1、空集群
一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例，而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成，它们具有相同的cluster.name，它们协同工作，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时，集群就会感知到并平衡数据。集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等。主节点不参与文档级别的变更或搜索，这意味着在流量增长的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。我们例子中的集群只有一个节点，所以它会充当主节点的角色。做为用户，我们能够与集群中的任何节点通信，包括主节点。每一个节点都知道文档存在于哪个节点上，它们可以转发请求到相应的节点上。我们访问的节点负责收集各节点返回的数据，最后一起返回给客户端。这一切都由Elasticsearch处理。
2、集群健康
在Elasticsearch集群中可以监控统计很多信息，但是只有一个是最重要的：集群健康(cluster health)。集群健康有三种状态：green、yellow或red
GET /_cluster/health在一个没有索引的空集群中运行如上查询，将返回这些信息：
{
"cluster_name" : "elasticsearch",
"status" : "green",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 1,
"number_of_data_nodes" : 1,
"active_primary_shards" : 3,
"active_shards" : 3,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 0,
"delayed_unassigned_shards" : 0,
"number_of_pending_tasks" : 0,
"number_of_in_flight_fetch" : 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
"active_shards_percent_as_number" : 100.0
}`status` 是我们最感兴趣的字段，status字段提供一个综合的指标来表示集群的的服务状况。三种颜色各自的含义：
3、添加索引
索引只是一个用来指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间(logical namespace)”，一个分片(shard)是一个最小级别“工作单元(worker unit)”,它只是保存了索引中所有数据的一部分。
分片是Elasticsearch在集群中分发数据的关键。把分片想象成数据的容器。文档存储在分片中，然后分片分配到你集群中的节点上。当你的集群扩容或缩小，Elasticsearch将会自动在你的节点间迁移分片，以使集群保持平衡。
分片可以是主分片(primary shard)或者是复制分片(replica shard)。你索引中的每个文档属于一个单独的主分片，所以主分片的数量决定了索引最多能存储多少数据。
理论上主分片能存储的数据大小是没有限制的，限制取决于你实际的使用情况。分片的最大容量完全取决于你的使用状况：硬件存储的大小、文档的大小和复杂度、如何索引和查询你的文档，以及你期望的响应时间。
复制分片只是主分片的一个副本，它可以防止硬件故障导致的数据丢失，同时可以提供读请求，比如搜索或者从别的shard取回文档。
当索引创建完成的时候，主分片的数量就固定了，但是复制分片的数量可以随时调整。
让我们在集群中唯一一个空节点上创建一个叫做blogs的索引。默认情况下，一个索引被分配5个主分片，但是为了演示的目的，我们只分配3个主分片和一个复制分片（每个主分片都有一个复制分片）：
PUT /blogs
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 1
}
}返回结果：
{
"cluster_name" : "elasticsearch",
"status" : "yellow",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 1,
"number_of_data_nodes" : 1,
"active_primary_shards" : 6,
"active_shards" : 6,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 3,
"delayed_unassigned_shards" : 0,
"number_of_pending_tasks" : 0,
"number_of_in_flight_fetch" : 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
"active_shards_percent_as_number" : 66.66666666666666
}集群的健康状态yellow表示所有的主分片(primary shards)启动并且正常运行了——集群已经可以正常处理任何请求——但是复制分片(replica shards)还没有全部可用。事实上所有的三个复制分片现在都是unassigned状态——它们还未被分配给节点。在同一个节点上保存相同的数据副本是没有必要的，如果这个节点故障了，那所有的数据副本也会丢失。
4、故障转移
如果我们启动了第二个节点，第二个节点已经加入集群，三个复制分片(replica shards)也已经被分配了——分别对应三个主分片，这意味着在丢失任意一个节点的情况下依旧可以保证数据的完整性。文档的索引将首先被存储在主分片中，然后并发复制到对应的复制节点上。这可以确保我们的数据在主节点和复制节点上都可以被检索。我们的集群不仅是功能完备的，而且是高可用的。
5、横向扩展
分片本身就是一个完整的搜索引擎，它可以使用单一节点的所有资源。我们拥有6个分片（3个主分片和三个复制分片），最多可以扩展到6个节点，每个节点上有一个分片，每个分片可以100%使用这个节点的资源。
6、更多扩展
主分片的数量在创建索引时已经确定。实际上，这个数量定义了能存储到索引里数据的最大数量（实际的数量取决于你的数据、硬件和应用场景）。然而，主分片或者复制分片都可以处理读请求——搜索或文档检索，所以数据的冗余越多，我们能处理的搜索吞吐量就越大。复制分片的数量可以在运行中的集群中动态地变更，这允许我们可以根据需求扩大或者缩小规模。让我们把复制分片的数量从原来的1增加到2：
PUT /blogs/_settings
{
"number_of_replicas" : 2
}blogs索引现在有9个分片：3个主分片和6个复制分片。这意味着我们能够扩展到9个节点，再次变成每个节点一个分片。这样使我们的搜索性能相比原始的三节点集群增加三倍。
当然，在同样数量的节点上增加更多的复制分片并不能提高性能，因为这样做的话平均每个分片的所占有的硬件资源就减少了（译者注：大部分请求都聚集到了分片少的节点，导致一个节点吞吐量太大，反而降低性能），你需要增加硬件来提高吞吐量。
不过这些额外的复制节点使我们有更多的冗余：通过以上对节点的设置，我们能够承受两个节点故障而不丢失数据。
7、应对故障
我们杀掉的节点是一个主节点。一个集群必须要有一个主节点才能使其功能正常，所以集群做的第一件事就是各节点选举了一个新的主节点。
幸运的是丢失的两个主分片的完整拷贝存在于其他节点上，所以新主节点做的第一件事是把这些在Node 2和Node 3上的复制分片升级为主分片，这时集群健康回到yellow状态。这个提升是瞬间完成的，就好像按了一下开关。
文章参考：《Elasticsearch 权威指南（中文版）》
