分片

和数据库中的表空间类似，不过分片是为每个索引设置，一个索引可以有多个分片，分片分为主分片和副本分片，主分片和副本分片类似于数据库中的主库和备库。

• 主分片（shards）：可以有一个或多个，但至少会有一个，默认为1。多个主分片类似于分表，可以提高大量数据情况下的性能和吞吐量压力。
• 副本分片（replicas）：是针对主分片的副本，默认为1，也可以有多个。在主分片节点掉线或故障时，会升级为主分片来提供服务。副本分片可以提供查询等服务，提高查询效率和可用性。

注：主分片并不等于主节点，主分片可能存在于 ES 集群的非主节点上。这是由分片分配功能决定的。这个我们下面会说。

索引设置分片

在创建索引的时候，通过 settings 参数设置索引的分片数量，比如：我们创建一个 索引 students

PUT /students{"settings":{"index":{"number_of_shards": 2, // 设置主分片数量(数量限制为1024每个索引，建议不要太多)"number_of_replicas": 1 // 每个主分片对应一个副本分片}},   "mappings": {"properties": {"age": { "type": "integer"},  "birthday":  { "type": "date","format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }, "name":   { "type": "keyword"  },"height": {"type": "float"},"id": {"type": "long"},"sex":{"type": "byte"},"remark":{"type":"text"}}}
}

分片的数量信息，在创建索引时设置，请不要修改。修改可能造成问题。虽然 number_of_replicas 是动态索引设置，但我还是建议不要去修改它。如确实需要修改，请重建索引。更多的索引设置请查看官网 索引设置

获取索引分片信息

GET /<target>/_shard_storesGET /_shard_stores

路径参数 target：一个或多个索引的名称，多个用英文逗号隔开即可

查询参数 status
status
（可选，字符串）以逗号分隔的分片健康状态列表，用于限制请求。
有效值包括：

• green 分配了主分片和所有副本分片。
• yellow 一个或多个副本分片未分配。
• red 主分片未分配
• all 返回所有分片，无论运行状况如何。
  默认为yellow,red ，这意味着如果我们的集群正常，不使用status参数查询不出结果

示例

比如我们目前集群只有两个节点 192.168.1.10 和 192.168.1.11

GET /students/_shard_stores?status=green

{"indices": {"students": {"shards": { // 分片信息对象"0": { // 第 0 个分片"stores": [{"oj5FEiVMRpuWV386zdwy3w": {"name": "myNode1","ephemeral_id": "Au6ZYmTZQFOlGqIelj4ceQ","transport_address": "192.168.1.10:9300","external_id": "myNode1","attributes": {"ml.allocated_processors_double": "4.0","xpack.installed": "true","ml.machine_memory": "6087233536","ml.allocated_processors": "4","ml.max_jvm_size": "3045064704"},"roles": ["data","data_cold","data_content","data_frozen","data_hot","data_warm","ingest","master","ml","remote_cluster_client","transform"]},"allocation_id": "fhR4UEA6SS2OnBnlQ2f-Lw","allocation": "primary" // 表示其为主分片},{"AST-4rnFRdagsd0juerSaw": {"name": "myNode2","ephemeral_id": "1VlBaXYYRAeveu6BX_BpYw","transport_address": "192.168.1.11:9300","external_id": "myNode2","attributes": {"ml.allocated_processors_double": "4.0","xpack.installed": "true","ml.machine_memory": "6087098368","ml.allocated_processors": "4","ml.max_jvm_size": "3045064704"},"roles": ["data","data_cold","data_content","data_frozen","data_hot","data_warm","ingest","master","ml","remote_cluster_client","transform"]},"allocation_id": "LqDP66XYQkuBh204S9HNIQ","allocation": "replica" // 表示其为副本分片}]},"1": { // 第 1 个分片"stores": [{"AST-4rnFRdagsd0juerSaw": {"name": "myNode2","ephemeral_id": "1VlBaXYYRAeveu6BX_BpYw","transport_address": "192.168.1.11:9300","external_id": "myNode2","attributes": {"ml.allocated_processors_double": "4.0","xpack.installed": "true","ml.machine_memory": "6087098368","ml.allocated_processors": "4","ml.max_jvm_size": "3045064704"},"roles": ["data","data_cold","data_content","data_frozen","data_hot","data_warm","ingest","master","ml","remote_cluster_client","transform"]},"allocation_id": "x9N8h80WQ5aJ0aLkXicGRQ","allocation": "primary"},{"oj5FEiVMRpuWV386zdwy3w": {"name": "myNode1","ephemeral_id": "Au6ZYmTZQFOlGqIelj4ceQ","transport_address": "192.168.1.10:9300","external_id": "myNode1","attributes": {"ml.allocated_processors_double": "4.0","xpack.installed": "true","ml.machine_memory": "6087233536","ml.allocated_processors": "4","ml.max_jvm_size": "3045064704"},"roles": ["data","data_cold","data_content","data_frozen","data_hot","data_warm","ingest","master","ml","remote_cluster_client","transform"]},"allocation_id": "NcS8BiuYQs2qip5DIhGEKA","allocation": "replica"}]}}}}
}

可以看到结果我们有两个两两对应的主副分片，分别在集群的两个节点上，且均匀分布的。

查询结果中可能会出现 “store_exception”: … 信息，其表示打开分片索引或早期引擎故障时遇到的任何异常信息

分片分配

我们上面提到，分片是均匀分布在 ES 集群的，但这个不是绝对的。比如受节点所在服务器的内存、磁盘等各种情况的限制，各个节点之间可能存在性能差异等， ES 集群会通过一些策略对分片进行合理的分配。这些策略默认是理想情况下的均匀分配策略，在实际情况中，我们可以进行相应的策略配置使 ES 尽可能的按照我们提供的策略进行分片分配。

分片分配是将分片分配给节点的过程。在初始恢复、副本分配、重新平衡或添加或删除节点时发生。主节点的主要角色之一就是决定将哪些分片分配给哪个节点，以及何时在节点之间移动分片以重新平衡集群。

集群级分片分配

确定分片被分配到哪个节点，以及分片在集群之间的移动策略等的配置。我们这里不做扩展讲解，可以在官网 集群级分片分配 中进行详细查看。

索引级分片分配

索引级分片筛选

通过索引级分片筛选可以将索引按你设置的策略进行分片的分配（如 _name 按节点名称进分配、_host_ip 按主机 IP 分配节点）。

该配置通过 index.routing.allocation 来配置

属性	说明
_name	按节点名称匹配节点
_host_ip	按主机IP地址匹配节点（与主机名关联的IP）
_publish_ip	按发布IP地址匹配节点
_ip	匹配其中之一_host_ip或_publish_ip
_host	按主机名匹配节点
_id	按节点id匹配节点
_tier	按节点匹配节点数据层角色。data_content、data_hot、data_warm、data_cold、data_frozen

例如：

PUT person/_settings
{"index.routing.allocation.include._ip": "192.168.2.*"
}

将 tset 索引分片分配到 包含 192.168.2.* ip的地址。

• require：表示必须满足所有条件
• exclude：条件之外
• include：必须至少满足其中一个条件

每个节点的分片总数

集群级分片分配器尝试将单个索引的分片分散到尽可能多的节点上。

• index.routing.allocation.total_shards_per_node
  将分配给单个索引的最大分片数（副本和主分片）。默认为无边界。

• cluster.routing.allocation.total_shards_per_node
  (动态)分配给每个节点的最大主分片和副本分片数。默认为-1（无限制）

例如：
当前有三个节点，设置的最大分片数都为 100
节点A：当前100个分片
节点B：当前59个分片
节点C：当前20个分片
当节点 C 故障时， ES 集群会将分片分配给节点 B，因为节点 A 已经达到了分片数量的限制。

索引恢复优先级

ES 会尽可能的按优先级顺序恢复未分配到分片，默认情况下，ES 按如下优先级顺序：

• index.priority设置（值大优先）
• 索引创建日期（日期越大越优先）
• 索引名称（先高后低）

我们可以，动态的通过 index.priority 设置优先级，UPDATE 修改索引设置

PUT person/_settings
{"index.priority": 1
}

节点掉线时延时分配

当某个节点丢失（离开集群）时，主节点

• 将副本分片替换该节点的主分片
• 重新分配丢失的副本分片
• 在其余的节点上重新平衡分片

这个过程会给集群增加负载，当节点丢失的时间很短，几分钟内就恢复了，那么此过程其实是可以避免的，我们可以通过 index.unassigned.node_left.delayed_timeout 来设置分配延迟时间，该配置默认为 1m （1分钟），可以在索引（或所有索引）上更新此设置：

PUT _all/_settings
{"settings": {"index.unassigned.node_left.delayed_timeout": "5m"}
}