为何要搭建 Elasticsearch 集群 凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前，我们首先先问一句，为什么我们需要搭建集群？它有什么优势呢？ 高可用性 Elasticsearch 作为一个搜索引擎，我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息。所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性，什么是高可用性呢？它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是 100%。如果系统在某个时刻宕掉了，比如某个网站在某个时间挂掉了，那么就可以它临时是不可用的。所以，为了保证 Elasticsearch 的高可用性，我们就应该尽量减少 Elasticsearch 的不可用时间。 那么怎样提高 Elasticsearch 的高可用性呢？这时集群的作用就体现出来了。假如 Elasticsearch 只放在一台服务器上，即单机运行，假如这台主机突然断网了或者被攻击了，那么整个 Elasticsearch 的服务就不可用了。但如果改成 Elasticsearch 集群的话，有一台主机宕机了，还有其他的主机可以支撑，这样就仍然可以保证服务是可用的。 那可能有的小伙伴就会说了，那假如一台主机宕机了，那么不就无法访问这台主机的数据了吗？那假如我要访问的数据正好存在这台主机上，那不就获取不到了吗？难道其他的主机里面也存了一份一模一样的数据？那这岂不是很浪费吗？ 为了解答这个问题，这里就引出了 Elasticsearch 的信息存储机制了。首先解答上面的问题，一台主机宕机了，这台主机里面存的数据依然是可以被访问到的，因为在其他的主机上也有备份，但备份的时候也不是整台主机备份，是分片备份的，那这里就又引出了一个概念——分片。 分片，英文叫做 Shard，顾名思义，分片就是对数据切分成了多个部分。我们知道 Elasticsearch 中一个索引（Index）相当于是一个数据库，如存某网站的用户信息，我们就建一个名为 user 的索引。但索引存储的时候并不是整个存一起的，它是被分片存储的，Elasticsearch 默认会把一个索引分成五个分片，当然这个数字是可以自定义的。分片是数据的容器，数据保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里。当你的集群规模扩大或者缩小时，...