè)為Node_A)發(fā)起一次選舉時(shí)：

a、假設(shè)Node_A選Node_B當(dāng)Master：Node_A會向Node_B發(fā)送join請求，那么此時(shí)：

如果Node_B已經(jīng)成為Master，Node_B就會把Node_A加入到集群中，然后發(fā)布最新的cluster_state, 最新的cluster_state就會包含Node_A的信息，相當(dāng)于一次正常情況的新節(jié)點(diǎn)加入。對于Node_A，等新的cluster_state發(fā)布到Node_A的時(shí)候，Node_A也就完成join了。

如果Node_B在競選Master，那么Node_B會把這次join當(dāng)作一張選票。對于這種情況，Node_A會等待一段時(shí)間，看Node_B是否能成為真正的Master，直到超時(shí)或者有別的Master選成功。

如果Node_B認(rèn)為自己不是Master(現(xiàn)在不是，將來也選不上)，那么Node_B會拒絕這次join。對于這種情況，Node_A會開啟下一輪選舉。

b、假設(shè)Node_A選自己當(dāng)Master：

此時(shí)NodeA會等別的node來join，即等待別的node的選票，當(dāng)收集到超過半數(shù)的選票時(shí)，認(rèn)為自己成為master，然后變更c(diǎn)luster_state中的master node為自己，并向集群發(fā)布這一消息。

③腦裂現(xiàn)象

如果由于網(wǎng)絡(luò)或其他原因?qū)е录褐羞x舉出多個(gè) Master 節(jié)點(diǎn)，使得數(shù)據(jù)更新時(shí)出現(xiàn)不一致，這種現(xiàn)象稱之為腦裂，即集群中不同的節(jié)點(diǎn)對于 Master 的選擇出現(xiàn)了分歧，出現(xiàn)了多個(gè) Master 競爭。

腦裂問題可能有以下幾個(gè)原因造成：

網(wǎng)絡(luò)問題：集群間的網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致一些節(jié)點(diǎn)訪問不到 Master，認(rèn)為 Master 掛掉了從而選舉出新的 Master，并對 Master 上的分片和副本標(biāo)紅，分配新的主分片。

節(jié)點(diǎn)負(fù)載：主節(jié)點(diǎn)的角色既為 Master 又為 Data，訪問量較大時(shí)可能會導(dǎo)致 ES 停止響應(yīng)（假死狀態(tài)）造成大面積延遲，此時(shí)其他節(jié)點(diǎn)得不到主節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)認(rèn)為主節(jié)點(diǎn)掛掉了，會重新選取主節(jié)點(diǎn)。

內(nèi)存回收：主節(jié)點(diǎn)的角色既為 Master 又為 Data，當(dāng) Data 節(jié)點(diǎn)上的 ES 進(jìn)程占用的內(nèi)存較大，引發(fā) JVM 的大規(guī)模內(nèi)存回收，造成 ES 進(jìn)程失去響應(yīng)。

為了避免腦裂現(xiàn)象的發(fā)生，我們可以從原因著手通過以下幾個(gè)方面來做出優(yōu)化措施：

適當(dāng)調(diào)大響應(yīng)時(shí)間，減少誤判：通過參數(shù) discovery.zen.ping_timeout 設(shè)置節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的響應(yīng)時(shí)間，默認(rèn)為 3s，可以適當(dāng)調(diào)大。如果 Master 在該響應(yīng)時(shí)間的范圍內(nèi)沒有做出響應(yīng)應(yīng)答，判斷該節(jié)點(diǎn)已經(jīng)掛掉了。

選舉觸發(fā)：我們需要在候選集群中的節(jié)點(diǎn)的配置文件中設(shè)置參數(shù) discovery.zen.munimum_master_nodes 的值。這個(gè)參數(shù)表示在選舉主節(jié)點(diǎn)時(shí)需要參與選舉的候選主節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)值是 1，官方建議取值(master_eligibel_nodes/2)+1，其中 master_eligibel_nodes 為候選主節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。這樣做既能防止腦裂現(xiàn)象的發(fā)生，也能最大限度地提升集群的高可用性，因?yàn)橹灰簧儆?discovery.zen.munimum_master_nodes 個(gè)候選節(jié)點(diǎn)存活，選舉工作就能正常進(jìn)行；當(dāng)小于這個(gè)值的時(shí)候，無法觸發(fā)選舉行為，集群無法使用，不會造成分片混亂的情況。

角色分離：即是上面我們提到的候選主節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行角色分離，這樣可以減輕主節(jié)點(diǎn)的負(fù)擔(dān)，防止主節(jié)點(diǎn)的假死狀態(tài)發(fā)生，減少對主節(jié)點(diǎn)“已死”的誤判。

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Elasticsearch Lucene/Solr

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