Elasticsearch 集群管理是確保分布式環境下系統穩定運行、高可用和高性能的關鍵。以下從集群架構、節點類型、故障轉移到監控優化，全面解析 Elasticsearch 集群管理的核心要點：

一、集群架構與節點類型

1. 基本概念

• 集群（Cluster）：由一個或多個節點組成，共同存儲數據并提供搜索服務，通過唯一的 cluster.name 標識。
• 節點（Node）：集群中的單個服務器，負責存儲數據、參與集群運算和請求處理。
• 分片（Shard）：索引的物理拆分單元，每個分片是一個獨立的 Lucene 索引，支持水平擴展和分布式操作。
• 副本（Replica）：分片的冗余備份，提供高可用性和讀寫負載均衡。

2. 節點角色分類

角色類型	核心功能
主節點（Master）	負責集群元數據管理（如索引創建、分片分配），需穩定且資源充足。通過 node.master: true 配置。
數據節點（Data）	存儲索引分片數據，執行數據相關操作（如搜索、聚合），IO 密集型。通過 node.data: true 配置。
協調節點（Coordinating）	接收客戶端請求，路由到對應節點并合并結果，需高內存和網絡帶寬。所有節點默認具備此角色。
預處理節點（Ingest）	執行數據導入前的預處理（如字段轉換、JSON 解析），通過 node.ingest: true 配置。
機器學習節點（ML）	運行機器學習作業（如異常檢測），需專用資源。通過 node.ml: true 配置。

二、集群健康狀態與分片分配

1. 集群健康指標

通過 GET /_cluster/health 查看：

• 狀態顏色：

  • 綠色：所有主分片和副本分片都可用，集群完全健康。
  • 黃色：所有主分片可用，但至少有一個副本分片不可用（如節點故障）。
  • 紅色：至少有一個主分片不可用，數據可能丟失，集群部分功能受限。

• 關鍵指標：

  {"cluster_name": "my_cluster","status": "green",  // 集群狀態"number_of_nodes": 3,  // 節點數<