0、問題引出

如果你的 Elasticsearch 集群是 7.9 之前的版本，在配置節點的時候，只會涉及節點類型的概念。我相信大家會對下面的概念比較熟悉：

• 主節點

• 數據節點

• 協調節點

• Ingest 節點

• 冷熱集群架構

......

Elasticsearch 7.9 版本引入了節點角色的概念。最近社群小伙伴關于節點角色提了不少問題，列舉如下：

• Q1：請問 Nginx + ES Coordinate + ES Master + ES Node 如何安裝配置呢？是否安裝一樣，只需更改節點角色即可？

• Q2：ES部署上，node.role都是mdi和 node.role區分m、d、i ,在部署上各有什么優勢？更推薦用哪種？

• Q3：有 ES 7.x 的集群角色如圖，請問在寫入海量數據時，應該連接什么角色的節點寫入？專用協調節點還是數據節點？

• Q4：role的配置，加上這些data_hot, data_warm, data_cold 和自定義的attr屬性有區別嗎？

• Q5：誰能解釋一下es的角色 data data_content data_hot/warm/cold他們直接的關系？

• Q6：請問 ES 7.10 的 data_content ?角色是個什么樣的存在？和協調節點什么區別？

帶著這些問題，我們開始 Elasticsearch 節點角色的解讀。

1、什么是 Elasticsearch 節點角色？

Elasticsearch 7.9 之前的版本中的節點類型：數據節點、協調節點、候選主節點、ingest 節點，在 Elasticsearch 7.9 以及之后 版本中有了升級，升級了什么呢？

節點類型升級為節點角色（Node roles）。節點角色分的很細：數據節點角色、主節點角色、ingest節點角色、熱節點角色等。

在 Elasticsearch 集群中，每個啟動的 Elasticsearch 進程都可以叫做一個節點。集群中只有一個節點的時候，以?Elasticsearch 8.1.3?版本單節點集群為例，如果我們不手動設置節點角色，默認節點角色如下“紅框”所示：

GET?_cat/nodes?v#?返回結果 ip??????????heap.percent?ram.percent?cpu?load_1m?load_5m?load_15m?node.role???master?name 172.21.0.14???????????70??????????96???0????0.03????0.03?????0.05?cdfhilmrstw?*??????VM-0-14-centos

當集群中有多個節點角色的時候，就需要手動設定、配置節點的角色。

節點角色劃分的目的在于：不同角色的節點各司其職，共同確保集群的功能的穩定和性能的高可用。

如上截圖中的 “cdfhilmrstw”，我第一次看到這個串也是一臉懵逼，解釋一下，你就“豁然開朗”。

角色縮寫英文釋義中文釋義

c	cold node	冷數據節點
d	data node	數據節點
f	frozen node	冷凍數據節點
h	hot node	熱數據節點
i	ingest node	數據預處理節點
l	machine learning node	機器學習節點
m	master-eligible node	候選主節點
r	remote cluster client node	遠程節點
s	content node	內容數據節點
t	transform node	轉換節點
v	voting-only node	僅投票節點
w	warm node	溫數據節點
空	coordinating node only	僅協調節點

2、為什么引入節點角色？節點類型不香嗎？

https://github.com/elastic/elasticsearch/pull/54998

一個新功能的誕生必然是基于早期版本存在bug或者至少用戶體驗差。

節點角色就是基于節點類型配置復雜和用戶體驗差應運而生的。

早期版本如果需要配置僅候選主節點類型，需要的配置（極端情況）如下：

node.data:?false node.ingest:?false node.remote_cluster_client:?false node.ml:?false node.master:?true node.transform:?false node.voting_only:?false

這是非常繁瑣的配置，類似我要說我自己是主節點，需要我先說明我不是數據節點、不是 Ingest 預處理節點、不是機器學習節點、不是XXX各種節點.....

而節點角色的出現“革命性”的結局了這個問題，如下所示，只需要說明我是某某某，而不需要費勁巴拉的解釋我不是某某某。

node.roles:?[?data,?master?]

3、不同角色節點的功能詳解

3.1 主節點（Master-eligible node）

• 主節點的核心用途：集群層面的管理，例如創建或刪除索引、跟蹤哪些節點是集群的一部分，以及決定將哪些分片分配給哪些節點。主節點的path.data 用于存儲集群元數據信息，不可缺少。

• 主節點的重要性：擁有穩定的主節點對于集群健康非常重要。

和早期版本不同，節點角色劃分后，主節點又被細分為：候選主節點和僅投票主節點。

• 主節點存儲數據：集群中每個索引的索引元數據，集群層面的元數據。

3.1.1 專用候選主節點（Dedicated master-eligible node）

如果集群規模大、節點多之后，有必要獨立設置專用候選主節點。

專用候選主節點配置：

node.roles:?[?master?]

3.1.2 僅投票主節點（Voting-only master-eligible node）

用途：僅投票，不會被選為主節點。

硬件配置可以較專用候選主節點低一些。

僅投票主節點配置：

node.roles:?[?master,?voting_only?]

注意：master 必不可少。

關于集群主節點配置，要強調說明如下：

• 高可用性 (HA) 集群需要至少三個符合主節點資格的節點；其中至少兩個不是僅投票節點。

• 即使其中一個節點發生故障，這樣的集群也將能夠選舉一個主節點。

3.2 數據節點（Data node）

數據節點用途：數據落地存儲、數據增、刪、改、查、搜索、聚合操作等處理操作。

數據節點硬件配置：CPU 要求高、內存要求高、磁盤要求高。

專屬數據節點好處：主節點和數據節點分離，各司其職。

數據節點存儲內容：

• 分片數據。

• 每個分片對應的元數據。

• 集群層面的元數據，如：setting 和 索引模板。

擁有專用數據節點的主要好處是主角色和數據角色的分離。

數據節點的配置：

node.roles:?[?data?]

在 Elastic 多層（tires）冷熱集群架構體系下，數據節點又可以細分為：

• 內容數據節點（Content data node）

• 熱數據節點（Hot data node）

• 溫數據節點（Warm data node）

• 冷數據節點（Cold data node）

• 冷凍數據節點（Frozen data node）

圖片來自：Elastic 官方博客

3.2.1 內容數據節點

用途：處理寫入和查詢負載，具有較長的數據保留要求。

建議至少設置一個副本，以保證數據的高可用。

不屬于數據流的系統索引或其他索引會自動分配到內容數據節點。

node.roles:?[?data_content?]

3.2.2 熱數據節點

用途：保存最近、最常訪問的時序數據。

推薦使用：SSD 磁盤，至少設置一個副本。

node.roles:?[?data_hot?]

3.2.3 溫數據節點

用途：保存訪問頻次低且很少更新的時序數據。

node.roles:?[?data_warm?]

3.2.4 冷數據節點

用途：保存不經常訪問且通常不更新的時序數據?？纱鎯伤阉骺煺?。

node.roles:?[?data_cold?]

3.2.5 冷凍數據節點

用途：保存很少訪問且從不更新的時序數據。

node.roles:?[?data_frozen?]

在冷熱集群架構時序數據 ILM 索引生命周期管理的實戰演練環節，驗證發現：

在配置節點角色時，data_hot、data_warm、data_cold ?要和 data_content 要一起配置。且 data_hot、data_warm、data_cold 不要和原有的data 節點一起配置了。

如果僅data_hot 不設置 data_content 會導致集群數據寫入后無法落地。

我的理解：data_hot, data_warm, data_cold 是標識性的節點，實際落地存儲還得靠 data_content 角色。

3.3 數據預處理節點（ingest node）

用途：執行由預處理管道組成的預處理任務。

關于啥是數據的預處理？之前有多篇文章解讀過：

Elasticsearch 預處理沒有奇技淫巧，請先用好這一招！

Elasticsearch的ETL利器——Ingest節點

node.roles:?[?ingest?]

3.4 僅協調節點（Coordinating only node）

用途：類似智能負載均衡器，負責：路由分發請求、聚集搜索或聚合結果。

注意事項：在一個集群中添加太多的僅協調節點會增加整個集群的負擔，因為當選的主節點必須等待來自每個節點的集群狀態更新的確認。

node.roles:?[?]

空即是“色”，不對，這里空即是“僅協調節點”。

3.5 遠程節點（Remote-eligible node）

用途：跨集群檢索或跨集群復制。

node.roles:?[?remote_cluster_client?]

3.6 機器學習節點（Machine learning node）

用途：機器學習，系收費功能。

node.roles:?[?ml,?remote_cluster_client]

3.7 轉換節點（Transform node）

用途：運行轉換并處理轉換 API 請求。這塊，咱們之前文章沒有涉及。

推薦閱讀：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/transform-overview.html

node.roles:?[?transform,?remote_cluster_client?]

4、回答開篇問題

4.1 Q1：請問 Nginx + ES Coordinate + ES Master + ES Node 如何安裝配置呢？是否安裝一樣，只需更改節點角色即可？

答案：先劃分節點角色。節點不多的話手動one by one 部署（部署好了一個，其他的拷貝后修改角色、ip等就可以），節點非常多的話可以借助：ansible 等腳本工具快速部署。

4.2 Q2：ES部署上，node.role都是mdi和 node.role區分m、d、i ,在部署上各有什么優勢？更推薦用哪種？

答案：本文已介紹。m 代表主節點 master， d 代表數據節點 data， i 代表數據預處理節點 ingest。

4.3 Q3：有 ES 7.x 的集群角色如圖，請問在寫入海量數據時，應該連接什么角色的節點寫入？專用協調節點還是數據節點？

答案：看節點規模和節點角色劃分，如果已經有了獨立協調節點，連接獨立協調節點。如果沒有，連接硬件配置高的節點。

4.4 Q4：role的配置，加上這些data_hot, data_warm, data_cold 和自定義的attr屬性有區別嗎？

答案：新版本新特性，有區別，新的方式配置更為簡潔，可讀性強、用戶體驗優。

4.5 Q5：誰能解釋一下es的角色 data data_content data_hot/warm/cold他們直接的關系？

答案：系冷熱集群架構的數據節點的分層處理機制。相當于早期版本冷熱集群架構的手動配置節點屬性的部分，高版本做了精細切分，使得數據冷熱集群管理更為高效。尤其默認遷移（migrate ）自動實現機制，之前版本的分片分配策略手動配置變得不再必須：

"allocate"?:?{"include"?:?{"box_type":?"hot,warm"}}

4.6 Q6：請問 ES 7.10 的 data_content ?角色是個什么樣的存在？和協調節點什么區別？

答案：兩種完全不同的節點。data_content 屬于數據節點，永久存儲數據的地方。而協調節點是用來請求路由分發、結果匯聚處理的。

5、小結

有了節點角色劃分之后，老版本的節點類型配置還是支持的。最早使用節點角色做 ILM 索引生命周期管理還有點不適應，摸索了一小段時間。

但，我們得擁抱 Elasticsearch 的變化。

節點角色的劃分是用戶體驗層面、功能層面的改進，有了它，我們節點劃分會更加明晰，節點用途會更加聚焦、具體。

關于節點角色和硬件配置的關系，也是經常被提問的問題，推薦配置參考：

角色描述存儲內存計算網絡

數據節點	存儲和檢索數據	極高	高	高	中
主節點	管理集群狀態	低	低	低	低
Ingest 節點	轉換輸入數據	低	中	高	中
機器學習節點	機器學習	低	極高	極高	中
協調節點	請求轉發和合并檢索結果	低	中	中	中

你的生產環境使用了什么版本的集群？如何做的節點角色的劃分？歡迎留言討論。

參考

• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/data-tiers.html

• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-node.html

• https://www.elastic.co/cn/blog/whats-new-elasticsearch-7-11-0-schema-on-read-is-here

• 探究 | Elasticsearch集群規模和容量規劃的底層邏輯

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的干货 | Elasticsearch 8.X 节点角色划分深入详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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