Elasticsearch 集群扩展与管理策略
在 Elasticsearch 集群中，提升性能并非简单地添加节点就能实现，需要进行一定的规划。不同的 Elasticsearch 使用场景各异，要依据数据索引和搜索方式，为集群挑选最优选项。一般而言，规划生产级 Elasticsearch 集群时，至少要考虑三个要点：过度分片、数据在索引和分片间的分割，以及吞吐量的最大化。
1. 过度分片
过度分片是指为索引有意创建大量分片，以便后续添加节点和扩展集群。例如，最初创建的get-together索引只有一个分片且无副本。当添加新节点时，由于所有索引和查询负载仍由拥有单个分片的节点处理，添加节点无法带来扩展优势。
Elasticsearch 中，分片是可移动的最小单位。因此，集群中的主分片数量最好不少于计划节点数。如一个拥有 11 个主分片的 5 节点集群，在需要添加节点处理更多请求时还有扩展空间；若突然需要超过 11 个节点，就无法在节点间分配主分片了。
有人可能认为创建一个有 100 个主分片的索引就能解决问题，但每个分片都有管理成本。每个分片都是一个完整的 Lucene 索引，需要文件描述符和内存开销。创建过多分片会浪费本可用于提升性能的内存，还可能达到机器文件描述符或内存限制。此外，数据压缩时，过多分片会降低压缩率。
需要注意的是，不存在适用于所有场景的完美分片与索引比例。Elasticsearch 一般默认创建 5 个分片，但在规划未来扩展或收缩时，要考虑创建和索引的分片数量。而且，索引创建后，主分片数量无法更改。
2. 数据在索引和分片中的分割
目前无法增减
