如果我们关闭的节点是一个主节点。而集群必须拥有一个主节点来保证正常工作,所以发生的第一件事情就是选举一个新的主节点: Node 2 。在我们关闭 Node 1 的同时也失去了主分片 1 和 2 ,并且在缺失主分片的时候索引也不能正常工作。 如果此时来检查集群的状况,我们看到的状态将会为 red :不是所有主分片都在正常工作。
<br/>
幸运的是,在其它节点上存在着这两个主分片的完整副本, 所以新的主节点立即将这些分片在 Node 2 和 Node 3 上对应的副本分片提升为主分片, 此时集群的状态将会为yellow。这个提升主分片的过程是瞬间发生的,如同按下一个开关一般。
![](https://img.kancloud.cn/ed/30/ed30d52a4cd71eb9da8f52930d25303f_1049x269.png)
<br/>
**为什么我们集群状态是 yellow 而不是 green 呢?**
虽然我们拥有所有的三个主分片,但是同时设置了每个主分片需要对应 2 份副本分片,而此时只存在一份副本分片。 所以集群不能为 green 的状态,不过我们不必过于担心:如果我们同样关闭了 Node 2 ,我们的程序 依然 可以保持在不丢任何数据的情况下运行,因为Node 3 为每一个分片都保留着一份副本。
<br/>
如果我们重新启动 Node 1 ,集群可以将缺失的副本分片再次进行分配,那么集群的状态也将恢复成之前的状态。 如果 Node 1 依然拥有着之前的分片,它将尝试去重用它们,同时仅从主分片复制发生了修改的数据文件。和之前的集群相比,只是 Master 节点切换了。
- Elasticsearch是什么
- 全文搜索引擎
- Elasticsearch与Solr
- 数据结构
- 安装Elasticsearch
- Linux单机安装
- Windows单机安装
- 安装Kibana
- Linux安装
- Windows安装
- es基本语句
- 索引操作
- 文档操作
- 映射操作
- 高级查询
- es-JavaAPI
- maven依赖
- 索引操作
- 文档操作
- 高级查询
- es集群搭建
- Linux集群搭建
- Windows集群搭建
- 核心概念
- 索引(Index)
- 类型(Type)
- 文档(Document)
- 字段(Field)
- 映射(Mapping)
- 分片(Shards)
- 副本(Replicas)
- 分配(Allocation)
- 系统架构
- 分布式集群
- 单节点集群
- 故障转移
- 水平扩容
- 应对故障
- 路由计算
- 分片控制
- 写流程
- 读流程
- 更新流程
- 多文档操作流程
- 分片原理
- 倒排索引
- 文档搜索
- 动态更新索引
- 近实时搜索
- 持久化变更
- 段合并
- 文档分析
- 内置分析器
- 分析器使用场景
- 测试分析器
- 指定分析器
- 自定义分析器
- 文档处理
- 文档冲突
- 乐观并发控制
- 外部系统版本控制
- es优化
- 硬件选择
- 分片策略
- 合理设置分片数
- 推迟分片分配
- 路由选择
- 写入速度优化
- 批量数据提交
- 优化存储设备
- 合理使用合并
- 减少Refresh的次数
- 加大Flush设置
- 减少副本的数量
- 内存设置
- 重要配置
- es常见问题
- 为什么要使用Elasticsearch
- master选举流程
- 集群脑裂问题
- 索引文档流程
- 更新和删除文档流程
- 搜索流程
- ES部署在Linux时的优化方法
- GC方面ES需要注意的点
- ES对大数据量的聚合实现
- 并发时保证读写一致性
- 字典树
- ES的倒排索引
- Spring Data Elasticsearch
- 环境搭建
- 索引操作
- 文档操作