一个ES集群中有多个Server节点，每个Server节点中含有多个Index。

主节点（Master）

主资格节点的主要职责是和集群操作相关的内容，如创建或删除索引，跟踪哪些节点是集群的一部分，并决定哪些分片分配给相关的节点。稳定的主节点对集群的健康是非常重要的，默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点，索引数据和搜索查询等操作会占用大量的cpu，内存，io资源，为了确保一个集群的稳定，分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。

数据节点（Server）

数据节点主要是存储索引数据的节点，主要对文档进行增删改查操作，聚合操作等。数据节点对cpu，内存，io要求较高， 在优化的时候需要监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点（可横向拓展）。

节点对等

每个节点都能接受请求， 每个节点接收到请求后能把该请求路由到相关数据的其它节点上， 接受原始请求的节点负责采集数据并返回给客户端。

Index（索引）

在ES中的index，可以理解为是一份数据的标识，类似于在hive中一份数据要通过一个表名来标识。

一个Index含有多个分片(shard)，其中有一个 primary 主分片，负责写入，其他副本为 replica，不能写，只能同步 primary 的数据，但可以处理读请求。

分片机制

将文本数据切割成n个小文本存储在不同的节点， 减少大文件存储在单个节点上对设备带来的压力。

分片控制（路由计算）

当索引一个文档时，我们要确定这个文档存到那个分片中，当创建一个文档的时候，也要确定这个文档应该存到那个分片中。这个确定的方法我们是通过一个公式（路由计算）来确定的：

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片的数量）后得到余数 。这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间的余数，就是我们所寻求的文档所在分片的位置

分片的副本

在集群中某个节点宕机后，通过副本可以快速对缺失数据进行复盘

分片的负载均衡

例如现在有10个分片（shard），集群中有三个节点， ES会进行均衡分配，以保持整体请求的负载均衡。增加或减少节点时会自动负载均衡（rebalance）

ES的底层是Lucene引擎，ES的每一个分片对应到底层实际上就是一个 Lucene Index，包含多个 segment 文件，和一个 commit point 文件。

segment

segment 文件存储的就是一个个的 Document，是负责真正存储数据的。

commit point

commit point 相当于一个索引文件，记录了都有哪些 segment 文件。