ElasticSearch-Routing路由简介-脑裂问题以及解决方案
什么是Routing
当使用ES的客户端client，往ES中插入一条数据，也就是创建一个Document的时候，ES就会决定该Doc具体存在于哪一个索引（index）上的哪一个分片（shard）上，而这一个过程就叫做路由。
Routing的作用
默认情况下，ES根据文档的Id来进行路由，以此来均匀分配数据。
下面是路由的默认公式：
shard_num = hash(_rounting) % num_primary_shards
参数说明：
| 参数 | 意义 |
|---|---|
| shard_num | 代表最终数据落在的shard的编号 |
| _rounting | 默认为文档的Id（默认情况下Id唯一） |
| num_primary_shards | 主分片数量 |
注意：
这里用到了num_primary_shards，也因此，索引在定义的时候就确定好了分片的数量，并且不可以更改，因为改了，这里的路由算法就失效了。
自定义路由
下面，上文竟然说了，_rounting默认为文档的Id，那是不是说明还可以我们自己定义路由的值呢？
举个例子：
1.创建文档，指定路由的值为hello
PUT cluster/test-type/1?routing=hello
{
"title":"天气预报",
"city":"杭州",
"count":"西湖"
}
2.但是查询的时候，也必须指定路由
GET cluster/test-type/1?routing=hello
3.term查询，指定路由
GET cluster/_search
{
"query":{
"terms":{
"_routing":["hello"]
}
}
}
4.强制查询or插入数据要指定路由，需要在索引设置的时候就配置
部分如下：
"mapping":{
"_routing":{
"required":true
}
}
自定义路由的问题
自定义路由，容易让数据分配不均匀，因为所有指定路由都相同的数据，全部集中在同一个shards上了，导致严重的数据倾斜。
解决自定义路由产生的数据倾斜
设置index属性：
routing_partition_size:
一旦设置后，路由的公式就不再是上文的公式，改为：
shard_num = (hash(_rounting) + hash(_id) % routing_partition_size) % num_primary_shards
并且需要注意：
- 1 < routing_partition_size < primary_shard_of_number
- 使用后，无法创建join-field关系映射
- 使用后，_routing必须开启，否则报错。
ES-脑裂问题
脑裂问题：
集群中，不同的节点对master的选择出现了分歧，出现了多个竞争master的节点，并造成主分片与副本的识别出现了分歧，最终造成操作混乱，也就是精神失常。这就是ES脑裂
产生的原因
- 内存回收：data节点上的ES进程占用的内存过大，引发JVM大规模的内存回收（常见）
- 节点负载：主节点同时扮演了master和data数据存储的角色，一旦访问量过大，造成主节点压力过大，产生高延迟，让别的节点以为你master挂了，因此开始选举新的master（实际没有挂）
- 网络问题：集群间的网络延迟问题，导致一些节点访问不到master，认为master挂了（与第二条很像，实际没有挂）
解决方案
1.更改超时相关配置：
discovery.zen.ping.timeout
默认是3s，可以适当延长，比如6s，10s一类的。一旦节点在设定的时间内，没有响应，那么就认为他挂了，如果适当的延长，就可以一定程度上降低网路延迟所造成的的脑裂问题的可能性。
2.更改选举相关配置
discovery.zen.minimum_master_nodes：1
默认为1，用于控制选举行为发生的最小的集群主节点数量
假设配置个数为n
那么同时满足以下几种情况的时候，会开始新的选举
- 备选主节点个数>=n
- 认为master挂了的主节点个数>=n
注：ES官网推荐设置的值为：n/2+1，这里的n代表的是备主节点的个数。也就是配置Node.master:true的节点
3.尽量做到角色分离：
master和data角色分离
master配置：
node.master: true
node.data: false
data配置：
node.master: false
node.data: true
如果已经产生脑裂问题，如何解决？
重启集群
首先说明一个点：ES集群启动后，默认将第一个启动的节点（node.master为true）作为master。
这里需要注意了：
**注意启动顺序，**ES认为选举出来的节点上的分片为主分片，也就是主拷贝，ES会把这个分片上的数据分发到集群上的其他节点上，进行数据覆盖，那么假设我们第一个启动的是一个client节点呢，上面的数据还是过期的，那么第一个启动后，ES把过期的数据分发到所有节点上，并数据覆盖，那么这个后果是很严重的，造成数据的丢失。
因此建议：
- 给所有的数据重新建立索引。
- 单独启动各个节点，分析每个节点上的数据是否是重要的，并且分析他的有效性
- 最终确定一个最具有效果的节点，选择他第一个启动
- 然后把剩余的节点一并启动即可。