1. 节点类型
不同角色的节点
Master eligible / Data / Ingest / Coordinating / Machine Learning
在开发环境中，一个节点可承担多种角色
在生产环境中
- 根据数据量，写入和查询的吞吐量，选择适合的部署方式
- 建议设置单一角色的节点（dedicated node）
2. 节点参数配置
一个节点在默认情况下会同时扮演： master eligible ，data node 和 ingest node
| 节点类型 | 配置参数 | 默认值 |
|---|---|---|
| master eligible | node.master | true |
| data | node.data | true |
| ingest | node.ingest | true |
| coodrinating only | 无 | 设置上面三个参数全部为 false |
| machine learning | node.ml | true (需要 enable x-pack) |
3. 单一职责的节点
一个节点只承担一个角色
4. 单一角色：职责分离的好处
Dedicated master eligible nodes：负责集群状态（cluster state）的管理
- 使用低配置的 CPU ,RAM 和磁盘
Dedicated data nodes: 负责数据存储及处理客户端请求
- 使用高配置的 CPU,RAM 和磁盘
Dedicated ingest nodes: 负责数据处理
- 使用高配置的 CPU ; 中等配置的 RAM; 低配置的磁盘
5. Dedicate Coordinating Only Node (Client Node)
配置：将 Master ，Data ，Ingest 都配置成 Flase
- Medium / High CUP; Medium / High RAM;Low Disk
生产环境中，建议为一些大的集群配置 Coordinating Only Nodes
- 扮演 Load Balancers。 降低 Master 和 Data Nodes 的负载
- 负载搜索结果的 Gather / Reduce
- 有时候无法预知客户端会发生怎样的请求
大量占用内存的结合操作，一个深度聚合可能引发 OOM
6. Dedicate Master Node
从高可用 & 避免脑裂的角色出发
- 一般在生产环境中配置 3 台
- 一个集群只有 1 台活跃的主节点
- 负载分片管理，索引创建，集群管理等操作
如果和数据节点或者 Coordinate 节点混合部署
- 数据节点相对有比较大的内存占用
- Coordinate 节点有时候可能会有开销很高的查询，导致 OOM
- 这些都有可能影响 Master 节点，导致集群的不稳定
7. 基本部署：增减节点，水平扩展
当磁盘容量无法满足需求时，可以增加数据节点；磁盘读写压力大时，增加数据节点
8. 水平扩展：Coordinating Only Node
当系统中有大量的复杂查询及聚合时候，增加 Coordinating 节点，增加查询的性能
9. 读写分离
10. 在集群里部署 Kibana
11. 异地多活的部署
集群处在三个数据中心；数据三写；GTM 分发读请求
