① ES集群原理与搭建
查看集群健康状况：URL+ /GET _cat/health
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。
Shards
代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
replicas
代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
Recovery
代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
（2）、ES为什么要实现集群
在单台ES服务器节点上，随着业务量的发展索引文件慢慢增多，会影响到效率和内存存储问题等。
我们可以采用ES集群，将单个索引的分片到多个不同分布式物理机器上存储，从而可以实现高可用、容错性等。
ES集群中索引可能由多个分片构成，并且每个分片可以拥有多个副本。通过将一个单独的索引分为多个分片，我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引，简单的说就是索引的大小过大，导致效率问题。不能运行的原因可能是内存也可能是存储。由于每个分片可以有多个副本，通过将副本分配到多个服务器，可以提高查询的负载能力。
（3）、ES是如何解决高并发
ES是一个分布式全文检索框架，隐藏了复杂的处理机制，内部使用 分片机制、集群发现、分片负载均衡请求路由。
Shards 分片:代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
Replicas分片:代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
1、每个索引会被分成多个分片shards进行存储，默认创建索引是分配5个分片进行存储。每个分片都会分布式部署在多个不同的节点上进行部署，该分片成为primary shards。
注意：索引的主分片primary shards定义好后，后面不能做修改。
2、为了实现高可用数据的高可用，主分片可以有对应的备分片replics shards，replic shards分片承载了负责容错、以及请求的负载均衡。
注意: 每一个主分片为了实现高可用，都会有自己对应的备分片，主分片对应的备分片不能存放同一台服务器上。主分片primary shards可以和其他replics shards存放在同一个node节点上。
3、documnet routing（数据路由）
当客户端发起创建document的时候，es需要确定这个document放在该index哪个shard上。这个过程就是数据路由。
路由算法：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
如果number_of_primary_shards在查询的时候取余发生的变化，无法获取到该数据
注意：索引的主分片数量定义好后，不能被修改
高可用视图分析（下图所示：上面的图，如果节点1与节点2宕机了，es集群数据就不完整了。下面图，如果节点1与节点2宕机了，es集群数据还是完整的）
（1）、服务器环境
准备三台服务器集群
| 服务器名称 | IP地址 |
| node-1 | 192.168.212.182 |
| node-2 | 192.168.212.183 |
| node-3 | 192.168.212.184 |
（2）、关闭防火墙
（3）、**** http://192.168.212.185:9200/_cat/nodes?pretty
*号表示为master节点
注意：
注意克隆data文件会导致数据不同步
报该错误解决办法 ：
failed to send join request to master
因为克隆导致data文件也克隆呢，直接清除每台服务器data文件。
② 数据库中es索引技术是怎么回事，哪位大神能否详细给说问一下
首先，你的表肯定是做了外键等约束的，所以删除，要从最外层删除。假设你的数据库是Sql Server的。
1、技能表
delete from 技能表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3))
2、装备属性表
delete from 装备属性表 where 装备id in (select 装备id from 装备表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3)))
3、装备表
delete from 装备表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3))
4、人物表
delete from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3)
5、账号表
delete from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3
③ ElasticSearch海量数据使用简述
应用场景当中经常会遇到模糊查询或多条件匹配查询，数据量较小的情况下通过简单的数据库模糊查询是可以解决的，但是对于数据量庞大的情况，数据库模糊查询就会出现性能问题。这种情况下的一种解决方案就是根据查询内容构建反向索引，借助搜索引擎进行查询，提升查询性能。
目前使用比较多的分布式搜索引擎是ElasticSearch。那么项目中如何使用ES？如何保证ES的数据更新？下面简单做个吵磨戚描述。
Elasticsearch使用可以简单分为两个阶段。数据初始化阶段、数据更新阶段。
数据初始化阶段。数据初始化常见的方式如下：
一、通过应用程序手动将数据库中的数据，调用ES接口API插入ES索引库中。
二、同过数据迁移工具将数据初始化到ES数据库。目前常用的ES同步工具有logstash-input-jdbc、DataX。通过同步迁移工具可以全量将数据库数据初始化到ES索引库中。
数据更新阶段。数据更新阶段常见的处理方式如下：
一、通过应用服务直接调用ES更新接口。这种方式实现比较简单但是对业务侵入性比较大。
二、对于实时性要求不高的可以采用定时任务监控数据表变化然后调用ES接口实现数据更新。
三、业务应用中通过发送消息异步更新数据。
四、通过DataX同步工具定时将修改的数据同步到ES库中。
上述是ElasticSearch使用的简升陵单描述。使用的关键还是数据库与ES间的数据同游手步。能否用的好关键也是数据间的同步。