Elasticsearch分布式系统架构设计
手把手教你搭建一个Elasticsearch集群
⼿把⼿教你搭建⼀个Elasticsearch集群⼀、为何要搭建 Elasticsearch 集群凡事都要讲究个为什么。
在搭建集群之前，我们⾸先先问⼀句，为什么我们需要搭建集群？它有什么优势呢？（1）⾼可⽤性Elasticsearch 作为⼀个搜索引擎，我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在⾮常短的时间内查询到我们想要的信息。
所以第⼀步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的⾼可⽤性，什么是⾼可⽤性呢？它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。
假设系统⼀直能够提供服务，我们说系统的可⽤性是 100%。
如果系统在某个时刻宕掉了，⽐如某个⽹站在某个时间挂掉了，那么就可以它临时是不可⽤的。
所以，为了保证Elasticsearch 的⾼可⽤性，我们就应该尽量减少 Elasticsearch 的不可⽤时间。
那么怎样提⾼ Elasticsearch 的⾼可⽤性呢？这时集群的作⽤就体现出来了。
假如 Elasticsearch 只放在⼀台服务器上，即单机运⾏，假如这台主机突然断⽹了或者被攻击了，那么整个 Elasticsearch 的服务就不可⽤了。
但如果改成 Elasticsearch 集群的话，有⼀台主机宕机了，还有其他的主机可以⽀撑，这样就仍然可以保证服务是可⽤的。
那可能有的⼩伙伴就会说了，那假如⼀台主机宕机了，那么不就⽆法访问这台主机的数据了吗？那假如我要访问的数据正好存在这台主机上，那不就获取不到了吗？难道其他的主机⾥⾯也存了⼀份⼀模⼀样的数据？那这岂不是很浪费吗？为了解答这个问题，这⾥就引出了 Elasticsearch 的信息存储机制了。
⾸先解答上⾯的问题，⼀台主机宕机了，这台主机⾥⾯存的数据依然是可以被访问到的，因为在其他的主机上也有备份，但备份的时候也不是整台主机备份，是分⽚备份的，那这⾥就⼜引出了⼀个概念——分⽚。
分⽚，英⽂叫做 Shard，顾名思义，分⽚就是对数据切分成了多个部分。
elasticsearch 集群方案
elasticsearch 集群方案Elasticsearch集群方案是个非常重要的话题，因为随着数据量的不断增长，单机的Elasticsearch已经无法满足大规模数据的存储和检索需求。
所以采用分布式集群方案已经成为了一种必要的选择。
一、Elasticsearch概述Elasticsearch是一个开源的搜索引擎，支持全文搜索、结构化搜索、分布式搜索等功能，能够快速搜索和分析多种类型的数据，包括日志、网站数据、地理位置数据等。
Elasticsearch的数据存储是基于Lucene的，它采用了分布式架构，可以将数据分片存储在不同的节点中，从而更好的支持数据的横向扩展。
二、Elasticsearch集群架构Elasticsearch集群架构是由多个节点组成的分布式系统，其中有一个节点被选为主节点，负责集群内部的协调和管理，还有一些节点被选为数据节点，负责存放索引数据。
在Elasticsearch中，每个索引都被分成多个分片，并分布在不同的节点上，每个节点只存储部分数据，这样可以更好地利用计算资源和存储空间。
三、Elasticsearch集群的部署方式Elasticsearch集群部署方式主要有两种，一种是单个节点部署的方式，另一种是分布式部署的方式。
单个节点部署方式适用于小规模的数据，可以在一台物理机或虚拟机上完成部署。
而分布式部署方式则是适用于大规模的数据，可以在多台物理机或虚拟机上完成部署。
四、Elasticsearch集群的设计原则1.数据安全在Elasticsearch集群的设计中，要保证数据的安全性。
为了确保数据的完整性，建议使用Elasticsearch内置的安全措施，例如在集群中实现HTTPS授权、加密传输等安全性相关的措施。
2.高可用性在Elasticsearch集群中，要保证节点之间的负载均衡和故障转移。
为此，建议使用Elasticsearch的内置负载均衡和自动选择策略等措施，保证集群中每个节点的负载均衡和故障转移的高可用性。
elasticsearch填空题
一、什么是elasticsearch?elasticsearch是一个开源的搜索引擎，它建立在一个强大的分布式架构之上，能够快速地存储、搜索和分析海量数据。
作为一个基于Lucene的搜索引擎，elasticsearch提供了丰富的搜索功能和灵活的查询工具，可以帮助用户轻松地处理大规模的数据。
二、elasticsearch的特点有哪些？1. 分布式架构：elasticsearch是一个分布式的系统，可以轻松地扩展到多台服务器上，实现数据的分布式存储和处理。
2. 实时性：elasticsearch能够快速地索引和查询数据，实现实时搜索和分析。
3. 多样化的数据类型：elasticsearch支持多种类型的数据，包括文本、数字、日期等，能够满足不同类型数据的存储和查询需求。
4. 强大的查询功能：elasticsearch提供了丰富的查询语法和功能，可以实现复杂的搜索和过滤操作。
5. 可扩展性：elasticsearch提供了丰富的插件和扩展功能，可以满足不同用户的需求，定制个性化的搜索引擎。
6. 易于部署和管理：elasticsearch的安装和配置非常简单，而且有丰富的管理工具和可视化界面，能够帮助用户轻松地管理和监控系统。
三、如何使用elasticsearch进行数据搜索和分析？1. 安装elasticsearch：首先需要下载elasticsearch并进行安装，然后启动elasticsearch服务。
2. 创建索引：在elasticsearch中，数据存储在索引中，所以需要先创建一个索引，然后将数据存储到索引中。
3. 插入数据：一旦索引创建完成，就可以插入数据到索引中，可以使用elasticsearch提供的API接口或者客户端工具进行数据插入操作。
4. 查询数据：使用elasticsearch提供的查询语法和工具，可以对数据进行多种类型的查询和分析，包括全文搜索、聚合分析、过滤筛选等。
5. 监控和优化：定期监控elasticsearch的运行状态，处理潜在的性能问题，并根据需求调整索引的结构和查询优化。
elasticsearch原理
elasticsearch原理Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，它使用了倒排索引和分布式实时搜索引擎的原理，提供了高性能、可扩展、全文搜索和分析的功能。
以下是Elasticsearch的工作原理：1. 分布式存储和架构：Elasticsearch采用了分布式存储模式，数据被分散存储在多个节点上，每个节点可以保存多个分片。
这样可以将数据分布在多个节点上，提高了系统的扩展性和容错性。
2. 倒排索引：Elasticsearch使用倒排索引的数据结构来加快搜索速度。
倒排索引是一个将文档中每个单词与包含该单词的文档进行关联的索引结构。
通过将文档中的所有单词进行索引，可以快速地找到包含特定单词的文档。
3. 分词和词汇处理：在建立索引之前，Elasticsearch会对文本进行分词处理。
它使用分析器将文本拆分成有意义的词项，并进行词干化和标准化等处理。
这样可以提高搜索的准确性和效率。
4. 分布式搜索和查询：当用户执行搜索请求时，Elasticsearch 会将查询分发到所有的节点上进行并行处理。
每个节点都会返回自己的搜索结果，并根据相关性进行排名。
然后集群会将各个节点的结果合并，并按照相关性进行最终排名，返回给用户最终的搜索结果。
5. 实时性：Elasticsearch支持实时索引和查询。
当文档被索引后，它可以立即被搜索到。
这使得Elasticsearch适用于需要实时更新和搜索的应用场景，例如日志分析、实时监控等。
6. 水平扩展和高可用性：由于Elasticsearch的分布式存储和架构，可以轻松地进行水平扩展。
通过增加节点和分片，可以提高系统的处理能力和存储容量。
同时，Elasticsearch还具有自动分片和故障转移功能，保证了系统的高可用性。
总之，Elasticsearch利用分布式存储、倒排索引和实时搜索的原理，提供了高性能、可扩展、全文搜索和分析的功能。
它被广泛应用于各种大规模数据处理和搜索场景。
es 分布式架构原理
es 分布式架构原理ES分布式架构的原理主要包括以下几个方面：1. 索引分片：ES的基本单位是索引，然后每个索引被拆分成多个shard（分片），分布在不同的机器上。
每个shard都会存储部分数据，这样可以在多个机器上并行处理数据，提高查询和存储的效率。
2. 数据冗余：每个shard都有一个primary shard，负责写入数据。
然后每个shard都会有多个replica shard（备份分片），用于提供数据的冗余副本。
当某个shard宕机时，仍有其他shard可以继续工作，保证系统的可用性和可扩展性。
3. 自动扩展：当集群扩展或者缩小时，ES会自动在节点之间迁移分配分片，以便集群保持均衡。
这使得ES可以方便地扩展到大量节点，适应大规模的数据处理需求。
4. 节点角色：ES有多个节点，会自动选举出一个节点作为master节点，主要负责管理维护元数据。
master节点还会负责切换primary shard和replica shard的身份，当master节点宕机时，会自动选举新的节点为master节点。
5. 数据同步：写入数据之后，ES会往replica上同步数据，这样每个数据都有多个备份。
这样可以保证数据的可靠性和一致性，同时也可以提高查询的效率。
6. 负载均衡：ES会自动将查询请求分发到各个节点上，利用各个节点上的资源进行并行处理，提高查询效率。
同时，ES还支持跨分片的分布式聚合操作，可以在不聚合所有数据的情况下快速得到结果。
综上所述，ES分布式架构通过索引分片、数据冗余、自动扩展、节点角色、数据同步和负载均衡等机制，实现了高性能、高可用性、可扩展性和易用性的目标。
如何进行分布式系统架构设计
如何进行分布式系统架构设计在当今互联网时代，随着大数据和云计算的崛起，分布式系统架构设计越来越成为互联网应用领域的主流趋势。
分布式系统架构设计的核心目标在于提高系统的可靠性、可伸缩性和可维护性。
一、概述随着数据量的不断增加，单一系统已经无法承载大规模的数据处理需求。
为了提高系统的处理能力和可靠性，分布式系统应运而生。
在分布式系统中，不同的计算资源被分布在多个计算节点之上，形成了一个协同工作的整体系统。
因此，分布式系统架构设计需要兼顾系统结构和实现方式两个方面。
二、分布式系统结构设计原则1. 服务分类和分层在分布式系统中，通常将系统中的服务按照功能划分为不同的服务分类。
不同的服务之间可以根据实际需要进行不同的部署和管理。
同时，可以通过分层来实现系统的各个服务之间的上下游功能调用。
2. 模块化设计在分布式系统中，系统的各个服务在功能上可以进行细分，每个细分功能模块可以独立的运行和部署。
这样，可以让系统更加模块化，架构更加清晰。
3. 异步化设计在分布式系统中，由于各个服务之间的通信以及数据的传输，通常需要较长的时延。
因此，在系统设计上可以采用异步化的方案，减少系统响应时间，提升系统的处理能力。
三、分布式系统实现方式1. 服务端框架服务端框架可以帮助我们快速搭建分布式系统，例如：Dubbo、Spring Cloud、Apache Thrift等。
这些框架提供了完善的服务化治理方案，可以通过框架来完成服务发布和服务的管理。
2. 消息中间件消息中间件是分布式系统实现的一种重要方式，通过消息中间件，可以实现分布式系统之间的异步通信。
目前业界比较主流的消息中间件有：Apache Kafka、RabbitMQ等。
3. 分布式存储分布式系统离不开分布式存储。
分布式存储可以通过对象存储、分布式文件系统、键值存储等多种方式实现。
常见的分布式存储方案有：Hadoop HDFS、Ceph、GlusterFS、MongoDB等。
elasticsearch树形结构实现
elasticsearch树形结构实现Elasticsearch是一种开源的分布式搜索和分析引擎，它以树形结构的形式组织和存储数据。
本文将介绍如何使用Elasticsearch构建树形结构，并展示其在实际应用中的优势。
让我们来了解一下什么是树形结构。
树形结构是一种层次化的数据结构，其中每个节点都可以有多个子节点。
树的顶部节点称为根节点，而没有子节点的节点称为叶节点。
树形结构非常适合表示层级关系，例如文件系统、组织结构等。
在Elasticsearch中，我们可以使用嵌套对象或父子关系来构建树形结构。
嵌套对象是一种将子文档嵌套在父文档中的方式，而父子关系则是通过指定父文档ID来建立文档间的关系。
使用嵌套对象建立树形结构的好处是，可以将层级关系直接嵌套在同一个文档中，从而避免了多次查询的开销。
例如，我们可以将一个组织结构表示为一个树形结构，每个员工都是组织的一个节点，其上级节点就是其直接上级。
这样，当我们查询某个员工的信息时，可以一次性获取到其所有上级节点的信息，而不需要多次查询数据库。
另一种方式是使用父子关系建立树形结构。
在这种方式下，每个文档都可以有一个父文档，通过指定父文档ID来建立父子关系。
这种方式的好处是，可以将不同类型的文档组织在一起，例如将文章和评论组织成一个树形结构。
当我们查询某篇文章时，可以同时获取到其所有评论的信息。
无论是使用嵌套对象还是父子关系，Elasticsearch都提供了丰富的查询API来支持树形结构的查询。
我们可以根据节点的层级关系、属性条件等进行精确的查询。
例如，我们可以查询某个节点的所有子节点，或者查询满足某个条件的节点。
除了查询，Elasticsearch还提供了强大的聚合功能来对树形结构进行分析。
我们可以使用聚合功能统计某个节点的子节点数量、计算节点的平均值或求和等。
这些功能可以帮助我们更好地理解和分析树形结构中的数据。
Elasticsearch提供了灵活且高效的方式来构建和查询树形结构。
基于大数据的多平台数据融合系统
基于大数据的多平台数据融合系统一、背景介绍随着互联网的迅速发展和各类数据的不断涌现，多平台数据的融合成为了当今社会信息化建设的重要任务。
为了更好地整合和利用这些数据，我们需要开发一套基于大数据的多平台数据融合系统。
本文将详细介绍该系统的设计和实现。
二、系统设计1. 系统架构本系统采用分布式架构，包括数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块和数据展示模块。
数据采集模块负责从不同平台抓取数据，数据存储模块用于存储采集到的数据，数据处理模块对数据进行清洗和整合，数据展示模块用于展示处理后的数据。
2. 数据采集数据采集模块通过爬虫技术从各个平台获取数据。
采集的数据可以包括文本、图片、视频等多种形式。
为了保证数据的准确性和完整性，采集模块需要设置合适的策略和规则，并定期更新。
3. 数据存储数据存储模块采用分布式数据库进行存储，以支持大规模数据的存储和查询。
同时，为了提高系统的可用性和容错性，数据存储模块需要进行数据备份和故障恢复。
4. 数据处理数据处理模块负责对采集到的数据进行清洗和整合。
清洗过程包括去重、去噪、去除异常值等操作，以确保数据的质量。
整合过程包括数据的格式转换、数据的关联等操作，以实现不同平台数据的融合。
5. 数据展示数据展示模块通过可视化技术将处理后的数据以图表、报表等形式展示出来。
用户可以通过界面操作来查询和分析数据，从而获取有价值的信息和洞察。
三、系统实现1. 技术选型本系统采用Hadoop作为底层大数据处理平台，使用Spark进行数据处理，使用Elasticsearch进行数据存储和检索，使用Kibana进行数据展示。
同时，还可以结合其他相关技术和工具，如Python、Java、MySQL等。
2. 数据采集实现数据采集模块可以使用Python编写爬虫程序，通过HTTP请求和解析HTML页面的方式获取数据。
可以使用第三方库如Scrapy、BeautifulSoup等来简化开发过程。
3. 数据存储实现数据存储模块可以使用Elasticsearch作为主数据库，使用MySQL进行数据备份。
electricsearch结构原理
electricsearch结构原理Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，它提供了一个分布式的、多租户的全文搜索引擎，支持实时搜索、分析和存储数据。
Elasticsearch的结构原理是其能够高效地处理大量数据的关键，下面将详细介绍Elasticsearch的结构原理。
1. 分布式架构Elasticsearch采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，每个节点都可以独立地处理查询请求。
这种分布式架构可以提高系统的可靠性和性能，同时也可以支持大规模数据存储和查询。
在Elasticsearch中，每个节点都可以扮演不同的角色，例如数据节点、主节点、协调节点等。
数据节点存储数据，主节点负责集群管理和协调，协调节点负责协调查询请求和分发结果。
这种分布式架构可以使Elasticsearch具有高可用性和可扩展性，可以轻松地添加或删除节点，以适应不同的负载需求。
2. 倒排索引Elasticsearch使用倒排索引来加速搜索和查询。
倒排索引是一种数据结构，它将每个单词映射到包含该单词的文档列表中。
这种索引方式可以快速地定位包含特定单词的文档，并且可以支持复杂的查询操作，例如布尔查询、短语查询、模糊查询等。
在Elasticsearch中，每个索引都有一个对应的倒排索引，该索引包含了所有文档中的单词和它们所在的文档列表。
当用户发起查询请求时，Elasticsearch会使用倒排索引来快速定位包含查询关键字的文档，然后返回查询结果。
3. 分片和副本为了支持大规模数据存储和查询，Elasticsearch将每个索引分成多个分片，每个分片可以存储一部分数据。
分片可以分布在不同的节点上，以实现数据的分布式存储和查询。
Elasticsearch还支持分片的副本，每个分片可以有多个副本。
副本可以提高系统的可用性和性能，当某个节点出现故障时，副本可以自动接管该节点的工作，保证系统的正常运行。
4. 索引和映射在Elasticsearch中，索引是数据的逻辑容器，类似于关系型数据库中的表。
es高可用原理
es高可用原理1. 什么是ES高可用性？高可用性是现代数据中心架构的关键要素。
它使得数据可以始终处于活动状态，在任何时刻都可以访问。
Elasticsearch（ES）是一种开源的索引和检索引擎，可用于存储、检索和分析大量数据。
要实现高可用性，必须确保ES集群能够在任何条件下均衡地对待数据，并且能够处理各种不同类型的故障。
ES的高可用性架构保证了系统可靠性，使得企业可以依靠ES进行数据分析和搜索。
2. 分布式架构ES采用分布式架构，其中数据和计算分散在多个节点中。
每个节点都可以读取和写入数据，并且能够处理搜索和聚合操作。
节点之间通过网络通信，以便协同工作并保持一致性。
ES节点可以安装在任何物理或虚拟机器上，并且可以扩展到数百个节点。
这使得ES极其灵活，可以适应各种规模的企业。
3. 集群的均衡性为了保证集群的均衡性，需要确保数据均匀地分布在集群的各个节点之间。
在集群初始化时，ES使用一致性哈希算法将数据分布在不同节点之间。
ES还提供了一种称为shard（分片）的机制，将每个索引分成多个分片，以便在集群上分布数据。
分片的数量可以根据数据量和负载分配需求进行调整。
分片可以在节点之间移动，以便保持均衡。
4. 副本的管理ES还提供了一种副本机制，以确保数据的可靠性和高可用。
在每个分片中，可以配置一个或多个副本。
每个副本都是分片的完整副本，并独立地存储在集群的不同节点中。
如果一个节点失败，ES会自动重复分布在其他节点上的数据，以确保集群中的节点数始终达到指定数量。
副本机制还有助于加速搜索操作，因为可以从多个节点读取内容。
5. 故障的处理与恢复在ES集群中，如果一个节点发生故障，集群会自动发现并尝试将其剔除，并将数据迁移到集群中的其他节点。
当节点恢复时，它会重新加入集群，并将缺失的数据同步回来。
ES还有一个称为“quorum”的机制，用于确定哪些副本是可用的。
如果有足够的节点可用，quorum会指示集群继续工作。
elasticsearch集群的高可用演练方案
elasticsearch集群的高可用演练方案Elasticsearch是一个分布式、可扩展、实时搜索与分析引擎，为了确保系统的高可用性，我们需要设计并演练一套高可用方案。
以下是一个针对Elasticsearch集群的高可用演练方案。
1. 分布式架构：为了提高系统的可靠性和性能，我们建议采用分布式架构。
将数据和负载分散在多个节点上，可以通过水平扩展来增加集群的容量和可用性。
2. 节点冗余：部署多个Elasticsearch节点以实现冗余。
在一个节点出现故障时，其他节点仍然可以提供服务。
通过使用主从复制机制，可以确保数据的备份和一致性。
3. 负载均衡：使用负载均衡器来分发请求可以减轻单个节点的压力，并确保请求可以均匀分布到所有可用节点上。
常用的负载均衡器有Nginx、HAProxy等。
4. 数据备份和恢复：定期进行数据备份是保证数据安全的重要措施。
使用Elasticsearch的快照和恢复功能，可以轻松地对数据进行备份和恢复，确保在数据丢失或节点故障的情况下能够迅速恢复。
5. 监控和预警：通过监控Elasticsearch集群的状态和性能指标，可以及时发现和解决潜在的问题。
设置合适的监控指标，并配置预警系统，可以及时通知管理员进行干预和修复。
6. 容量规划：根据业务需求和预估的数据增长率，合理规划集群的容量。
通过监控实时数据量和查询性能，及时扩展集群的规模，以确保集群能够满足业务需求。
7. 故障模拟与测试：定期进行故障模拟和测试可以验证高可用方案的有效性。
通过模拟节点故障、网络故障等情况，检验集群的自愈能力和恢复速度。
8. 文档和知识库：建立完备的文档和知识库，包括集群配置、操作手册、故障处理等内容。
提供培训和技术支持，让团队成员熟悉操作流程和解决常见问题的方法。
总结起来，高可用演练方案包括分布式架构、节点冗余、负载均衡、数据备份和恢复、监控和预警、容量规划、故障模拟与测试以及文档和知识库的建立。
es集群架构原理 -回复
es集群架构原理-回复ES（Elasticsearch）是一个基于Lucene的开源分布式搜索引擎，具有强大的搜索和分析能力。
ES的集群架构是其分布式特性的体现，可以满足大规模数据存储和处理的需求。
本文将详细讲解ES集群架构的原理和步骤。
一、什么是ES集群架构ES集群架构是指将多个ES节点组合在一起，以实现数据的分布式存储和处理。
ES集群由一个或多个节点组成，节点可以在不同的物理机上，也可以在同一台物理机上的不同进程中。
集群中的每个节点都具有相同的数据拷贝和索引结构，通过协调彼此的工作，实现数据的高可用性和负载均衡。
二、ES集群架构的原理1. Master节点：ES集群中的一个节点会被选举为Master节点，负责整个集群的管理和协调工作。
Master节点主要负责集群的元数据管理，包括索引和分片的分配、节点的加入和退出等。
当Master节点失效时，集群会重新选举一个新的Master节点。
2. Data节点：Data节点是存储和处理数据的节点，负责索引数据的增删改查操作。
每个索引会被分成多个分片（shard），每个分片会被复制到不同的Data节点上，以提供数据的冗余和高可用性。
数据的读写操作会由Data节点负责，通过集群内部的协调和路由机制，将请求分发到对应的Data节点上。
3. Client节点：Client节点是与用户交互的接口，将用户的请求转发给集群中的Data节点。
Client节点可以是任意的ES节点，也可以是一个独立的进程。
Client节点将请求转化为集群内部的操作命令，并负责路由请求到正确的Data节点。
4. 分片（shard）：ES将索引数据分成多个分片进行存储，每个分片都是一个Lucene的实例，具有独立的索引和搜索能力。
分片可以分布在不同的Data节点上，以提供数据的分布式存储和处理能力。
分片可以水平扩展，通过增加更多的分片提高集群的吞吐量和并行处理能力。
5. 副本（replica）：ES可以为每个分片创建多个副本，用于提供数据的冗余和高可用性。
elasticsearch的底层架构及倒排索引原理
Elasticsearch的底层架构及倒排索引原理1.引言E l as ti cs ea rc h是一个强大的、可扩展的开源搜索引擎，被广泛用于实时搜索、日志分析和大规模数据分析。
本文将深入探讨E l as ti cs ea rc h的底层架构以及其核心功能之一的倒排索引原理。
2. El asticsearch的底层架构E l as ti cs ea rc h的底层架构是基于分布式系统的。
它由多个节点组成，每个节点可以是主节点或者数据节点。
主节点负责集群管理和协调，而数据节点负责存储和处理数据。
这种分布式架构使得El as ti cse a rc h具备高可用性、可伸缩性和容错性。
2.1集群和节点一个El as ti cs ea rch集群由多个节点组成，每个节点都有一个唯一的名称，可以通过名称来识别和定位节点。
集群中的节点通过互相通信来共同处理请求和存储数据。
2.2索引和分片在E la st ic se ar ch中，数据被组织成索引的形式。
一个索引可以理解为一种类似数据库的结构，它包含多个文档，每个文档包含多个字段。
为了实现数据的分布和水平扩展，每个索引被划分为多个分片，每个分片存储部分数据。
2.3倒排索引倒排索引是E la st ic s ea rc h的核心之一，它是一种通过文档中的词来查找文档的数据结构。
它的原理是将每个词关联到包含这个词的文档上。
在查询时，通过倒排索引可以快速地找到包含某个词的文档。
3.倒排索引原理倒排索引由两个主要的数据结构组成：词典和倒排列表。
3.1词典词典是一个包含所有不重复词的数据结构。
它使用词项作为键，将其映射到对应的倒排列表上。
词典的维护是在索引文档时进行的，每当有新的文档被索引时，词典就会被更新。
3.2倒排列表倒排列表是由一个或多个有序的文档编号组成的数据结构。
每个词项在倒排列表中都有对应的记录，记录了包含该词项的文档编号以及其他相关信息。
倒排列表的维护是在索引文档时进行的，每个文档都会被解析、分词，并将分词结果与相应的倒排列表进行合并。
elasticsearch 集群原理
elasticsearch 集群原理Elasticsearch 集群原理Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它基于Apache Lucene 构建，提供了一个具有强大功能的分布式搜索引擎。
在 Elasticsearch 中，集群是一个由多个节点组成的分布式系统，每个节点都可以存储和处理数据。
本文将介绍 Elasticsearch 集群的原理及其工作机制。
1. 集群架构Elasticsearch 集群由多个节点组成，每个节点都是一个独立的服务器，可以存储和处理数据。
在一个集群中，有一个主节点（master node）和多个数据节点（data node）。
主节点负责集群的管理和协调工作，数据节点负责存储和处理数据。
此外，还可以有复制节点（replica node），用于提高集群的容错性和性能。
2. 节点通信在Elasticsearch 集群中，节点之间通过节点间通信（node-to-node communication）来进行数据同步和协调工作。
节点间通信是通过基于 HTTP 的 RESTful API 实现的，节点之间可以相互发送请求和响应。
3. 集群发现当一个节点启动时，它会通过一个称为集群发现（cluster discovery）的过程来加入集群。
集群发现的目的是为了让节点能够找到其他已经存在的节点，并加入到集群中。
Elasticsearch 提供了多种集群发现的机制，包括多播发现（multicast discovery）、单播发现（unicast discovery）和云发现（cloud discovery）等。
4. 数据分片在Elasticsearch 中，数据被分为多个分片（shard），每个分片是一个独立的索引，包含了索引中的一部分数据。
分片可以被分配到不同的节点上，实现数据的分布式存储和处理。
通过将数据分片存储在不同的节点上，可以提高数据的并行处理能力和查询性能。
Elasticsearch的几种架构（ELK,EL,EF）性能对比测试报告
Elasticsearch的⼏种架构（ELK,EL,EF）性能对⽐测试报告Elasticsearch的⼏种架构性能对⽐测试报告1.前⾔选定了Elasticsearch作为存储的数据库，但是还需要对Elasticsearch的基础架构做⼀定测试，所以，将研究测试报告输出如下。
2.⽇志系统架构的基础2.1所需环境和依赖软件1）Elasticsearch：分布式存储数据库，⽤于存储产⽣的⽇志，是架构和系统的核⼼所在。
2）Filebeat：轻量级⽇志收集器，可以⾃动将⽇志发送⾄Es或者logstash3）Logstash：⽇志收集/清洗⼯具，将⽇志过滤，清洗后可以放⼊Es，并且可以减缓Es的访问压⼒，控制写⼊速度。
2.2⽇志系统架构的基本思想⽇志系统中，读写功能应该是最重要和最需要优化的地⽅，在不断的有⽇志写进和读取的情况下，我们需要做到如下⼏点：1）缓解Es的读写压⼒2）降低⽇志系统资源占⽐3）能够处理⽇志系统⼀般的异常情况（如宕机等）4）提⾼⽇志系统的健壮性和可⽤性3.⽇志架构的对⽐评测3.1测试环境机器环境机器内存机器CPU机器IPCentos7 6G 410.0.6.244Centos7 6G 410.0.6.247服务名版本包⼤⼩Elasticsearch 6.3.2 91Mfilebeat 6.5.1 11Mlogstash 6.5.1 161M3.2单纯的Elasticsearch 集群不需要任何转发⽇志，缓存⽇志服务。
直接接⼊Es的api写⼊⽇志，没有中间层，直接访问Es，读写都是如此。
详细如下图：直接通过封装好的Es_api进⾏数据读写，在上层将数据进⾏清洗或者是处理之后写⼊Es。
测试分别导⼊500,1000,10000条数据。
Elasticsearch占⽤资源和系统压⼒如下:导⼊数据 Es占⽤内存 Es占⽤CPU导⼊时间500条⽇志 22.3%（占2.3%1-3S⽤）2.3%-12%2-6S1000条⽇志 22.6%（占⽤）2.3%-40% 9S10000条⽇志 22.9%（占⽤）适⽤场景：⽇志不多，但是需要分布式的系统，⼀万条数据存储的index⼤概是1.3M，两台机器就是2.6M。
基于Elasticsearch的搜索引擎系统设计与实现
基于Elasticsearch的搜索引擎系统设计与实现搜索引擎是当今互联网世界中不可或缺的重要组成部分，它为用户提供了快速、准确的信息检索服务。
而Elasticsearch作为一款开源的分布式搜索引擎，具有高性能、可扩展性强等特点，被广泛应用于各种搜索场景中。
本文将围绕基于Elasticsearch的搜索引擎系统设计与实现展开讨论，包括系统架构设计、数据索引与检索、性能优化等方面。
一、系统架构设计在设计基于Elasticsearch的搜索引擎系统时，首先需要考虑系统的整体架构。
一个典型的搜索引擎系统通常包括数据采集、数据处理、索引构建、搜索服务等模块。
其中，Elasticsearch作为核心组件负责数据的存储、索引和检索工作。
在系统架构设计上，可以采用分布式部署方式，通过多个节点构建集群，提高系统的可用性和扩展性。
二、数据索引与检索1. 数据采集与处理在构建搜索引擎系统之前，首先需要进行数据采集和处理工作。
数据可以来源于各种数据源，如数据库、日志文件、API接口等。
在数据采集过程中，需要考虑数据的清洗、转换和标准化工作，以便后续索引和检索操作。
2. 索引构建与优化一旦数据准备就绪，接下来就是构建索引。
在Elasticsearch中，索引是对文档进行结构化存储和检索的基本单位。
通过定义合适的Mapping和Analyzer，可以有效地构建出高效的倒排索引结构。
此外，在索引构建过程中还可以进行一些性能优化工作，如设置合适的分片数、副本数等参数。
3. 搜索服务实现搜索是搜索引擎系统最核心的功能之一。
通过Elasticsearch提供的RESTful API接口，可以实现各种复杂的搜索需求，如全文搜索、聚合统计、排序等。
同时，可以结合Elasticsearch提供的DSL语言编写查询语句，实现更加灵活和高效的搜索功能。
三、性能优化与监控为了保证搜索引擎系统的高性能和稳定性，需要进行一些性能优化和监控工作。
elasticsearch数据库设计
elasticsearch数据库设计Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，广泛用于存储、检索和分析大量数据。
在进行Elasticsearch数据库设计时，我们需要考虑以下几个方面：1. 数据模型设计：Elasticsearch使用文档型数据模型，每个文档由多个字段组成。
在设计数据模型时，需要根据业务需求确定文档的结构和字段类型。
考虑到搜索效率，字段应该被划分为索引字段（用于搜索）和存储字段（用于存储额外信息）。
2. 索引设计：索引是Elasticsearch中用于组织和存储文档的逻辑容器。
在设计索引时，需要根据数据的特点和查询的需求进行决策。
索引的设计应考虑数据的分片和复制。
分片可以提高搜索性能和容量，而复制可以提高系统的可用性和容错性。
3. 映射设计：映射定义了字段的类型、索引方式和分析器等信息。
良好的映射设计可以提高搜索的准确性和效率。
根据数据类型的特点，选择适当的字段类型（如文本型、数值型、日期型），并指定合适的分析器进行文本的处理和分词。
4. 查询设计：查询是使用Elasticsearch进行数据检索的核心操作。
合理设计查询可以提高搜索的效率和准确性。
在进行查询设计时，需要考虑业务需求，选择合适的查询类型（如全文搜索、精确匹配、范围查询等），并使用合适的查询语法和过滤器进行数据过滤和排序。
5. 性能优化：在进行Elasticsearch数据库设计时，需要考虑系统的性能优化。
可通过调整分片和复制的数量、优化映射和查询语句、合理使用缓存和索引等手段来提高系统的性能。
总之，设计一个高效的Elasticsearch数据库需要综合考虑数据模型、索引设计、映射设计、查询设计和性能优化等方面。
根据具体的业务需求和数据特点，进行合理的设计和优化，可以提高系统的搜索性能和用户体验。
efk技术设计方案
efk技术设计方案EFK 技术设计方案是一种用于日志管理和监控的解决方案，它由三个开源软件组成，Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana。
下面我将从多个角度来全面介绍EFK 技术设计方案。
首先，让我们从每个组件的作用和功能来介绍。
Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，它可以用于存储、搜索和分析大量的日志数据。
Fluentd 是一个开源的数据收集器，它可以将日志数据从各种来源收集起来并发送到Elasticsearch中进行存储。
Kibana 是一个用于数据可视化的工具，它可以帮助用户在Elasticsearch中存储的数据上创建各种图表和仪表盘。
其次，让我们来谈谈EFK 技术设计方案的优势。
首先，它是基于开源软件的解决方案，因此可以降低成本并且具有灵活性。
其次，Elasticsearch 的分布式架构可以让我们轻松地扩展存储和搜索能力。
另外，Fluentd 的数据收集功能非常强大，可以从各种来源收集数据，包括应用程序日志、系统日志等。
最后，Kibana 提供了直观的用户界面，可以帮助用户快速地创建各种图表和仪表盘，方便用户对日志数据进行分析和监控。
接下来，让我们来谈谈EFK 技术设计方案的一些挑战和注意事项。
首先，Elasticsearch 的配置和管理可能需要一定的学习成本，特别是在处理大规模数据和高并发请求时需要深入的理解。
其次，Fluentd 的配置和数据收集可能需要一些复杂的设置，特别是在多样化的数据源情况下需要考虑数据的格式转换和过滤等。
另外，Kibana 的可视化功能虽然强大，但在处理大量数据和复杂查询时可能需要一定的性能优化和调优。
最后，让我们来谈谈如何实施EFK 技术设计方案。
首先，我们需要在合适的环境中部署Elasticsearch 集群，并进行必要的配置和优化。
其次，我们需要配置Fluentd 来收集各种数据源的日志，并将其发送到Elasticsearch 中进行存储。
efk技术设计方案
efk技术设计方案EFK技术设计方案一、引言在当今数字化时代，日益增长的数据量对于企业来说成为了一个巨大的挑战。
为了更好地管理和分析数据，企业需要采用高效可靠的技术方案。
EFK技术就是其中之一，它以Elasticsearch、Fluentd和Kibana三个开源软件组成，为企业提供了强大的日志管理和分析解决方案。
二、EFK技术概述1. ElasticsearchElasticsearch是一个分布式的实时搜索和分析引擎，它能够快速地存储、检索和分析大规模的数据。
它以倒排索引的方式存储数据，通过分布式架构实现高性能和高可用性。
2. FluentdFluentd是一个可扩展的日志收集器，它能够从多种数据源（如服务器日志、应用程序日志等）收集数据，并将其发送到Elasticsearch 进行存储和分析。
Fluentd支持多种数据格式和协议，可以灵活地适应各种场景。
3. KibanaKibana是一个用于可视化和分析数据的工具，它能够通过图表、仪表盘等方式展示数据，并提供强大的查询和过滤功能。
Kibana可以直接与Elasticsearch集成，实时地展示数据变化和趋势。
三、EFK技术的优势1. 高性能：Elasticsearch的分布式架构和倒排索引技术保证了数据的高速检索和分析能力，能够快速响应用户的查询请求。
2. 可扩展性：Fluentd的插件机制和Elasticsearch的分布式特性保证了整个系统的可扩展性，可以轻松应对不断增长的数据量。
3. 可视化分析：Kibana提供了丰富的图表和仪表盘工具，能够帮助用户更直观地理解和分析数据，发现隐藏在海量数据中的有价值信息。
四、EFK技术应用场景1. 日志管理：企业可以使用EFK技术对服务器日志、应用程序日志等进行集中管理和分析，快速定位和解决问题。
2. 安全监控：通过收集和分析网络设备、应用程序等的日志信息，企业可以及时发现和应对安全威胁。
3. 业务分析：EFK技术可以帮助企业对业务数据进行实时监控和分析，及时发现业务异常和趋势。
社交通联工具的高并发分布式爬虫系统架构研究与设计
社交通联工具的高并发分布式爬虫系统架构研究与设计发布时间：2021-05-14T05:36:16.152Z 来源：《现代电信科技》2020年第17期作者：陈文萱[导读] 并设计一套针对社交通联工具的分布式爬虫任务调度框架，来解决以往的传统爬虫架构无法满足当下需求的难题。
（公安部第三研究所 928实验室上海市 201204）摘要：在目前的互连网络环境下，人与人之间的沟通愈来越紧密，工业界也衍生出一些社交通联工具，在通联工具中人们可以互相通过公共群组进行社交沟通、而我们可以通过爬取人们在公共群组中的聊天消息来进行进一步的自然语言机器学习、大数据语义分析、舆论风向分析等。
而我们要爬取人们在公共群组中的聊天是相对于一般传统网络爬虫的uri任务要更加频繁的进行网络交互，同时这就带来了以往的爬虫架构不足以满足聊天信息的爬取的需求的问题。
本文通过研究数据库性能、比对各数据库实际应用场景下的能力表现、并设计一套针对社交通联工具的分布式爬虫任务调度框架，来解决以往的传统爬虫架构无法满足当下需求的难题。
关键词：分布式；爬虫；高并发1 引言本文主要探讨的是如何把人们的自然文本语言给抓取下来保存入库，所以本文会通过研究探讨数据库选型、数据库设计、爬虫程序系统架构设计的思路来进行针对社交通联工具的高并分布式爬虫的系统架构研究与设计。
[1~4]2 数据库选型要开发一个拥有分布式以及高并发爬取能力的爬虫系统、对于数据库、任务队列的并发读写速度性能表现会要求很高。
2.1 Redis数据库Redis是一款高性能内存数据库，因为他属于纯内存数据库，一般平时都只是简单的存取操作，线程占用时间很多，时间主要花费集中在I/O上，所以读写速度非常快、可以作为本套爬虫系统的关键性中间件：任务队列来使用。
2.2 TiDB数据库TiDB的SQL实质上是MySQL语法的一个完全子集，如果业务没有用到MySQL的内建函数和外键约束的话基本可以平滑迁移，只需要对部分SQL根据TiDB架构特性进行优化如果重度应用MySQL的系统存在某些TiDB不支持的函数，那么这部分功能需要应用端实现总体上来讲，DRDS的应用改造成本主要集中在业务数据拆分上，以及由于数据拆分带来的业务应用重构；TiDB由于自身架构原生支持分片所以不存在数据拆分问题，应用重用主要由于对MySQL的私有内建函数依赖重。
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Elasticsearch分布式系统架构设计分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。
这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。
分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。
这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。
我们先来简单看下Elasticsearch的架构。
Elasticsearch 集群架构Elasticsearch是一个非常著名的开源搜索和分析系统，目前被广泛应用于互联网多种领域中，尤其是以下三个领域特别突出。
一是搜索领域，相对于solr，真正的后起之秀，成为很多搜索系统的不二之选。
二是Json文档数据库，相对于MongoDB，读写性能更佳，而且支持更丰富的地理位置查询以及数字、文本的混合查询等。
三是时序数据分析处理，目前是日志处理、监控数据的存储、分析和可视化方面做得非常好，可以说是该领域的引领者了。
Elasticsearch的详细介绍可以到官网查看。
我们先来看一下Elasticsearch中几个关键概念：节点（Node）：物理概念，一个运行的Elasticearch实例，一般是一台机器上的一个进程。
索引（Index），逻辑概念，包括配置信息mapping和倒排正排数据文件，一个索引的数据文件可能会分布于一台机器，也有可能分布于多台机器。
索引的另外一层意思是倒排索引文件。
分片（Shard）：为了支持更大量的数据，索引一般会按某个维度分成多个部分，每个部分就是一个分片，分片被节点(Node)管理。
一个节点(Node)一般会管理多个分片，这些分片可能是属于同一份索引，也有可能属于不同索引，但是为了可靠性和可用性，同一个索引的分片尽量会分布在不同节点(Node)上。
分片有两种，主分片和副本分片。
副本（Replica）：同一个分片(Shard)的备份数据，一个分片可能会有0个或多个副本，这些副本中的数据保证强一致或最终一致。
用图形表示出来可能是这样子的：Index 1：蓝色部分，有3个shard，分别是P1，P2，P3，位于3个不同的Node中，这里没有Replica。
Index 2：绿色部分，有2个shard，分别是P1，P2，位于2个不同的Node中。
并且每个shard 有一个replica，分别是R1和R2。
基于系统可用性的考虑，同一个shard的primary和replica不能位于同一个Node中。
这里Shard1的P1和R1分别位于Node3和Node2中，如果某一刻Node2发生宕机，服务基本不会受影响，因为还有一个P1和R2都还是可用的。
因为是主备架构，当主分片发生故障时，需要切换，这时候需要选举一个副本作为新主，这里除了会耗费一点点时间外，也会有丢失数据的风险。
Index流程建索引（Index）的时候，一个Doc先是经过路由规则定位到主Shard，发送这个doc到主Shard 上建索引，成功后再发送这个Doc到这个Shard的副本上建索引，等副本上建索引成功后才返回成功。
在这种架构中，索引数据全部位于Shard中，主Shard和副本Shard各存储一份。
当某个副本Shard或者主Shard丢失（比如机器宕机，网络中断等）时，需要将丢失的Shard在其他Node中恢复回来，这时候就需要从其他副本（Replica）全量拷贝这个Shard的所有数据到新Node上构造新Shard。
这个拷贝过程需要一段时间，这段时间内只能由剩余主副本来承载流量，在恢复完成之前，整个系统会处于一个比较危险的状态，直到failover结束。
这里就体现了副本（Replica）存在的一个理由，避免数据丢失，提高数据可靠性。
副本（Replica）存在的另一个理由是读请求量很大的时候，一个Node无法承载所有流量，这个时候就需要一个副本来分流查询压力，目的就是扩展查询能力。
角色部署方式接下来再看看角色分工的两种不同方式：Elasticsearch支持上述两种方式：混合部署（左图）：1.默认方式。
2.不考虑MasterNode的情况下，还有两种Node，Data Node和Transport Node，这种部署模式下，这两种不同类型Node角色都位于同一个Node中，相当于一个Node具备两种功能：Data 和Transport。
3.当有index或者query请求的时候，请求随机（自定义）发送给任何一个Node，这台Node中会持有一个全局的路由表，通过路由表选择合适的Node，将请求发送给这些Node，然后等所有请求都返回后，合并结果，然后返回给用户。
一个Node分饰两种角色。
4.好处就是使用极其简单，易上手，对推广系统有很大价值。
最简单的场景下只需要启动一个Node，就能完成所有的功能。
5.缺点就是多种类型的请求会相互影响，在大集群如果某一个Data Node出现热点，那么就会影响途经这个Data Node的所有其他跨Node请求。
如果发生故障，故障影响面会变大很多。
6.Elasticsearch中每个Node都需要和其余的每一个Node都保持13个连接。
这种情况下，每个Node都需要和其他所有Node保持连接，而一个系统的连接数是有上限的，这样连接数就会限制集群规模。
7.还有就是不能支持集群的热更新。
分层部署（右图）：1.通过配置可以隔离开Node。
2.设置部分Node为Transport Node，专门用来做请求转发和结果合并。
其他Node可以设置为DataNode，专门用来处理数据。
3.缺点是上手复杂，需要提前设置好Transport的数量，且数量和Data Node、流量等相关，否则要么资源闲置，要么机器被打爆。
4.好处就是角色相互独立，不会相互影响，一般Transport Node的流量是平均分配的，很少出现单台机器的CPU或流量被打满的情况，而DataNode由于处理数据，很容易出现单机资源被占满，比如CPU，网络，磁盘等。
独立开后，DataNode如果出了故障只是影响单节点的数据处理，不会影响其他节点的请求，影响限制在最小的范围内。
5.角色独立后，只需要Transport Node连接所有的DataNode，而DataNode则不需要和其他DataNode有连接。
一个集群中DataNode的数量远大于Transport Node，这样集群的规模可以更大。
另外，还可以通过分组，使Transport Node只连接固定分组的DataNode，这样Elasticsearch的连接数问题就彻底解决了。
6.可以支持热更新：先一台一台的升级DataNode，升级完成后再升级Transport Node，整个过程中，可以做到让用户无感知。
上面介绍了Elasticsearch的部署层架构，不同的部署方式适合不同场景，需要根据自己的需求选择适合的方式。
Elasticsearch 数据层架构接下来我们看看当前Elasticsearch的数据层架构。
数据存储Elasticsearch的Index和meta，目前支持存储在本地文件系统中，同时支持niofs，mmap，simplefs，smb等不同加载方式，性能最好的是直接将索引LOCK进内存的MMap方式。
默认，Elasticsearch会自动选择加载方式，另外可以自己在配置文件中配置。
这里有几个细节，具体可以看官方文档。
索引和meta数据都存在本地，会带来一个问题：当某一台机器宕机或者磁盘损坏的时候，数据就丢失了。
为了解决这个问题，可以使用Replica（副本）功能。
副本（Replica）可以为每一个Index设置一个配置项：副本（Replicda）数，如果设置副本数为2，那么就会有3个Shard，其中一个是PrimaryShard，其余两个是ReplicaShard，这三个Shard会被Mater尽量调度到不同机器，甚至机架上，这三个Shard中的数据一样，提供同样的服务能力。
副本（Replica）的目的有三个：1.保证服务可用性：当设置了多个Replica的时候，如果某一个Replica不可用的时候，那么请求流量可以继续发往其他Replica，服务可以很快恢复开始服务。
2.保证数据可靠性：如果只有一个Primary，没有Replica，那么当Primary的机器磁盘损坏的时候，那么这个Node中所有Shard的数据会丢失，只能reindex了。
3.提供更大的查询能力：当Shard提供的查询能力无法满足业务需求的时候，可以继续加N个Replica，这样查询能力就能提高N倍，轻松增加系统的并发度。
问题上面说了一些优势，这种架构同样在一些场景下会有些问题。
1.Elasticsearch采用的是基于本地文件系统，使用Replica保证数据可靠性的技术架构，这种架构一定程度上可以满足大部分需求和场景，但是也存在一些遗憾：2.Replica带来成本浪费。
为了保证数据可靠性，必须使用Replica，但是当一个Shard就能满足处理能力的时候，另一个Shard的计算能力就会浪费。
3.Replica带来写性能和吞吐的下降。
每次Index或者update的时候，需要先更新Primary Shard，更新成功后再并行去更新Replica，再加上长尾，写入性能会有不少的下降。
4.当出现热点或者需要紧急扩容的时候动态增加Replica慢。
新Shard的数据需要完全从其他Shard拷贝，拷贝时间较长。
5.上面介绍了Elasticsearch数据层的架构，以及副本策略带来的优势和不足，下面简单介绍了几种不同形式的分布式数据系统架构。
分布式系统第一种：基于本地文件系统的分布式系统上图中是一个基于本地磁盘存储数据的分布式系统。
Index一共有3个Shard，每个Shard除了Primary Shard外，还有一个Replica Shard。
当Node 3机器宕机或磁盘损坏的时候，首先确认P3已经不可用，重新选举R3位Primary Shard，此Shard发生主备切换。
然后重新找一台机器Node 7，在Node7 上重新启动P3的新Replica。
由于数据都会存在本地磁盘，此时需要将Shard 3的数据从Node 6上拷贝到Node7上。
如果有200G数据，千兆网络，拷贝完需要1600秒。
如果没有replica，则这1600秒内这些Shard就不能服务。
为了保证可靠性，就需要冗余Shard，会导致更多的物理资源消耗。
这种思想的另外一种表现形式是使用双集群，集群级别做备份。
在这种架构中，如果你的数据是在其他存储系统中生成的，比如HDFS/HBase，那么你还需要一个数据传输系统，将准备好的数据分发到相应的机器上。