AI图片生成：一键生成脸红图片

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集群内的原理

虽然Elasticsearch的分布式集群部署方式简单，但是了解Elasticsearch分布式的内部实现机制可以帮助我们更完整的学习和了解Elasticsearch。

1)扩容方式

ElasticSearch 的主旨是随时可用和按需扩容。 而扩容可以通过购买性能更强大（ 垂直扩容 ，或 纵向扩容 ） 或者数量更多的服务器（ 水平扩容 ，或 横向扩容 ）来实现。

虽然 Elasticsearch 可以获益于更强大的硬件设备，但是垂直扩容是有极限的。 真正的扩容能力是来自于水平扩容—为集群添加更多的节点，并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中。

对于大多数的数据库而言，通常需要对应用程序进行非常大的改动，才能利用上横向扩容的新增资源。 与之相反的是，Elasticsearch天生就是 分布式的 ，它知道如何通过管理多节点来提高扩容性和可用性。 这也意味着你的应用无需关注这个问题。

2)主节点选取

我们启动一定数量的ES实例，并给它们分配相同的cluster.name，让它们归属于同一个集群，这一个个实例，就是ES的各个节点。与其他master-slave模式的集群一样，ES集群中也会选举一个节点成为主节点，主节点的职责是维护全局集群状态，比如：在节点加入或离开集群的时候重新分配分片。如果是主节点宕机了，那么会重新选举一个节点为主节点。

3)存储数据

ES中存储数据的基本单位是索引(index)，如果要将数据添加到ES中，首先就需要创建索引。

ES中索引和分片(shard)的关系是：分片是一个最小级别的工作单元，索引实际上是指向一个或者多个物理 分片 的 逻辑命名空间 。

一个分片可以是 主分片或者 副本分片。 索引内任意一个文档都归属于一个主分片，所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。在索引建立的时候就已经确定了主分片数，但是副本分片数可以随时修改。

比如你要在ES里存储订单数据，首先需要在ES中创建一个索引，假设索引的名称是order_idx。订单数据就存储在这个索引里，就类似mysql的一张表。