Elasticsearch的节点类型及集群状态

elasticsearch的节点分类

主节点（Master Node）

主节点负责创建索引、删除索引、分配分片、追踪集群中的节点状态等工作。Elasticsearch 中的主节点的工作量相对较轻。用户的请求可以发往任何一个节点，并由该节点负责分发请求、收集结果等操作，而并不需要经过主节点转发。通过在配置文件中设置 node.master=true 来设置该节点成为候选主节点（但该节点并不一定是主节点，主节点是集群在候选节点中选举出来的），在 Elasticsearch集群中只有候选节点才有选举权和被选举权。其他节点是不参与选举工作的。

数据节点（Data Node）

数据节点负责数据的存储和相关具体操作，比如索引数据的创建、修改、鹏除、搜索、聚合。所以，数据节点对机器配置要求比较高，首先要有足够的磁盘空间来存储数据，其次数据操作对系统 CPU、Memory和I/O的性能消耗都很大。通常随着集群的扩大，需要增加更多的数据节点来提高可用性。通过在配置文件中设置node.data=true来设置该节点成为数据节点。

协调节点(Coordinating Node)

协调节点，是一种角色，而不是真实的 Elasticseach的节点，我们没有办法通过配置项来配置哪个节点为协调节点。集群中的任何节点可以充当协调节点的角色。当一个节点 A 收到用户的查询请求后，会把查询语句分发到其他的节点，然后合并各个节点返回的查询结果，最后返回一个完整的数据集给用户。在这个过程中，节点A扮演的就是协调节点的角色。由此可见，协调节点会对CPU、Memory和I/O要求比较高。

集群状态

Green：绿色，健康。所有的主分片和副本分片都可正常工作，集群 100%健康。

Yellow：黄色，预警。所有的主分片都可以正常工作，但至少有一个副本分片是不能正常工作的。此时集群可以正常工作，但是集群的高可用性在某种程度上被弱化。

Red：红色，集群不可正常使用。集群中至少有一个分片的主分片及它的全部副本分片都不可正常工作。这时虽然集群的查询操作还可以进行，但是也只能返回部分数据（其他正常分片的数据可以返回），而分配到这个分片上的写入请来将会报错，最终会导致数据的丢失。