Elasticsearch 是一个分布式搜索和分析引擎，常用于构建实时数据应用。其集群（Cluster）是核心概念之一，以下是关键信息：
集群核心概念 📘
- 节点（Node）：集群中的单个服务器，负责存储数据、参与计算和集群管理
- 分片（Shard）：数据被分割成多个部分，分布在不同节点上实现水平扩展
- 副本（Replica）：数据的备份副本，提升查询性能和高可用性
- 集群状态（Cluster State）：包含元数据信息，如索引、分片、节点分配等
集群架构图 📊
典型使用场景 🌐
- 日志分析与实时搜索
- 业务数据监控与可视化
- 企业级搜索引擎构建
- 大数据分析与报表生成
集群维护建议 🔧
- 定期检查集群健康状态 → /elasticsearch_cluster/health_check
- 监控节点资源使用情况（CPU/内存/磁盘）
- 合理设置分片和副本数量
- 实施自动故障转移机制
性能优化技巧 🚀
- 使用合理的索引策略
- 调整线程池参数
- 优化查询语句（避免全量扫描）
- 分片负载均衡
集群管理需要结合实际业务需求，建议参考官方文档深入学习。了解更多 → /elasticsearch_cluster/docs