Elasticsearch 架構原理

本書作為 Elastic Stack 指南，關注於 Elasticsearch 在日誌和數據分析場景的應用，並不打算對底層的 Lucene 原理或者 Java 編程做詳細的介紹，但是 Elasticsearch 層面上的一些架構設計，對我們做性能調優，故障處理，具有非常重要的影響。

所以，作為 ES 部分的起始章節，先從數據流向和分布的層面，介紹一下 ES 的工作原理，以及相關的可控項。各位讀者可以跳過這節先行閱讀後面的運維操作部分，但作為性能調優的基礎知識，依然建議大家抽時間返回來了解。

推薦下自己做的 Spring Boot 的實戰項目：

https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

寫入的數據是如何變成elasticsearch裡可以被檢索和聚合的索引內容的？

segment在寫入磁碟前就可以被檢索，是因為利用了什麼？

elasticsearch中的refresh操作是什麼？配置項是哪個？設置的命令是什麼？

refresh只是寫到了文件系統緩存，那麼實際寫入磁碟是由什麼控制呢？，如果這期間發生錯誤和故障，數據會不會丟失？

什麼是translog日誌？什麼時候會被清空？什麼是flush操作？配置項是什麼？怎麼配置？

什麼是段合併？為什麼要段合併？段合併線程配置項？段合併策略？怎麼forcemerge(optimize)？

routing的規則是什麼樣的？replica讀寫過程？wait_for_active_shards參數timeout參數 ？

推薦下自己做的 Spring Cloud 的實戰項目：

https://github.com/YunaiV/onemall

既然介紹數據流向，首先第一步就是：寫入的數據是如何變成 Elasticsearch 裡可以被檢索和聚合的索引內容的？

以單文件的靜態層面看，每個全文索引都是一個詞元的倒排索引，具體涉及到全文索引的通用知識，這裡不單獨介紹，有興趣的讀者可以閱讀《Lucene in Action》等書籍詳細了解。

以在線動態服務的層面看，要做到實時更新條件下數據的可用和可靠，就需要在倒排索引的基礎上，再做一系列更高級的處理。

其實總結一下 Lucene 的處理辦法，很簡單，就是一句話：新收到的數據寫到新的索引文件裡 。

Lucene 把每次生成的倒排索引，叫做一個段(segment)。然後另外使用一個 commit 文件，記錄索引內所有的 segment。而生成 segment 的數據來源，則是內存中的 buffer。也就是說，動態更新過程如下：

當前索引有 3 個 segment 可用。索引狀態如圖 2-1； 新接收的數據進入內存 buffer。索引狀態如圖 2-2； 內存 buffer 刷到磁碟，生成一個新的 segment，commit 文件同步更新。索引狀態如圖 2-3。 

利用磁碟緩存實現的準實時檢索

既然涉及到磁碟，那麼一個不可避免的問題就來了：磁碟太慢了！對我們要求實時性很高的服務來說，這種處理還不夠。所以，在第 3 步的處理中，還有一個中間狀態：

內存 buffer 生成一個新的 segment，刷到文件系統緩存中，Lucene 即可檢索這個新 segment。索引狀態如圖 2-4。

文件系統緩存真正同步到磁碟上，commit 文件更新。達到圖 2-3 中的狀態。

這一步刷到文件系統緩存的步驟，在 Elasticsearch 中，是默認設置為 1 秒間隔的，對於大多數應用來說，幾乎就相當於是實時可搜索了。Elasticsearch 也提供了單獨的 /_refresh 接口，用戶如果對 1 秒間隔還不滿意的，可以主動調用該接口來保證搜索可見。

註：5.0 中還提供了一個新的請求參數：?refresh=wait_for，可以在寫入數據後不強制刷新但一直等到刷新才返回。

不過對於 Elastic Stack 的日誌場景來說，恰恰相反，我們並不需要如此高的實時性，而是需要更快的寫入性能。所以，一般來說，我們反而會通過 /_settings 接口或者定製 template 的方式，加大 refresh_interval 參數：

# curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/_settings -d'
{ "refresh_interval": "10s" }
'
如果是導入歷史數據的場合，那甚至可以先完全關閉掉：
# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.05.01 -d'
{
  "settings" : {
    "refresh_interval": "-1"
  }
}'
在導入完成以後，修改回來或者手動調用一次即可：
# curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.05.01/_refresh
既然 refresh 只是寫到文件系統緩存，那麼第 4 步寫到實際磁碟又是有什麼來控制的？如果這期間發生主機錯誤、硬體故障等異常情況，數據會不會丟失？
這裡，其實有另一個機制來控制。Elasticsearch 在把數據寫入到內存 buffer 的同時，其實還另外記錄了一個 translog 日誌。也就是說，第 2 步並不是圖 2-2 的狀態，而是像圖 2-5 這樣：

在第 3 和第 4 步，refresh 發生的時候，translog 日誌文件依然保持原樣，如圖 2-6：

也就是說，如果在這期間發生異常，Elasticsearch 會從 commit 位置開始，恢復整個 translog 文件中的記錄，保證數據一致性。
等到真正把 segment 刷到磁碟，且 commit 文件進行更新的時候， translog 文件才清空。這一步，叫做 flush。同樣，Elasticsearch 也提供了 /_flush 接口。
對於 flush 操作，Elasticsearch 默認設置為：每 30 分鐘主動進行一次 flush，或者當 translog 文件大小大於 512MB (老版本是 200MB)時，主動進行一次 flush。這兩個行為，可以分別通過 index.translog.flush_threshold_period 和 index.translog.flush_threshold_size 參數修改。
如果對這兩種控制方式都不滿意，Elasticsearch 還可以通過 index.translog.flush_threshold_ops 參數，控制每收到多少條數據後 flush 一次。
索引數據的一致性通過 translog 保證。那麼 translog 文件自己呢？
默認情況下，Elasticsearch 每 5 秒，或每次請求操作結束前，會強制刷新 translog 日誌到磁碟上。
後者是 Elasticsearch 2.0 新加入的特性。為了保證不丟數據，每次 index、bulk、delete、update 完成的時候，一定觸發刷新 translog 到磁碟上，才給請求返回 200 OK。這個改變在提高數據安全性的同時當然也降低了一點性能。
如果你不在意這點可能性，還是希望性能優先，可以在 index template 裡設置如下參數：
{    "index.translog.durability": "async"}
大家可能注意到了，前面一段內容，一直寫的是"Lucene 索引"。這個區別在於，Elasticsearch 為了完成分布式系統，對一些名詞概念作了變動。索引成為了整個集群級別的命名，而在單個主機上的Lucene 索引，則被命名為分片(shard)。至於數據是怎麼識別到自己應該在哪個分片，請閱讀稍後有關 routing 的章節。
通過上節內容，我們知道了數據怎麼進入 ES 並且如何才能讓數據更快的被檢索使用。其中用一句話概括了 Lucene 的設計思路就是"開新文件"。從另一個方面看，開新文件也會給伺服器帶來負載壓力。因為默認每 1 秒，都會有一個新文件產生，每個文件都需要有文件句柄，內存，CPU 使用等各種資源。一天有 86400 秒，設想一下，每次請求要掃描一遍 86400 個文件，這個響應性能絕對好不了！
為了解決這個問題，ES 會不斷在後臺運行任務，主動將這些零散的 segment 做數據歸併，儘量讓索引內只保有少量的，每個都比較大的，segment 文件。這個過程是有獨立的線程來進行的，並不影響新 segment 的產生。歸併過程中，索引狀態如圖 2-7，尚未完成的較大的 segment 是被排除在檢索可見範圍之外的：

當歸併完成，較大的這個 segment 刷到磁碟後，commit 文件做出相應變更，刪除之前幾個小 segment，改成新的大 segment。等檢索請求都從小 segment 轉到大 segment 上以後，刪除沒用的小 segment。這時候，索引裡 segment 數量就下降了，狀態如圖 2-8 所示：

segment 歸併的過程，需要先讀取 segment，歸併計算，再寫一遍 segment，最後還要保證刷到磁碟。可以說，這是一個非常消耗磁碟 IO 和 CPU 的任務。所以，ES 提供了對歸併線程的限速機制，確保這個任務不會過分影響到其他任務。
在 5.0 之前，歸併線程的限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec 是 20MB。對於寫入量較大，磁碟轉速較高，甚至使用 SSD 盤的伺服器來說，這個限速是明顯過低的。對於 Elastic Stack 應用，社區廣泛的建議是可以適當調大到 100MB或者更高。
# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings -d'
{
    "persistent" : {
        "indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "100mb"
    }
}'
5.0 開始，ES 對此作了大幅度改進，使用了 Lucene 的 CMS(ConcurrentMergeScheduler) 的 auto throttle 機制，正常情況下已經不再需要手動配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec 了。官方文檔中都已經刪除了相關介紹，不過從源碼中還是可以看到，這個值目前的默認設置是 10240 MB。
歸併線程的數目，ES 也是有所控制的。默認數目的計算公式是：Math.min(3, Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2)。即伺服器 CPU 核數的一半大於 3 時，啟動 3 個歸併線程；否則啟動跟 CPU 核數的一半相等的線程數。相信一般做 Elastic Stack 的伺服器 CPU 合數都會在 6 個以上。所以一般來說就是 3 個歸併線程。如果你確定自己磁碟性能跟不上，可以降低 index.merge.scheduler.max_thread_count 配置，免得 IO 情況更加惡化。
歸併線程是按照一定的運行策略來挑選 segment 進行歸併的。主要有以下幾條：
index.merge.policy.floor_segment 默認 2MB，小於這個大小的 segment，優先被歸併。index.merge.policy.max_merge_at_once 默認一次最多歸併 10 個 segmentindex.merge.policy.max_merge_at_once_explicit 默認 forcemerge 時一次最多歸併 30 個 segment。index.merge.policy.max_merged_segment 默認 5 GB，大於這個大小的 segment，不用參與歸併。forcemerge 除外。
根據這段策略，其實我們也可以從另一個角度考慮如何減少 segment 歸併的消耗以及提高響應的辦法：加大 flush 間隔，儘量讓每次新生成的 segment 本身大小就比較大。
既然默認的最大 segment 大小是 5GB。那麼一個比較龐大的數據索引，就必然會有為數不少的 segment 永遠存在，這對文件句柄，內存等資源都是極大的浪費。但是由於歸併任務太消耗資源，所以一般不太選擇加大 index.merge.policy.max_merged_segment 配置，而是在負載較低的時間段，通過 forcemerge 接口，強制歸併 segment。
# curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/logstash-2015-06.10/_forcemerge?max_num_segments=1
由於 forcemerge 線程對資源的消耗比普通的歸併線程大得多，所以，絕對不建議對還在寫入數據的熱索引執行這個操作。這個問題對於 Elastic Stack 來說非常好辦，一般索引都是按天分割的。更合適的任務定義方式，請閱讀本書稍後的 curator 章節。
之前兩節，完整介紹了在單個 Lucene 索引，即 ES 分片內的數據寫入流程。現在徹底回到 ES 的分布式層面上來，當一個 ES 節點收到一條數據的寫入請求時，它是如何確認這個數據應該存儲在哪個節點的哪個分片上的？
作為一個沒有額外依賴的簡單的分布式方案，ES 在這個問題上同樣選擇了一個非常簡潔的處理方式，對任一條數據計算其對應分片的方式如下：
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
每個數據都有一個 routing 參數，默認情況下，就使用其 _id 值。將其 _id 值計算哈希後，對索引的主分片數取餘，就是數據實際應該存儲到的分片 ID。
由於取餘這個計算，完全依賴於分母，所以導致 ES 索引有一個限制，索引的主分片數，不可以隨意修改。因為一旦主分片數不一樣，所以數據的存儲位置計算結果都會發生改變，索引數據就完全不可讀了。
作為分布式系統，數據副本可算是一個標配。ES 數據寫入流程，自然也涉及到副本。在有副本配置的情況下，數據從發向 ES 節點，到接到 ES 節點響應返回，流向如下(附圖 2-9)：
客戶端請求發送給 Node 1 節點，注意圖中 Node 1 是 Master 節點，實際完全可以不是。
Node 1 用數據的 _id 取餘計算得到應該講數據存儲到 shard 0 上。通過 cluster state 信息發現 shard 0 的主分片已經分配到了 Node 3 上。Node 1 轉發請求數據給 Node 3。
Node 3 完成請求數據的索引過程，存入主分片 0。然後並行轉發數據給分配有 shard 0 的副本分片的 Node 1 和 Node 2。當收到任一節點匯報副本分片數據寫入成功，Node 3 即返回給初始的接收節點 Node 1，宣布數據寫入成功。Node 1 返回成功響應給客戶端。
圖片
這個過程中，有幾個參數可以用來控制或變更其行為：
wait_for_active_shards 上面示例中，2 個副本分片只要有 1 個成功，就可以返回給客戶端了。這點也是有配置項的。其默認值的計算來源如下：
int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1
根據需要，也可以將參數設置為 one，表示僅寫完主分片就返回，等同於 async；還可以設置為 all，表示等所有副本分片都寫完才能返回。
timeout 如果集群出現異常，有些分片當前不可用，ES 默認會等待 1 分鐘看分片能否恢復。可以使用 ?timeout=30s 參數來縮短這個等待時間。
副本配置和分片配置不一樣，是可以隨時調整的。有些較大的索引，甚至可以在做 forcemerge 前，先把副本全部取消掉，等 optimize 完後，再重新開啟副本，節約單個 segment 的重複歸併消耗。
# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-mweibo-2015.05.02/_settings -d '{
"index": { "number_of_replicas" : 0 }
}'
某個 shard 分配在哪個節點上，一般來說，是由 ES 自動決定的。以下幾種情況會觸發分配動作：
ES 提供了一系列參數詳細控制這部分邏輯：
cluster.routing.allocation.enable 該參數用來控制允許分配哪種分片。默認是 all。可選項還包括 primaries 和 new_primaries。none 則徹底拒絕分片。該參數的作用，本書稍後集群升級章節會有說明。
cluster.routing.allocation.allow_rebalance 該參數用來控制什麼時候允許數據均衡。默認是 indices_all_active，即要求所有分片都正常啟動成功以後，才可以進行數據均衡操作，否則的話，在集群重啟階段，會浪費太多流量了。
cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance 該參數用來控制集群內 同時運行的數據均衡任務個數。默認是 2 個。如果有節點增減，且集群負載壓力不高的時候，可以適當加大。
cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries 該參數用來控制節點 重啟時，允許同時恢復幾個主分片。默認是 4 個。如果節點是多磁碟，且 IO 壓力不大，可以適當加大。
cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries 該參數用來控制節點 除了主分片重啟恢復以外其他情況下，允許同時運行的數據恢復任務。默認是 2 個。所以，節點重啟時，可以看到主分片迅速恢復完成，副本分片的恢復卻很慢。除了副本分片本身數據要通過網絡複製以外，並發線程本身也減少了一半。當然，這種設置也是有道理的——主分片一定是本地恢復，副本分片卻需要走網絡，帶寬是有限的。從 ES 1.6 開始，冷索引的副本分片可以本地恢復，這個參數也就是可以適當加大了。
indices.recovery.concurrent_streams 該參數用來控制節點 從網絡複製恢復副本分片時的數據流個數。默認是 3 個。可以配合上一條配置一起加大。
indices.recovery.max_bytes_per_sec 該參數用來控制節點 恢復時的速率。默認是 40MB。顯然是比較小的，建議加大。
此外，ES 還有一些其他的分片分配控制策略。比如以 tag 和 rack_id 作為區分等。一般來說，Elastic Stack 場景中使用不多。運維人員可能比較常見的策略有兩種：
磁碟限額 為了保護節點數據安全，ES 會定時(cluster.info.update.interval，默認 30 秒)檢查一下各節點的數據目錄磁碟使用情況。在達到 cluster.routing.allocation.disk.watermark.low (默認 85%)的時候，新索引分片就不會再分配到這個節點上了。在達到 cluster.routing.allocation.disk.watermark.high (默認 90%)的時候，就會觸發該節點現存分片的數據均衡，把數據挪到其他節點上去。這兩個值不但可以寫百分比，還可以寫具體的字節數。有些公司可能出於成本考慮，對磁碟使用率有一定的要求，需要適當抬高這個配置：
# curl -XPUT localhost:9200/_cluster/settings -d '{
"transient" : {
"cluster.routing.allocation.disk.watermark.low" : "85%",
"cluster.routing.allocation.disk.watermark.high" : "10gb",
"cluster.info.update.interval" : "1m"
}
}'
熱索引分片不均 默認情況下，ES 集群的數據均衡策略是以各節點的分片總數(indices_all_active)作為基準的。這對於搜索服務來說無疑是均衡搜索壓力提高性能的好辦法。但是對於 Elastic Stack 場景，一般壓力集中在新索引的數據寫入方面。正常運行的時候，也沒有問題。但是當集群擴容時，新加入集群的節點，分片總數遠遠低於其他節點。這時候如果有新索引創建，ES 的默認策略會導致新索引的所有主分片幾乎全分配在這臺新節點上。整個集群的寫入壓力，壓在一個節點上，結果很可能是這個節點直接被壓死，集群出現異常。所以，對於 Elastic Stack 場景，強烈建議大家預先計算好索引的分片數後，配置好單節點分片的限額。比如，一個 5 節點的集群，索引主分片 10 個，副本 1 份。則平均下來每個節點應該有 4 個分片，那麼就配置：
# curl -s -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.05.08/_settings -d '{
"index": { "routing.allocation.total_shards_per_node" : "5" }
}'
注意，這裡配置的是 5 而不是 4。因為我們需要預防有機器故障，分片發生遷移的情況。如果寫的是 4，那麼分片遷移會失敗。
此外，另一種方式則更加玄妙，Elasticsearch 中有一系列參數，相互影響，最終聯合決定分片分配：
cluster.routing.allocation.balance.shard 節點上分配分片的權重，默認為 0.45。數值越大越傾向於在節點層面均衡分片。cluster.routing.allocation.balance.index 每個索引往單個節點上分配分片的權重，默認為 0.55。數值越大越傾向於在索引層面均衡分片。cluster.routing.allocation.balance.threshold 大於閾值則觸發均衡操作。默認為1。
Elasticsearch 中的計算方法是：
(indexBalance (node.numShards(index) – avgShardsPerNode(index)) + shardBalance (node.numShards() – avgShardsPerNode)) <=> weightthreshold
所以，也可以採取加大 cluster.routing.allocation.balance.index，甚至設置 cluster.routing.allocation.balance.shard 為 0 來儘量採用索引內的節點均衡。
上面說的各種配置，都是從策略層面，控制分片分配的選擇。在必要的時候，還可以通過 ES 的 reroute 接口，手動完成對分片的分配選擇的控制。
reroute 接口支持五種指令：allocate_replica, allocate_stale_primary, allocate_empty_primary，move 和 cancel。常用的一般是 allocate 和 move：
因為負載過高等原因，有時候個別分片可能長期處於 UNASSIGNED 狀態，我們就可以手動分配分片到指定節點上。默認情況下只允許手動分配副本分片(即使用 allocate_replica)，所以如果要分配主分片，需要單獨加一個 accept_data_loss 選項：
# curl -XPOST 127.0.0.1:9200/_cluster/reroute -d '{
"commands" : [ {
"allocate_stale_primary" :
{
"index" : "logstash-2015.05.27", "shard" : 61, "node" : "10.19.0.77", "accept_data_loss" : true
}
}
]
}'
注意，allocate_stale_primary 表示準備分配到的節點上可能有老版本的歷史數據，運行時請提前確認一下是哪個節點上保留有這個分片的實際目錄，且目錄大小最大。然後手動分配到這個節點上。以此減少數據丟失。
因為負載過高，磁碟利用率過高，伺服器下線，更換磁碟等原因，可以會需要從節點上移走部分分片：
curl -XPOST 127.0.0.1:9200/_cluster/reroute -d '{
"commands" : [ {
"move" :
{
"index" : "logstash-2015.05.22", "shard" : 0, "from_node" : "10.19.0.81", "to_node" : "10.19.0.104"
}
}
]
}'
如果是自己手工 reroute 失敗，Elasticsearch 返回的響應中會帶上失敗的原因。不過格式非常難看，一堆 YES，NO。從 5.0 版本開始，Elasticsearch 新增了一個 allocation explain 接口，專門用來解釋指定分片的具體失敗理由：
curl -XGET 'http://localhost:9200/_cluster/allocation/explain' -d'{
"index": "logstash-2016.10.31",
"shard": 0,
"primary": false

}'
得到的響應如下：
{
  "shard" : {
    "index" : "myindex",
    "index_uuid" : "KnW0-zELRs6PK84l0r38ZA",
    "id" : 0,
    "primary" : false
  },
  "assigned" : false,
  "shard_state_fetch_pending": false,
  "unassigned_info" : {
    "reason" : "INDEX_CREATED",
    "at" : "2016-03-22T20:04:23.620Z"
  },
  "allocation_delay_ms" : 0,
  "remaining_delay_ms" : 0,
  "nodes" : {
    "V-Spi0AyRZ6ZvKbaI3691w" : {
      "node_name" : "H5dfFeA",
      "node_attributes" : {
        "bar" : "baz"
      },
      "store" : {
        "shard_copy" : "NONE"
      },
      "final_decision" : "NO",
      "final_explanation" : "the shard cannot be assigned because one or more allocation decider returns a 'NO' decision",
      "weight" : 0.06666675,
      "decisions" : [ {
        "decider" : "filter",
        "decision" : "NO",
        "explanation" : "node does not match index include filters [foo:\"bar\"]"
      }  ]
    },
    "Qc6VL8c5RWaw1qXZ0Rg57g" : {
      ...
這會是很長一串 JSON，把集群裡所有的節點都列上來，挨個解釋為什麼不能分配到這個節點。
集群中個別節點出現故障預警等情況，需要下線，也是 Elasticsearch 運維工作中常見的情況。如果已經穩定運行過一段時間的集群，每個節點上都會保存有數量不少的分片。這種時候通過 reroute 接口手動轉移，就顯得太過麻煩了。這個時候，有另一種方式：
curl -XPUT 127.0.0.1:9200/_cluster/settings -d '{
"transient" :{
"cluster.routing.allocation.exclude._ip" : "10.0.0.1"
}
}'
Elasticsearch 集群就會自動把這個 IP 上的所有分片，都自動轉移到其他節點上。等到轉移完成，這個空節點就可以毫無影響的下線了。
和 _ip 類似的參數還有 _host, _name 等。此外，這類參數不單是 cluster 級別，也可以是 index 級別。下一小節就是 index 級別的用例。
Elasticsearch 集群一個比較突出的問題是: 用戶做一次大的查詢的時候, 非常大量的讀 IO 以及聚合計算導致機器 Load 升高, CPU 使用率上升, 會影響阻塞到新數據的寫入, 這個過程甚至會持續幾分鐘。所以，可能需要仿照 MySQL 集群一樣，做讀寫分離。
N 臺機器做熱數據的存儲, 上面只放當天的數據。這 N 臺熱數據節點上面的 elasticsearc.yml 中配置 node.tag: hot
之前的數據放在另外的 M 臺機器上。這 M 臺冷數據節點中配置 node.tag: stale
模板中控制對新建索引添加 hot 標籤：
 {
 "order" : 0,
 "template" : "*",
 "settings" : {
   "index.routing.allocation.require.tag" : "hot"
   }
 }
每天計劃任務更新索引的配置, 將 tag 更改為 stale, 索引會自動遷移到 M 臺冷數據節點
# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/indexname/_settings -d'
{
"index": {
   "routing": {
      "allocation": {
         "require": {
            "tag": "stale"
         }
      }
  }
}
}'
這樣，寫操作集中在 N 臺熱數據節點上，大範圍的讀操作集中在 M 臺冷數據節點上。避免了堵塞影響。
該方案運用的，是 Elasticsearch 中的 allocation filter 功能，詳細說明見：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/shard-allocation-filtering.html
ES 是一個 P2P 類型(使用 gossip 協議)的分布式系統，除了集群狀態管理以外，其他所有的請求都可以發送到集群內任意一臺節點上，這個節點可以自己找到需要轉發給哪些節點，並且直接跟這些節點通信。
所以，從網絡架構及服務配置上來說，構建集群所需要的配置極其簡單。在 Elasticsearch 2.0 之前，無阻礙的網絡下，所有配置了相同 cluster.name 的節點都自動歸屬到一個集群中。
2.0 版本之後，基於安全的考慮，Elasticsearch 稍作了調整，避免開發環境過於隨便造成的麻煩。
ES 從 2.0 版本開始，默認的自動發現方式改為了單播(unicast)方式。配置裡提供幾臺節點的地址，ES 將其視作 gossip router 角色，藉以完成集群的發現。由於這只是 ES 內一個很小的功能，所以 gossip router 角色並不需要單獨配置，每個 ES 節點都可以擔任。所以，採用單播方式的集群，各節點都配置相同的幾個節點列表作為 router 即可。
此外，考慮到節點有時候因為高負載，慢 GC 等原因可能會有偶爾沒及時響應 ping 包的可能，一般建議稍微加大 Fault Detection 的超時時間。
同樣基於安全考慮做的變更還有監聽的主機名。現在默認只監聽本地 lo 網卡上。所以正式環境上需要修改配置為監聽具體的網卡。
network.host: "192.168.0.2"
discovery.zen.minimum_master_nodes: 3
discovery.zen.ping_timeout: 100s
discovery.zen.fd.ping_timeout: 100s
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.19.0.97","10.19.0.98","10.19.0.99","10.19.0.100"]
上面的配置中，兩個 timeout 可能會讓人有所迷惑。這裡的 fd 是 fault detection 的縮寫。也就是說：
discovery.zen.ping_timeout 參數僅在加入或者選舉 master 主節點的時候才起作用；discovery.zen.fd.ping_timeout 參數則在穩定運行的集群中，master 檢測所有節點，以及節點檢測 master 是否暢通時長期有用。
既然是長期有用，自然還有運行間隔和重試的配置，也可以根據實際情況調整：
discovery.zen.fd.ping_interval: 10s
discovery.zen.fd.ping_retries: 10
- END -