Elasticsearch架构原理快速了解

分布式搜索引擎：Elasticsearch是一个分布式系统，它可以在多个节点上运行，允许你存储和搜索大量的数据。这使得它非常适合处理日志、文档、地理空间数据等各种类型的信息。
文本搜索：Elasticsearch是一个强大的文本搜索引擎，它可以高效地搜索和匹配文本数据。它支持全文搜索、模糊搜索、多字段搜索等功能，使得用户可以轻松地构建搜索引擎、推荐系统和数据分析应用。
实时性：Elasticsearch支持实时搜索，这意味着当你添加、更新或删除文档时，你可以立即在搜索结果中看到变化，这对于监控、日志分析和实时报告非常有用。
多种数据类型支持：Elasticsearch不仅支持文本数据搜索，还支持地理空间数据、数值数据、日期和时间数据等多种数据类型的搜索和分析。
弹性和可扩展性：Elasticsearch是弹性的，你可以根据需要添加或删除节点，以适应不断增长的数据和负载。它还具有自动分片和复制机制，以确保数据的高可用性和可扩展性。
RESTful API：Elasticsearch提供了一个易于使用的RESTful API，使得与其交互变得简单。你可以使用HTTP请求来执行各种操作，例如索引文档、执行搜索查询、管理索引和节点等。
生态系统：Elasticsearch是Elastic公司的一个产品，它是ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）堆栈的一部分，用于日志收集、分析和可视化。此外，有丰富的插件和工具，可以扩展Elasticsearch的功能。

Elasticsearch在多个领域中都有广泛的应用，包括搜索引擎、日志和事件数据分析、业务智能、监控和仪表板制作等。无论是构建实时搜索引擎还是分析大规模数据，Elasticsearch都是一个非常有价值的工具。

更多基本的了解可以见ES初识学习与简单实践总结-CSDN博客。

（二）Elasticsearch和关系型数据库的对比

Elasticsearch和关系型数据库是两种不同类型的数据存储系统，它们在数据模型、用途和功能上有一些显著的区别。以下是Elasticsearch和关系型数据库的对比：

数据模型：

Elasticsearch：Elasticsearch是一个面向文档的分布式搜索引擎。它的数据模型基于文档，每个文档是一个包含了JSON格式数据的独立单元。文档可以属于不同的索引，每个文档可以具有不同的结构。
关系型数据库：关系型数据库使用表和行的结构来存储数据。表需要定义模式（Schema），所有行都必须遵循相同的结构。

查询语言：

Elasticsearch：使用DSL（Domain-Specific Language）进行查询，这是一种结构化的查询语言，特别适用于全文搜索、实时数据分析和地理空间查询。
关系型数据库：通常使用SQL（Structured Query Language）进行查询，适用于结构化数据的查询和操作。

搜索和全文检索：

Elasticsearch：专注于全文搜索和复杂查询，支持分词、模糊搜索、短语匹配等高级搜索功能。
关系型数据库：虽然关系型数据库也可以进行搜索，但不如Elasticsearch在全文搜索和复杂搜索方面高效。

实时性：

Elasticsearch：支持实时索引，可以在文档添加、更新或删除时立即反映变化。
关系型数据库：通常更适用于批处理和事务性操作，实时性可能较低。

可扩展性：

Elasticsearch：具有良好的横向扩展性，可通过添加更多的节点来处理大规模数据和高负载。
关系型数据库：通常更适用于单节点或垂直扩展，横向扩展性较差。

数据一致性：

Elasticsearch：在分布式环境中强调性能和实时性，可能牺牲了一致性。它使用分片和副本来提高可用性，但在网络分区等情况下可能会出现数据不一致。
关系型数据库：通常强调ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据一致性。

用途：

Elasticsearch：适用于全文搜索、实时日志分析、监控、数据分析、地理信息系统（GIS）等需要高级搜索和实时性的应用。
关系型数据库：适用于事务性应用、数据管理、企业应用等传统的关系型数据存储需求。

总的来说，Elasticsearch和关系型数据库在用途上有差异，选择取决于你的具体需求。通常情况下，Elasticsearch更适合需要全文搜索和实时性的应用，而关系型数据库更适用于事务性和结构化数据管理。有时候，也可以将它们结合使用，根据需求选择最合适的工具。

二、基本概念回顾

当使用Elasticsearch时，有一些基本概念是很重要的，下面是一些ES基本概念的回顾：

（一）索引、文档、字段的概念

当使用Elasticsearch时，理解以下核心概念非常重要：索引（Index）、文档（Document）和字段（Field）。以下是对这些概念的详细介绍和理解：

索引（Index）

概念：索引是Elasticsearch中的一个逻辑容器，用于组织和存储相关的文档数据。它类似于关系数据库中的表，但更灵活。
理解：可以将索引看作是一个大型数据集的容器，用于存储相似类型的数据。例如，你可以创建一个名为"products"的索引，用于存储产品信息。

文档（Document）

概念：文档是存储在索引中的基本数据单元，通常以JSON格式表示。每个文档代表了一个独立的数据记录。
理解：文档类似于关系数据库中的一行记录。例如，在"products"索引中，每个文档可以代表一个产品，包括产品的名称、描述、价格等信息。

字段（Field）

概念：字段是文档中的数据项，它们包含了文档的具体信息。每个字段都有一个名称和一个对应的值。
理解：在一个文档中，每个字段代表了一个属性或特征，例如，一个产品文档可以包含字段如"productName"、"productDescription"、"price"等，每个字段存储相关信息。

综合起来，可以将这些概念视为组织和存储数据的层次结构：

一个索引可以包含多个文档，这些文档代表了不同类型的数据。
每个文档包含多个字段，每个字段存储文档的具体数据。

这种层次结构的弹性和灵活性使得Elasticsearch非常适合处理大规模、异构数据，并且具有强大的搜索和分析功能。通过理解这些概念，你可以更好地组织、检索和分析你的数据。

（二）映射

映射（Mapping）是Elasticsearch中的一个重要概念，它用于定义索引中文档的结构和字段的属性。映射指定了每个字段的数据类型、如何分析文本、是否存储原始数据等信息。以下是关于映射的详细介绍：

字段的数据类型：映射确定了每个字段的数据类型，例如文本、数值、日期、布尔值等。指定正确的数据类型有助于Elasticsearch正确地索引和搜索数据。
分析器（Analyzer）：对于文本字段，映射可以指定使用哪种分析器来处理文本数据。分析器决定了如何将文本拆分成词条，以及如何处理这些词条，例如小写化、删除停用词等。
存储选项：映射可以指定是否将字段的原始值存储在索引中。存储原始值可以提高检索性能，但会占用更多的存储空间。
多值字段：映射允许你指定字段是否可以包含多个值，这对于数组或多选字段非常有用。
日期格式：对于日期字段，映射可以定义日期的格式，以确保正确的日期解析和排序。
自定义字段属性：你还可以在映射中定义自定义字段属性，例如字段的权重、是否可搜索、是否可排序等。
嵌套对象：映射允许你在文档中包含嵌套对象，这些对象可以具有自己的字段和映射。

映射的正确定义对于Elasticsearch的性能和数据质量非常重要。它确保了索引中的文档被正确地存储和检索，并允许执行高级的搜索和分析操作。通常，映射可以自动创建，但在需要更精细的控制时，也可以手动定义映射。

（三）集群和节点

在Elasticsearch中，集群（Cluster）和节点（Node）是两个核心的概念，用于管理和处理数据。以下是有关集群和节点的详细解释：

集群（Cluster）

概念：集群是一个或多个节点的集合，它们协同工作以存储和处理数据。集群是Elasticsearch的最高级别的组织单元。
用途：集群用于处理大规模数据，提供高可用性和容错性。它允许将数据分布在多个节点上，从而实现数据的水平扩展和负载均衡。
特点：集群有一个唯一的名称，它可以包含任意数量的节点。集群中的节点可以加入或离开，使得集群可以动态调整以适应不同的负载。

节点（Node）

概念：节点是集群中的单个实例，它可以是物理服务器或虚拟机器。每个节点是一个独立的Elasticsearch实例，具有自己的配置和角色。
用途：节点用于存储数据和执行搜索操作。每个节点负责管理分配给它的数据分片，并响应来自客户端的查询请求。
特点：每个节点有一个唯一的名称，可以配置为具有不同的角色，例如主节点（Master Node）、数据节点（Data Node）、协调节点（Coordinator Node）等。不同的角色决定了节点的功能。

集群是多个节点的集合，用于协同工作以存储和处理数据，提供高可用性和扩展性。节点是集群中的独立实例，负责具体的数据存储和搜索任务。

（四）分片和副分片

在Elasticsearch中，分片（Shard）和副本分片（Replica Shard）是关于数据存储和可用性的重要概念。它们允许你将数据分散存储在多个节点上，以提高性能和容错性。

分片（Shard）

概念：分片是将索引中的数据分割成更小的部分的方式。每个索引可以分成多个主分片，这些主分片之间是独立的数据单元。
用途：分片用于水平扩展数据存储和搜索性能。当索引的大小超过单个节点的处理能力时，分片使得数据可以分布在多个节点上。
特点：默认情况下，每个索引有5个主分片。你可以在创建索引时指定分片的数量，但一旦创建，分片数量就不能更改。

副本分片（Replica Shard）

概念：副本分片是主分片的精确复制。每个主分片可以有零个或多个副本分片。副本分片包含了主分片的完整拷贝。
用途：副本分片用于提高数据的可用性和容错性。如果主分片丢失或不可用，副本分片可以顶替它，确保数据不会丢失。
特点：副本分片的数量可以在索引创建后随时更改，以提高可用性和性能。通常，每个主分片至少有一个副本。

分片和副本分片是Elasticsearch中用于数据管理和可用性的关键概念。分片允许水平扩展数据，副本分片提供了数据的冗余和容错性。

一个分片的主分片和副分片分别存储在不同的计算机上，如上图为一个三个节点的集群，某索引设置了3个主分片，每个主分片分配了两个副分片，P表示该分片的主分片，R表示该分片的副分片，P和R后面的数字表示其编号。在极端情况下，当有一个节点时，如果索引的副分片个数设置大于1，则系统只分配主分片，而不会分配副分片。

（五）DSL

在Elasticsearch中，DSL代表"Domain-Specific Language"（领域特定语言），它是一种用于构建和执行复杂查询的结构化查询语言。DSL允许用户以非常灵活和精确的方式定义搜索和分析操作。DSL是Elasticsearch查询的核心组成部分，用于与Elasticsearch进行交互，从而检索和操作数据。

DSL查询通常以JSON（JavaScript Object Notation）格式编写，因此它是一种使用JSON语法的查询语言。DSL查询由一个或多个查询子句组成，这些子句定义了搜索的条件、过滤条件、聚合操作等。以下是DSL查询中常见的一些查询子句和其作用：

Match Query：用于执行全文搜索，根据文本匹配度对文档进行排序。
Term Query：用于精确匹配字段的值，不执行分析。
Range Query：用于匹配指定范围内的数值或日期字段。
Bool Query：允许组合多个查询子句，使用布尔逻辑（AND、OR、NOT）来构建复杂的查询。
Filter：用于精确过滤文档，不影响文档的相关性排序。
Aggregations：用于执行数据分析操作，例如汇总、平均值、求和、直方图等。
Nested Query：用于在嵌套文档中执行查询。
Geo Queries：用于地理位置数据的查询，如地理坐标和地理形状。

DSL查询非常强大且灵活，允许根据具体的搜索和分析需求构建高级查询。它是Elasticsearch的一个关键特性，用于创建强大的搜索引擎和数据分析应用。通过构建复杂的DSL查询，可以准确地检索和分析数据，以满足不同的用例和业务需求。

三、架构原理

Elasticsearch的架构原理允许用户构建高性能、可扩展、实时的搜索和分析系统。然而，分布式系统的管理和维护可能具有一定的复杂性，需要谨慎规划和配置，以确保数据的完整性和性能。

（一）节点职责

Elasticsearch中的节点可以扮演不同的职责，根据其角色和配置，以下是常见的ES节点职责分析：

主节点（Master Node）

主要职责：主节点负责集群的管理和协调，包括索引和分片的创建、删除、重新分配等。它还负责维护集群状态信息。
配置特点：通常，一个集群中只有一个主节点，但可以有多个备用主节点以提供冗余和高可用性。

数据节点（Data Node）

主要职责：数据节点负责存储索引数据和执行搜索操作。它们存储分片的副本，以提供高可用性。数据节点也负责处理文档的索引和删除操作。
配置特点：一个集群可以有多个数据节点，具体数量取决于集群规模和性能需求。

协调节点（Coordinator Node）

主要职责：协调节点不存储数据，但负责接收来自客户端的搜索和查询请求，然后将请求分发到适当的数据节点。这有助于减轻数据节点的负载。
配置特点：可以在大型集群中引入协调节点，以处理大量的搜索请求。

候选主节点（Candidate Master Node）

主要职责：候选主节点是潜在的主节点候选者，当主节点失败时可以自动接管主节点的角色。它们有能力成为主节点，但不会主动参与主节点的选举。
配置特点：通常，每个节点都是候选主节点，但只有一个会成为活动主节点。

不同的节点角色和配置允许Elasticsearch在不同的用例和环境中发挥其强大的搜索和分析能力。根据需求和性能目标，可以选择配置适当数量和类型的节点，以构建高性能、高可用性的ES集群。

主节点（Master Node）、数据节点（Data Node）和协调节点（Coordinator Node）三种节点类型通常是Elasticsearch集群中的核心节点，它们协同工作以实现数据存储、搜索和协调。

为了降低Elasticsearch集群的负载并更好地处理大量搜索请求，可以配置某些节点作为专门的协调节点。这些协调节点不负责存储数据，而是负责接收来自客户端的搜索和查询请求，并将这些请求转发到包含实际数据的数据节点上。

配置协调节点：

创建协调节点配置文件：首先，创建一个新的Elasticsearch配置文件，通常可以在集群中的节点上创建一个新的配置文件。
配置节点类型：在配置文件中，指定节点的类型为"coordinating-only"。这告诉Elasticsearch这是一个专门的协调节点，不会存储数据。
bash 复制代码
```
node.master: false
node.data: false
node.ingest: false
```
配置其他设置：根据需要，可以配置其他节点设置，如网络绑定、HTTP端口等。
启动节点：使用配置文件启动协调节点。确保节点成功加入集群。

协调节点的作用分析：

负载均衡：协调节点的主要作用是分发搜索和查询请求到数据节点，从而实现负载均衡。这有助于减轻数据节点的负担，特别是在处理大量并发请求时。
减少网络开销：协调节点可以减少客户端与数据节点之间的网络开销。客户端只需与协调节点通信，协调节点负责将请求发送到适当的数据节点，然后将结果返回给客户端。
隔离查询层和数据层：协调节点的存在将查询逻辑与数据存储分开，使得可以更容易管理和调整每个层的性能和资源。
提高安全性：协调节点可以用作防火墙前端，允许你在协调节点上实施访问控制和安全策略，以保护数据节点免受未经授权的访问。

协调节点在Elasticsearch集群中起到非常重要的作用，特别是在大规模集群和高并发环境中。它们可以有效降低数据节点的负载，提高集群的性能和可伸缩性。配置协调节点是一种智能的方式来优化Elasticsearch集群的性能和资源利用率。

（二）主分片和副分片

Elasticsearch为了支持分布式搜索和提高高可用性，采用了以下机制：

数据分片：索引被分成多个分片，每个分片可拥有零个或多个副本。这些分片和副本分散在不同的节点上，增强了数据的可用性和并发性能。
主分片和副本：每个分片包括一个主分片和其可能的多个副本分片。主分片负责存储数据，副本分片提供冗余和高可用性。如果主分片所在节点宕机，某个副本分片将晋升为主分片以继续提供服务。

这种分布式结构允许Elasticsearch在多个节点上同时执行搜索和查询操作，提高了性能和吞吐量。此外，副本分片确保数据的冗余性，防止了单点故障。当主分片不可用时，系统能够迅速切换到副本分片，确保数据的持续可用性。这些机制一起使得Elasticsearch成为一款强大的分布式搜索和分析引擎。

我们再次将视角拉回到上面的简单集群，如果node1发生故障宕机，集群感知到分片0的主分片P0将要丢失，此时集群会立即将其他节点（如node3）上的分片0对应的副分片R0作为主分片P0进行服务。集群中由node2和node3对外提供服务，所有的分片相关的服务不受影响。

如果node1恢复了服务并加入集群中，因为在node1上还保留有分片0的数据，此时node1上的分片P0会变成副分片R0，在此期间缺失的数据会通过node3上的主分片P0进行补充。并且node1上的分片R1和R2也会分别从node3和node2上对应的P1和P2分片上补充数据，如下图所示：

当客户端对某个索引的请求被分发到ES的协调节点时，协调节点会将请求进行转发，转发的对象是包含这个索引的所有分片的部分节点。协调节点中有一份分片-节点路由表，该表主要存放分片和节点的对应关系。协调节点采用轮询算法，选取该索引的主/副分片所在的节点进行请求转发。一个索引的主分片设定后就不能再修改，如果想继续提升索引的并发性能，则可以增加索引的副分片个数，此时协调节点会将这些副分片加入轮询算法中。

（三）路由计算

Elasticsearch的路由计算是指确定文档应该存储在哪个主分片上的过程。路由计算使用一个叫做routing的值来决定文档的归属，然后将文档路由到相应的主分片。

Routing值

routing 是一个用户或应用程序定义的值，通常用于标识文档应该被路由到哪个主分片。
routing 可以是任何字符串或数字，通常是与应用程序中的特定逻辑相关的标识符，比如用户ID、产品ID、地理位置等。
客户端在写入文档时可以明确指定 routing 值，也可以让Elasticsearch根据文档内容自动计算。

路由计算公式

Elasticsearch使用以下路由计算公式来确定文档的路由目标主分片：

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

hash(routing) 表示对 routing 值进行哈希计算，以得到一个哈希码。
% number_of_primary_shards 表示取哈希码与主分片数量取模的结果，从而确定目标主分片的编号。

路由的目的

路由的目的是将文档均匀地分布到索引的各个主分片上，以实现数据的分散存储和负载均衡。
良好的路由策略可以确保索引数据在不同主分片上的分布较为均匀，避免了数据倾斜，提高了性能和可扩展性。

路由的自定义和灵活性

客户端可以根据应用程序的需求自定义 routing 值，以控制文档的路由。
Elasticsearch还支持使用自定义的路由计算器，允许应用程序定义更复杂的路由策略，以满足特定的业务需求。

总之，Elasticsearch的路由计算机制允许根据文档的 routing 值将数据路由到适当的主分片上，以实现数据的分布式存储和负载均衡。当一个文档需要被写入Elasticsearch索引时，路由计算用于确定该文档应该存储在哪个主分片上。

案例举例

以下是一个示例，以帮助更清晰地理解路由计算的工作原理：

假设有一个名为 "user" 的索引，它有5个主分片（number_of_primary_shards为5）。现在，我们要将一个用户的信息文档写入到这个索引中，并使用用户的ID来作为 routing 值。用户ID可以是任何字符串或数字，但为了示例简化，我们使用数字：

文档信息：

用户ID: 12345
文档内容: 用户名、电子邮件等用户信息

路由计算：

我们使用以下路由计算公式来确定文档的目标主分片：

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

在示例中，用户ID为12345，所以 routing 值就是12345。接下来，我们将计算哈希值：hash(12345)，得到一个哈希码。假设哈希码为3，然后我们取哈希码与主分片数量5取模：3 % 5，结果为3。

结果：

根据路由计算，文档应该路由到主分片3上。协调节点将该写入请求发送到负责主分片3的数据节点，然后数据节点存储该文档。

通过这个路由计算过程，Elasticsearch确保文档被均匀地分布到索引的各个主分片上，实现了数据的分散存储。这有助于提高性能、负载均衡和高可用性，因为数据存储在不同的节点上，同时也确保了数据冗余，以应对节点故障。这是Elasticsearch分布式架构的核心部分。

（四）ES写文档的过程

当Elasticsearch的协调节点接收到客户端发送的写入文档请求，它会执行以下关键步骤来确保文档的成功写入：

1.路由计算

协调节点首先执行路由计算，这是通过一定的路由算法来确定文档应该存储在哪个主分片上。
路由计算通常使用文档的routing值来计算目标主分片，确保文档被分配到正确的位置。

2.写入主分片

协调节点将写入请求转发到目标主分片所在的数据节点。目标主分片负责实际存储文档。
数据节点将文档写入主分片的Lucene索引，确保文档的持久化存储。

3.主分片副本同步

如果索引配置了副本分片，主分片在写入后会将数据同步到所有副本分片所在的节点。这确保了数据的冗余性和高可用性。
同步操作确保即使某个节点发生故障，数据仍然可用。

4.写入确认

一旦主分片和所有副本分片都成功写入文档，数据节点会向协调节点发送写入确认。
协调节点知道文档已经成功写入索引。

5.响应客户端

协调节点将写入成功的确认信息发送给客户端，以通知客户端文档已经成功写入索引。

完全一致性

Elasticsearch确保写入操作的完全一致性。这意味着只有在主分片和所有副本分片都成功写入后，写入操作才会被确认为成功。这确保了数据的可靠性。

高可用性

主分片和副本分片的机制确保了数据的高可用性。即使在节点故障的情况下，数据仍然可以从副本分片中检索。

这个过程确保了文档的安全写入和持久存储，同时保障了数据的高可用性和一致性。Elasticsearch的写入操作是其分布式性能和可用性的核心组成部分，支持实时数据的索引和检索。

上图中，一个包含3个节点的ES集群，假设索引中只有3个主分片和6个副分片，客户端向节点1发起向索引写入一条文档的请求，在本次请求中，节点1被称为协调节点。节点1判断数据应该映射到哪个分片上。假设将数据映射到分片1上，因为分片1的主分片在节点2上，因此节点1把请求转发到节点2上。节点2接收客户端的数据并进行存储，然后把请求转发到副分片1所在的节点1和节点3上，当所有副分片所在的节点全部完成存储后，协调节点也就是节点1向客户端返回成功标志。

（五）ES读文档的过程

Elasticsearch读取文档的过程相对简单，但仍然包括几个关键步骤，下面是这个过程的详细分析：

1.客户端发起读取请求

当客户端需要检索一个或多个文档时，它会向Elasticsearch集群中的任何一个节点发送读取请求。
请求通常包括索引名称、文档ID以及任何其他检索条件。

2.路由计算

接收读取请求的节点会执行路由计算，以确定文档存储在哪个主分片上。这通常使用文档的routing值来计算目标主分片。

3.读取主分片

一旦目标主分片确定，节点将读取请求转发到拥有该主分片的数据节点。
数据节点从主分片的Lucene索引中检索文档数据。

4.返回文档数据

数据节点将检索到的文档数据返回给协调节点，然后协调节点将其传递给客户端。
客户端接收到文档数据后，可以对其进行处理或显示。

5.数据一致性和高可用性

Elasticsearch确保读取操作的数据一致性。这意味着只有在主分片上的数据被读取后，读取操作才会返回成功。
如果主分片不可用，Elasticsearch会自动从副本分片中选择一个来满足读取请求，以确保数据的高可用性。

6.查询处理（可选）

在读取文档时，客户端可以使用查询条件来筛选文档，例如执行全文搜索或过滤文档。
Elasticsearch支持强大的查询语言和过滤器，允许客户端定制检索条件。

7.近实时性

读取操作通常是近实时的，文档数据会尽快对外可见。但需要注意，在某些情况下，由于分片的同步延迟，可能会存在短暂的延迟。

8.负载均衡

Elasticsearch的协调节点负责将读取请求路由到正确的主分片上，以实现负载均衡和高性能的检索操作。
查询请求可以在多个节点上并行执行，以提高响应速度。

总之，Elasticsearch的读取文档过程涉及路由计算、数据检索和返回，以及数据一致性和高可用性的保障。这使得Elasticsearch成为一个强大的实时数据检索引擎，支持在大规模数据集上执行复杂的查询操作。

上图所示，一个包含3个节点的ES集群，假设索引中只有3个主分片和6个副分片，客户端向节点1发起向索引获取文档的请求，在本次请求中，节点1被称为协调节点。节点1判断数据应该映射到哪个分片上。假设将数据映射到分片1上，分片1有主/副两种分片，分别在节点2、节点1和节点3上。假设此时协调节点的轮询算法选择的是节点3，那么它会将请求转发到节点3上，然后节点3会把数据传输给协调节点，也就是节点1，最后由节点1向客户端返回文档数据。

四、基本问题的反思

（一）ES是如何提升数据的高可用性的呢？

Elasticsearch通过多种方式提升数据的高可用性，以确保数据在集群中的持久性和可用性。以下是一些关键的机制和策略，ES用来提高高可用性：

分片和副本

Elasticsearch将每个索引划分为多个分片（Shard），这些分片可以分布在不同的节点上，以实现数据的水平分割和负载均衡。
每个分片都可以配置多个副本分片（Replica Shard），这些副本分片存储了分片的复制，确保了数据的冗余性。如果主分片不可用，副本分片可以顶替它，保证数据的可用性。

主从架构

Elasticsearch的集群通常包括一个主节点（Master Node）和多个数据节点（Data Node）。主节点负责管理集群的元数据，包括索引和分片的创建和重新分配。数据节点负责存储和处理数据。
主节点选举机制确保了在主节点故障时能够选举出新的主节点，从而保持集群的可用性。

节点冗余性

Elasticsearch支持配置多个主节点、数据节点和协调节点，以提供节点级别的冗余性。如果一个节点故障，其他节点可以继续处理请求。
仲裁节点（Voting-Only Node）用于提高主节点选举的可靠性，防止脑裂问题。

故障检测和自动恢复

Elasticsearch具有内置的故障检测机制，可以检测到节点的故障或不可用性。
当节点不可用时，Elasticsearch会自动重新分配分片和副本，以将数据从不可用节点中恢复到其他可用节点上。

数据持久性

Elasticsearch会将索引数据持久化到磁盘，确保数据在节点重启或崩溃后不会丢失。
定期的快照和备份策略可以帮助保护数据的持久性，并支持灾难恢复。

数据恢复策略

当新节点加入集群或旧节点重新加入集群时，Elasticsearch使用数据恢复策略来高效地将数据重新分配到节点上，以加快数据的可用性。

总之，Elasticsearch通过分片和副本、主从架构、节点冗余性、故障检测和自动恢复、数据持久性等多种机制来提高数据的高可用性。这使得Elasticsearch适用于构建可靠的分布式搜索和分析系统，即使在节点故障或网络问题的情况下，也可以保持数据的可用性和一致性。

（二）ES如何提升服务的高并发性能呢？

Elasticsearch可以通过一系列优化和配置来提升其服务的高并发性能，确保能够快速响应大量的查询请求。以下是一些提高Elasticsearch高并发性能的关键策略和方法：

合理分片设计：

确保索引的分片数量合理。如果分片数量太少，可能无法充分利用集群中的节点；如果分片数量太多，会增加集群管理的复杂性。
根据数据量和查询负载来确定分片数量，避免分片过多或过少。

节点扩展和负载均衡：

随着负载的增加，可以扩展集群，添加更多的数据节点和协调节点，以增加处理能力。
使用负载均衡器来分发查询请求，确保它们均匀分布到不同的节点上，减轻单个节点的压力。

使用副本分片：

副本分片提供了数据的冗余和负载均衡。每个主分片可以有多个副本，这些副本可以处理读请求，从而提高读取性能。
注意，增加副本分片会增加存储需求，因此需要根据资源和需求来平衡。

查询优化：

使用Elasticsearch的DSL查询语言构建高效的查询，避免不必要的查询和过滤操作。
使用查询缓存来缓存频繁执行的查询，以减轻查询负载。

数据模型优化：

映射（Mapping）的设计对性能有重要影响。选择合适的数据类型、分析器和索引选项可以提高搜索性能。
使用近实时（Near Real-Time）索引设置来实现快速的数据可用性。

分布式搜索和聚合：

使用Elasticsearch的分布式搜索功能，允许查询在所有节点上并行执行，提高搜索性能。
避免在查询中执行大量的聚合操作，因为它们可能会消耗大量计算资源。

监控和性能调整：

使用监控工具来监视集群性能，包括CPU、内存、磁盘和网络使用情况。
根据监控数据对集群进行性能调整，例如增加节点、调整分片设置等。

硬件优化：

选择性能强大的硬件，特别是对于数据节点，包括高速CPU、大内存、快速磁盘等。
使用固态硬盘（SSD）来提高磁盘性能，以加速读写操作。

查询预热：

预热（Warm-Up）查询可以在启动集群或重新加载索引后执行，以使缓存和查询性能优化达到最佳状态。

数据压缩和编码：

使用数据压缩和编码技术来减小索引的存储占用，提高数据传输效率。

通过以上策略和方法，可以有效提高Elasticsearch的高并发性能，确保它能够应对大规模和高负载的查询请求，同时保持稳定性和可伸缩性。要注意的是，性能调优是一个持续的过程，需要根据实际需求和监控数据进行不断优化和调整。