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名词定义
分片
一个 分片 是一个底层的 工作单元，它仅保留了全副数据中的一部分。在分片外部机制中，咱们将具体介绍分片是如何工作的，而当初咱们只需晓得一个分片是一个 Lucene 的实例，以及它自身就是一个残缺的搜索引擎。咱们的文档被存储和索引到分片内，然而应用程序是间接与索引而不是与分片进行交互。
Elasticsearch 是利用分片将数据散发到集群内各处的。分片是数据的容器，文档保留在分片内，分片又被调配到集群内的各个节点里。当你的集群规模扩充或者放大时，Elasticsearch 会主动的在各节点中迁徙分片，使得数据依然均匀分布在集群里。
一个分片能够是 主 分片或者 正本 分片。索引内任意一个文档都归属于一个主分片，所以主分片的数目决定着索引可能保留的最大数据量。
正本分片
一个正本分片只是一个主分片的拷贝。正本分片作为硬件故障时爱护数据不失落的冗余备份，并为搜寻和返回文档等读操作提供服务。
正本分片的次要目标就是为了故障转移，如果持有主分片的节点挂掉了，一个正本分片就会降职为主分片的角色。在索引写入时，正本分片做着与主分片雷同的工作。新文档首先被索引进主分片而后再同步到其它所有的正本分片。减少正本数并不会减少索引容量。
在索引建设的时候就曾经确定了主分片数，然而正本分片数能够随时批改。
ES 集群外围三个的参数
- ES 集群的服务器个数，
- ES 集群的总 CPU 外围个数，
- ES 集群的总内存
- 预估要存入 ES 总数据量（数据 + 索引）
艰深了解
- 分片数（number_of_shards）就是主分片个数
- 正本数（number_of_replicas）能够了解成主分片的拷贝个数
- 如果主分片数是 5，则每个正本都有 5 个分片
- 因而 ES 集群总的分片数 = 分片数 * (正本数 + 1)
正本数调配算法：
正本数 <= ES 集群的服务器个数 - 1
正本除了晋升查问效率，次要目标为了容灾，数据冗余存储，保障数据安全，因而，正本数应跟据 ES 集群中的数据库数量（N-1）进行配置，如果 ES 集群中有 3 台服务器，则正本数设置为 2，减 1 因为主分片自身也算一份。正本数设置为 2，数据实际上有 3 份，扩散到 3 台服务器中。
预估要存入 ES 总数据量 * (正本数 +1) <= ES 集群的总内存 / 2 存入 ES 搜索引擎 的数据能够预估，比方预估存入的数据有 100G，则实际上会占用的内存为 100G * (正本数 +1) 加 1 因为计入了主分片，数量里超限了也能够存入，只有磁盘够大，然而计算时就可能用到了磁盘，磁盘的 IO 性能会让整个 ES 集群性能大副降落。
ES 集群的总内存只取了一半，因为考虚 ES 的 java. 程序自身占用的内存，数据聚合运算耗费的内存，如果理论我的项目中大量简单运算，占用的内存须要更多。
分片数调配算法：
分片数 * (正本数 + 1) <= ES 集群的总 CPU 外围个数
分片内的检索运算聚合须要 CPU，为了充分发挥多核 CPU 的性能，且又防止 CPU 频繁调度，因而，ES 集群内总的分片数应小于等于总的 CPU 外围个数。
以上是集体了解，因程度无限，不免有不妥之处，不可全信，欢送交换切磋，欢送斧正。
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