概述：一个正常es集群中只有一个主节点，主节点负责管理整个集群，集群的所有节点都会选择同一个节点作为主节点所以无论访问那个节点都可以查看集群的状态信息。 而脑裂问题的出现就是因为从节点在选择主节点上出现分歧导致一个集群出现多个主节点从而使集群分裂，使得集群处于异常状态。原因：1：网络原因内网一般不会出现此问题，可以监控内网流量状态。外网的网络出现问题的可能性大些。2：节点负载主节点即负
1.1 Cluster代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。ES的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看ES集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个ES集群通信是等价的。主节点的职责是负责管理集群状态，包括管理分片的状态和副本的状态，以及节点的发现和删
Elasticsearch目前支持五种节点，每种节点都各自分工不通。这里主要讲下工作中常用的节点类型，配置以及应用1、主节点（或者候选主节点） 一个ES节点启动后，使用Zen Discovery 机制去寻找集群中的其他
节点node####节点(node)是一个运行着的Elasticsearch实例集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等。主节点不参与文档级别的变更或搜索，这意味着在流量增长的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。我们例子中的集群只有一个节点，所以它会充当主节点的角色。做为用户，我们能够与集群中的任何
ES集群脑裂出现的原因: 1：网络原因 内网一般不会出现此问题，可以监控内网流量状态。外网的网络出现问题的可能性大些。2：节点负载 主节点即负责管理集群又要存储数据，当访问量大时可能会导致es实例反应不过来而停止响应，此时其他节点在向主节点发送消息时得不到主节点的响应就会认为主节点挂了，
Elasticsearch 相关问题总结1、elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。面试官：想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。解答：如实结合自己的实践场景回答即可。比如：ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日递增 20+，索引
摘录自：内存使用和GC指标在运行Elasticsearch时，内存是您要密切监控的关键资源之一。 Elasticsearch和Lucene以两种方式利用节点上的所有可用RAM：JVM heap和文件系统缓存。 Elasticsearch运行在Java虚拟机（JVM）中，这意味着JVM垃圾回收的持续时间和频率将成为其他重要的监控领域。JVM heap: A Goldilocks tale
ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。一、核心概念节点(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。集群（Cluster）：ES集群是一个或多个节点的集合，它们共同存储了整个数据集，
ES各种节点的分工1. 客户端节点 当主节点和数据节点配置都设置为false的时候，该节点只能处理路由请求，处理搜索，分发索引操作等，从本质上来说该客户节点表现为智能负载平衡器。独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的，他协调主节点和数据节点，客户端节点加入集群可以得到集群的状态，根据集群的状态可以直接路由请求。2. 数据节点 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
第一次弄这个，可能下面的描述有些问题，仅供参考，尽量去看官方文档和下面列出来的链接。1.脑裂问题（split brain issues） ref：https://qbox.io/blog/split-brain-problem-elasticsearch 当节点崩溃或由于某种原因而导致节点之间的通信中断时，就会出现问题。如果一个从属节点 无法与主节点进行通信，则它会从仍与之连接的主节点开始选举一个
一、Elasticsearch集群的概念（cluster）在一个分布式系统里面,可以通过多个elasticsearch运行实例组成一个集群,这个集群里面有一个节点叫做主节点(master),elasticsearch是去中心化的,所以这里的主节点是动态选举出来的,不存在单点故障。 在同一个子网内，只需要在每个节点上设置相同的集群名,elasticsearch就会自动的把这些集
elasticsearch 5.2.2 学习笔记之源码阅读9-发现模块(DiscoveryModule)总览之主节点选举_故障检测_集群状态发布概述参考
https://github.com/elastic/elasticsearch/tree/v5.2.2https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.2/modules-
实例化node后调用各个模块的 start方法，discovery模块调用startInitialJoin()->startNewThreadIfNotRunning()->innerJoinCluster() /**
* the main function of a join thread. This function is
1.为什么要使用Elasticsearch? 因为在我们商城中的数据，将来会非常多，所以采用以往的模糊查询，模糊查询前置配置，会放弃索引，导致商品查询是全表扫面，在百万级别的数据库中，效率非常低下，而我们使用ES做一个全文索引，我们将经常查询的商品的某些字段，比如说商品名，描述、价格还有id这些字段我们放入我们索引库里，可以提高查询速度。2.Elasticsearch是如何实现Master选举
1.基本核心概念Cluster 集群：⼀个 Elasticsearch 集群由⼀个或多个节点（Node）组成，每个集群都有⼀个共同的集群名称作为 标识。Node节点
⼀个 Elasticsearch 实例即⼀个 Node，⼀台机器可以有多个实例，正常使⽤下每个实例应该会部署在不同的机器上。Elasticsearch 的配置⽂件中可以通过 node.master、node.data 来设置节点
ElasticSearch核心概念-Cluster 1）代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。 2）主节点的职责是负责管理集群状态，包括管理分片的状
ES版本5.6.31、整个流程的开始，实在node启动后触发的，Node.java中start()方法，通过调用ZenDiscovery.java中的doStart()方法，之后会调用startInitialJoin方法开始进行加入现有的cluster或者选主。 public void startInitialJoin() {
// start the join thread f
在生产环境下，如果不修改elasticsearch节点的角色信息，在高数据量，高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。 默认情况下，elasticsearch集群中每个节点都有成为主节点的资格，也都存储数据，即双重角色。由两个属性控制：node.master和node.data，默认情况下这两个属性的值都是true： * node.master：表示节点是否具有成为主节点的资格，值为true并不意味
Elasticsearch集群（cluster）由一个或多个拥有相同cluster.name配置的节点（实例）组成， 它们共同承担数据和负载的压力。当有新节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。节点有主节点和非主节点之分，主节点负责管理集群范围内所有的变更。 分片
0x01 HIDS的背景企业有各种安全防护手段，HIDS与网络流量一样， 是一种威胁检测的手段。HIDS(Host-based Intrusion Detection System)基于主机型入侵检测系统。与网络这种形式的主要区别是， HIDS的主要数据源来至于主机本身产生的各种审计信息。各公司在构架这样的系统时， 多多少少都会面临时相同的问题，其中有一个共通地方就是审计数据的存储方案如何
