Elasticsearch 中的近实时数据同步和复制

Elasticsearch 中的数据同步是指将一个索引中的数据同步到另一个索引中。数据同步可以用于备份、故障转移、测试和开发等场景。Elasticsearch 提供了多种数据同步方法，其中最常用的是基于近实时（NRT）的数据同步。

近实时数据同步是指在数据写入到主索引之后，尽可能快地将数据同步到副本索引中。这样可以确保在主索引故障或不可用的情况下，副本索引可以立即接管服务。Elasticsearch 通过使用复制机制来实现近实时数据同步。当一个文档被写入到主索引时，Elasticsearch 会将该文档复制到所有副本索引中。副本索引会在后台异步地更新，以确保与主索引保持同步。

Elasticsearch 中的数据复制是指将一个索引中的数据复制到另一个索引中，以便于在多个节点上进行查询和分析。数据复制可以提高查询性能、减少网络延迟和增强容错性。Elasticsearch 提供了多种数据复制方法，其中最常用的是基于分片（Shard）的数据复制。

分片是 Elasticsearch 中最基本的单位，每个索引都可以被分成多个分片。每个分片都是一个独立的 Lucene 索引，它可以被分配到不同的节点上进行查询和分析。当一个文档被写入到主分片时，Elasticsearch 会将该文档复制到所有副本分片中。副本分片会在后台异步地更新，以确保与主分片保持同步。

步骤一：创建主索引和副本索引

首先，我们需要创建一个主索引和一个副本索引。在Kibana控制台中运行以下命令：

PUT my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  }
}


PUT my_index/_alias/my_alias


PUT my_index_replica
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

这将创建一个名为“my_index”的主索引和一个名为“my_index_replica”的副本索引，并将主索引命名为“my_alias”。

步骤二：进行近实时数据同步

接下来，我们需要设置近实时数据同步。在Kibana控制台中运行以下命令：

PUT _template/my_template
{
  "index_patterns": ["my_alias"],
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_replicas": 1
    }
  },
  "aliases": {
    "my_alias": {}
  }
}

这将创建一个名为“my_template”的模板，并将其应用于“my_alias”索引。该模板会自动将“my_alias”索引的副本数设置为1，并创建一个空别名“my_alias”。

步骤三：进行数据复制

最后，我们需要设置数据复制。在Kibana控制台中运行以下命令：

PUT /_cluster/settings
{
  "persistent": {
    "cluster.routing.allocation.enable": "all"
  }
}


PUT /my_index/_settings
{
  "index.routing.allocation.total_shards_per_node": 2
}

这将启用集群路由分配，并将每个节点上的总分片数设置为2。这样，在每个节点上都会有主分片和副本分片，以确保数据的高可用性和容错性。

结论

通过近实时数据同步和复制，Elasticsearch 可以确保数据的高可用性、容错性和查询性能。在实际应用中，我们可以根据具体场景选择不同的数据同步和复制方法，并进行相应的配置和优化。