分片（Shard）以及副本（Replica）
分布式存储系统为了解决单机容量以及容灾的问题，都需要有分片以及副本机制。Elasticsearch 没有采用节点级别的主从复制，而是基于分片。它当前还未提供分片切分（shard-splitting）的机制，只能创建索引的时候静态设置。
Elasticsearch 的分片默认是基于id 哈希的，id可以用户指定，也可以自动生成。但这个可以通过参数（routing）或者在mapping配置中修改。当前版本默认的哈希算法是MurmurHash3。
Elasticsearch 禁止同一个分片的主分片和副本分片在同一个节点上，所以如果是一个节点的集群是不能有副本的。
为什么要考虑分片
如果你刚接触ElasticSearch, 那么弄清楚它的几个术语和核心概念是非常必要的.
假设ElasticSearch集群的部署结构如下:
节点(node):单个ElasticSearch实例. 通常一个节点运行在一个隔离的容器或虚拟机中
索引(index):在ES中, 索引是一组文档的集合
**分片(shard)????*因为ES是个分布式的搜索引擎, 所以索引通常都会分解成不同部分, 而这些分布在不同节点的数据就是分片. ES自动管理和组织分片, 并在必要的时候对分片数据进行再平衡分配, 所以用户基本上不用担心分片的处理细节，一个分片默认最大文档数量是20亿.
**副本(replica)????*ES默认为一个索引创建5个主分片, 并分别为其创建一个副本分片. 也就是说每个索引都由5个主分片成本, 而每个主分片都相应的有一个copy.
对于分布式搜索引擎来说, 分片及副本的分配将是高可用及快速搜索响应的设计核心.主分片与副本都能处理查询请求, 它们的唯一区别在于只有主分片才能处理索引请求.
在上图示例中, 我们的ElasticSearch集群有两个节点, 并使用了默认的分片配置. ES自动把这5个主分片分配到2个节点上, 而它们分别对应的副本则在完全不同的节点上. 对,就这是分布式的概念.
副本作用
副本分片的主要目的就是为了故障转移以及实现负载均衡，正如在 集群内的原理 中讨论的：如果持有主分片的节点挂掉了，一个副本分片就会晋升为主分片的角色。
在索引写入时，副本分片做着与主分片相同的工作。新文档首先被索引进主分片然后再同步到其它所有的副本分片。增加副本数并不会增加索引容量。
无论如何，副本分片可以服务于读请求，如果你的索引也如常见的那样是偏向查询使用的，那你可以通过增加副本的数目来提升查询性能，但也要为此 增加额外的硬件资源。
搜索性能取决于最慢的节点的响应时间，所以尝试均衡所有节点的负载是一个好想法。 如果我们只是增加一个节点而不是两个，最终我们会有两个节点各持有一个分片，而另一个持有两个分片做着两倍的工作。
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