怎样从Elasticsearch来看分布式系统架构设计

本篇文章给大家分享的是有关怎样从elasticsearch来看分布式系统架构设计，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。

我们先来简单看下Elasticsearch的架构。

Elasticsearch 集群架构

<p _hover-ignore="1"  white-space:nORMal;background-color:#ffffff;"="">Elasticsearch是一个非常著名的开源搜索和分析系统，目前被广泛应用于互联网多种领域中，尤其是以下三个领域特别突出。一是搜索领域，相对于solr，真正的后起之秀，成为很多搜索系统的不二之选。二是JSON文档数据库，相对于MongoDB，读写性能更佳，而且支持更丰富的地理位置查询以及数字、文本的混合查询等。三是时序数据分析处理，目前是日志处理、监控数据的存储、分析和可视化方面做得非常好，可以说是该领域的引领者了。

Elasticsearch的详细介绍可以到官网查看。我们先来看一下Elasticsearch中几个关键概念：

节点(node)：物理概念，一个运行的Elasticearch实例，一般是一台机器上的一个进程。

索引(Index)，逻辑概念，包括配置信息mapping和倒排正排数据文件，一个索引的数据文件可能会分布于一台机器，也有可能分布于多台机器。索引的另外一层意思是倒排索引文件。

分片(Shard)：为了支持更大量的数据，索引一般会按某个维度分成多个部分，每个部分就是一个分片，分片被节点(Node)管理。一个节点(Node)一般会管理多个分片，这些分片可能是属于同一份索引，也有可能属于不同索引，但是为了可靠性和可用性，同一个索引的分片尽量会分布在不同节点(Node)上。分片有两种，主分片和副本分片。

副本(Replica)：同一个分片(Shard)的备份数据，一个分片可能会有0个或多个副本，这些副本中的数据保证强一致或最终一致。

用图形表示出来可能是这样子的：

Elasticsearch支持上述两种方式：

混合部署(左图)：

默认方式。

不考虑MasterNode的情况下，还有两种Node，Data Node和Transport Node，这种部署模式下，这两种不同类型Node角色都位于同一个Node中，相当于一个Node具备两种功能：Data和Transport。

当有index或者query请求的时候，请求随机(自定义)发送给任何一个Node，这台Node中会持有一个全局的路由表，通过路由表选择合适的Node，将请求发送给这些Node，然后等所有请求都返回后，合并结果，然后返回给用户。一个Node分饰两种角色。

好处就是使用极其简单，易上手，对推广系统有很大价值。最简单的场景下只需要启动一个Node，就能完成所有的功能。

缺点就是多种类型的请求会相互影响，在大集群如果某一个Data Node出现热点，那么就会影响途经这个Data Node的所有其他跨Node请求。如果发生故障，故障影响面会变大很多。

Elasticsearch中每个Node都需要和其余的每一个Node都保持13个连接。这种情况下，每个Node都需要和其他所有Node保持连接，而一个系统的连接数是有上限的，这样连接数就会限制集群规模。

还有就是不能支持集群的热更新。

分层部署(右图)：

通过配置可以隔离开Node。

设置部分Node为Transport Node，专门用来做请求转发和结果合并。

其他Node可以设置为DataNode，专门用来处理数据。

缺点是上手复杂，需要提前设置好Transport的数量，且数量和Data Node、流量等相关，否则要么资源闲置，要么机器被打爆。

好处就是角色相互独立，不会相互影响，一般Transport Node的流量是平均分配的，很少出现单台机器的CPU或流量被打满的情况，而DataNode由于处理数据，很容易出现单机资源被占满，比如CPU，网络，磁盘等。独立开后，DataNode如果出了故障只是影响单节点的数据处理，不会影响其他节点的请求，影响限制在最小的范围内。

角色独立后，只需要Transport Node连接所有的DataNode，而DataNode则不需要和其他DataNode有连接。一个集群中DataNode的数量远大于Transport Node，这样集群的规模可以更大。另外，还可以通过分组，使Transport Node只连接固定分组的DataNode，这样Elasticsearch的连接数问题就彻底解决了。

可以支持热更新：先一台一台的升级DataNode，升级完成后再升级Transport Node，整个过程中，可以做到让用户无感知。

上面介绍了Elasticsearch的部署层架构，不同的部署方式适合不同场景，需要根据自己的需求选择适合的方式。

Elasticsearch 数据层架构

接下来我们看看当前Elasticsearch的数据层架构。

数据存储

Elasticsearch的Index和meta，目前支持存储在本地文件系统中，同时支持NIOfs，mmap，simplefs，smb等不同加载方式，性能最好的是直接将索引LOCK进内存的MMap方式。默认，Elasticsearch会自动选择加载方式，另外可以自己在配置文件中配置。这里有几个细节，具体可以看官方文档。

索引和meta数据都存在本地，会带来一个问题：当某一台机器宕机或者磁盘损坏的时候，数据就丢失了。为了解决这个问题，可以使用Replica(副本)功能。

副本(Replica)

可以为每一个Index设置一个配置项：副本(Replicda)数，如果设置副本数为2，那么就会有3个Shard，其中一个是PrimaryShard，其余两个是ReplicaShard，这三个Shard会被Master尽量调度到不同机器，甚至机架上，这三个Shard中的数据一样，提供同样的服务能力。

副本(Replica)的目的有三个：

保证服务可用性：当设置了多个Replica的时候，如果某一个Replica不可用的时候，那么请求流量可以继续发往其他Replica，服务可以很快恢复开始服务。

保证数据可靠性：如果只有一个Primary，没有Replica，那么当Primary的机器磁盘损坏的时候，那么这个Node中所有Shard的数据会丢失，只能reindex了。

提供更大的查询能力：当Shard提供的查询能力无法满足业务需求的时候， 可以继续加N个Replica，这样查询能力就能提高N倍，轻松增加系统的并发度。

问题

上面说了一些优势，这种架构同样在一些场景下会有些问题。

Elasticsearch采用的是基于本地文件系统，使用Replica保证数据可靠性的技术架构，这种架构一定程度上可以满足大部分需求和场景，但是也存在一些遗憾：

Replica带来成本浪费。为了保证数据可靠性，必须使用Replica，但是当一个Shard就能满足处理能力的时候，另一个Shard的计算能力就会浪费。

Replica带来写性能和吞吐的下降。每次Index或者update的时候，需要先更新Primary Shard，更新成功后再并行去更新Replica，再加上长尾，写入性能会有不少的下降。

当出现热点或者需要紧急扩容的时候动态增加Replica慢。新Shard的数据需要完全从其他Shard拷贝，拷贝时间较长。

上面介绍了Elasticsearch数据层的架构，以及副本策略带来的优势和不足，下面简单介绍了几种不同形式的分布式数据系统架构。

分布式系统

第一种：基于本地文件系统的分布式系统

针对第一种架构中的问题，另一种思路是：存储和计算分离。

第一种思路的问题根源是数据量大，拷贝数据耗时多，那么有没有办法可以不拷贝数据?为了实现这个目的，一种思路是底层存储层使用共享存储，每个Shard只需要连接到一个分布式文件系统中的一个目录/文件即可，Shard中不含有数据，只含有计算部分。相当于每个Node中只负责计算部分，存储部分放在底层的另一个分布式文件系统中，比如hdfs。

上图中，Node 1 连接到第一个文件;Node 2连接到第二个文件;Node3连接到第三个文件。当Node 3机器宕机后，只需要在Node 4机器上新建一个空的Shard，然后构造一个新连接，连接到底层分布式文件系统的第三个文件即可，创建连接的速度是很快的，总耗时会非常短。

这种是一种典型的存储和计算分离的架构，优势有以下几个方面：

在这种架构下，资源可以更加弹性，当存储不够的时候只需要扩容存储系统的容量;当计算不够的时候，只需要扩容计算部分容量。

存储和计算是独立管理的，资源管理粒度更小，管理更加精细化，浪费更少，结果就是总体成本可以更低。

负载更加突出，抗热点能力更强。一般热点问题基本都出现在计算部分，对于存储和计算分离系统，计算部分由于没有绑定数据，可以实时的扩容、缩容和迁移，当出现热点的时候，可以第一时间将计算调度到新节点上。

这种架构同时也有一个不足：

访问分布式文件系统的性能可能不及访问本地文件系统。在上一代分布式文件系统中，这是一个比较明显的问题，但是目前使用了各种用户态协议栈后，这个差距已经越来越小了。

HBase使用的就是这种架构方式。

Solr也支持这种形式的架构。

上述两种架构，各有优势和不足，对于某些架构中的不足或缺陷，思路不同，解决的方案也大相径庭，但是思路跨度越大，收益一般也越大。

上面只是介绍了分布式数据(存储/搜索/分析等等)系统在存储层的两种不同架构方式。

以上就是怎样从Elasticsearch来看分布式系统架构设计，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注编程网精选频道。