背景
Elasticsearch由一些Elasticsearch进程(Node)组成集群，用来存放索引(Index)。为了存放数据量很大的索引，Elasticsearch将Index切分成多个分片(Shard)，在这些Shard里存放一个个的文档(document)。通过这一批shard组成一个完整的index。并且，每个Shard可以设置一定数量的副本(Replica)，写入的文档同步给副本Shard，副本Shard可以提供查询功能，分摊系统的读负载。在主Shard所在Node（ES进程）挂掉后，可以提升一个副本Shard为主Shard，文档继续写在新的主Shard上，来提升系统的容灾能力。
既然Shard和Replica有这样的好处，那么Elasticsearch是如何利用和管理这些Shard，让Shard在集群Node上合理的分配，比如，使副本Shard不和主Shard分配在一个Node上，避免容灾失效等。尽量把Shard分配给负载较轻的Node来均摊集群的压力，随着Shard分配，久而久之Shard在集群中会出现分配不均衡的情况，这又该如何才能做到均衡。这便是我们这次讨论的主题：Elasticsearch的分片分配和均衡机制。
触发条件
先看下在什么场景下会触发Shard的Allocation：
1、创建/删除一个Index；
2、加入/离开一个Node；
3、手动执行了Reroute命令；
4、修改了Replica设置；
当触发了Shard的Allocation，Allocation是如何决定将分片分配给哪个Node，Allocation的过程又是怎样的呢？
Decider
Elasticsearch内有个一个AllocationDecider模块，定义了各种策略决定的四种结果：
从字面上便可以看出策略结果的含义。AllocationDecider策略有14种，每种策略是一个单独的实现，继承AllocationDecider类，重写了如下策略方法。如果不重写的话，默认是ALWAYS允许的。
MaxRetryAllocationDecider
定义了Shard维度的Allocation策略，防止Shard在失败次数达到上限后继续分配，当Shard分配失败一次后，失败次数会加1，当Shard分配次数超过配置的最大次数时，这个策略生效，返回Decision.NO；可以通过配置”index.allocation.max_retries”，来设置分配的最大失败重试次数，默认是5次，当然系统分配到达重试次数后，可以手动分配分片，在URL后带上“？retry_failed”请求参数，可以尝试再次分配分片。
ReplicaAfterPrimaryActiveAllocationDecider
定义了Shard维度的Allocation策略，在分配副本分片时，检查主分片的状态，防止主分片不是Active情况下分配副本分片。
RebalanceOnlyWhenActiveAllocationDecider
定义了Rebalance策略，检查所有的主分片副本分片均是Active状态，才允许Rebalance操作。
ClusterRebalanceAllocationDecider
定义了Rebalance策略，检查系统动态配置”cluster.routing.allocation.allow_rebalance”，可以配置这些选项：
1、always - 不管如何都允许Rebalance。
2、indices_primaries_active - 集群内所有主分片都已经分配后，允许Rebalance，也就是在集群是red状态不允许Rebalance。
3、indices_all_active - (default) 所有的分片一分配才允许Rebalance，此时集群状态要是green状才行。
4、默认配置是所有分片均已分配，也就是集群是green状态的才允许Rebalance操作。
ConcurrentRebalanceAllocationDecider
定义了Rebalance策略，检查系统动态配置”cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance”，表示集群同时允许进行rebalance操作的并发数量，默认是2。通过检查RoutingNodes类中维护的relocatingShards计数器，看是否超过系统配置的并发数，超过则不允许执行Rebalance操作。
EnableAllocationDecider
定义了Allocate策略和Rebalance策略，策略会读取系统动态配置，配置分cluster级别和index级别，如果都配置了，index级别会覆盖cluster级别。 Allocate策略会读取cluster级别”cluster.routing.allocation.enable”配置，默认为all。
1、all - (默认) 所有类型均允许allocation。
2、primaries - 只允许allocation主分片。
3、new_primaries - 只允许allocation 新创建index的主分片。
4、none - 所有的分片都不允许allocation。
如果当前index配置了“index.routing.allocation.enable”配置，将覆盖cluster级别配置，内容和上面的一样，也分四种类型Rebalance也会读取cluster级别“cluster.routing.rebalance.enable”配置，默认为all。
1、all - (默认) 所有类型均允许rebalance。
2、primaries - 只允许rebalance主分片。
3、replicas - 只允许rebalance 副本分片。
4、none - 所有的分片都不允许rebalance。
index配置是”index.routing.rebalance.enable”，内容和上面的一样，也各分四种类型，含义一样。index级别配置后，会覆盖cluster级别配置。
NodeVersionAllocationDecider
定义了Allocate策略，检查分片所在Node的版本是否高于目标Node的ES版本，如果高于，不允许allocation，这种策略的目的是避免目标Node无法适配高版本lucencn格式的文件，一般集群ES都是一致的，当集群在进行ES版本滚动升级时，会出现版本不一致的情况。
SnapshotInProgressAllocationDecider
定义了Allocate策略，根据系统动态配置"cluster.routing.allocation.snapshot.relocation_enabled"，决定snapshot期间是否允许allocation，由于snapshot只发生在主分片，所以只会限制主分片的allocation。
FilterAllocationDecider
定义了Allocate策略，明确指定是否允许分片分配到指定Node上，分为index级别和cluster级别：
1、index.routing.allocation.require.{attribute}
2、index.routing.allocation.include{attribute}
3、index.routing.allocation.exclude.{attribute}
4、cluster.routing.allocation.require.{attribute}
5、cluster.routing.allocation.include.{attribute}
6、cluster.routing.allocation.exclude.{attribute}
require表示必须分配到指定node，include表示可以分配到指定node，exclude表示不允许分配到指定Node，cluster的配置会覆盖index级别的配置，比如index include某个node，cluster exclude某个node，最后的结果是exclude某个node，上面{attribute}表示node的匹配方式有：
1、_name 匹配node名称，多个node名称用逗号隔开。
2、_ip 匹配node ip，多个ip用逗号隔开。
3、_host 匹配node的host name 多个host name用逗号隔开。
例如：PUT _cluster/settings{"transient":{"cluster.routing.allocation.exclude._ip":“10.0.0.1,10.0.0.2"}}
SameShardAllocationDecider
定义了Allocate策略，避免将shard的不同类型(主shard，副本shard)分配到同一个node上，先检查已分配shard的NodeId是否和目标Node相同，相同肯定是不能分配。除了检查NodeId，为了避免分配到同一台机器的不同Node，会检查已分配shard的Node ip和hostname是否和目标Node相同，相同的话也是不允许分配的。
DiskThresholdDecider
定义了Allocate策略，Remind策略。策略根据Node的磁盘剩余量来决定是否分配到该Node，以及检查Shard是否可以继续停留在当前Node上，会检查系统的动态配置"cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled"。默认“true”，如果为false，该策略允许分配分片。策略里还会用到另外两项系统动态配置：
1、"cluster.routing.allocation.disk.watermark.low"，默认值“85%”，达到这个值后，新索引的分片不会分配到这个Node上，也可以设置具体的byte数大小；
2、"cluster.routing.allocation.disk.watermark.high"，默认值“90%”，达到这个值后，会触发已分配到该节点的Shard Rebalance到其他Node上，配置项可以设置成具体的byte数大小。
ThrottlingAllocationDecider
定义了Allocate策略，避免过多的Recoving Allocation，结合系统的动态配置，避免过多的Recoving任务导致该Node的负载过高，相关配置有： 1、"cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries"，当前Node在进行主分片恢复的数量，默认为四个，ES内部是通过统计主Shard是否处于初始化状态，并且不是出于从其他节点reloacting过来。
2、"cluster.routing.allocation.node_concurrent_incoming_recoveries"，默认是2，通常是其他Node上的副本shard恢复到该Node上。
3、"cluster.routing.allocation.node_concurrent_outgoing_recoveries"，默认为2，通常是当前节点上的主节点恢复副本Shard到其他Node上。
4、 "cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries"，用来直接配置上面incoming和outgoing两个值的和。
ShardsLimitAllocationDecider
定义了Allocate策略
1、"index.routing.allocation.total_shards_per_node"，index级别的，表示这个index每个node的总共允许存在多少个shard，默认值是-1表示无穷多个；
2、"cluster.routing.allocation.total_shards_per_node"，cluster级别，表示集群范围内每个Node允许存在有多少个shard。默认值是-1表示无穷多个。
如果目标Node的Shard数超过了配置的上限，则不允许分配Shard到该Node上。注意：index级别的配置会覆盖cluster级别的配置。
AwarenessAllocationDecider
定义了Shard Allocation和Remind策略，类似机架感知。为了将主shard和副本shard跨机架/地区分配。通过设置系统动态配置"cluster.routing.allocation.awareness.attributes:rack_id"，这里配置的感知类型为rack_id，相应的在Node配置上增加"node.attr.rack_id:rack_one"后,随后创建的index的主分片与副本分片会跨rack_id分配，避免机架网络设备故障导致整个集群不可用。相应的"cluster.routing.allocation.awareness.force.zone.values"会强制跨机架分配副本shard，如果分配完主分配，无可用其他机架分配副本分片，则副本分片不允许分配。
所有的Allocation由上面14个策略组成，通过全部的策略该Node才是一个符合策略条件的目标Node，允许进行后面的分片分配过程。Shard Allocation，Shard Move，Shard Rebalance会利用这些Decision，再决定是否进行分片分配，分片迁移，分片均衡等操作。
完整过程
Allocation
Allocation的触发条件有以下几种:
额外说明一下，上表中的第3点，当节点离开后，在系统动态配置"index.unassigned.node_left.delayed_timeout"的超时时间过后，会触发”DelayedAllocationService.DelayedRerouteTask”，会延迟搬迁操作，这样设置是为了避免网络抖动导致节点短暂离开触发Shard搬迁。
在分配分片时，会先后经过两个维度的验证：一个是Shard维度，一个是Node维度 其中Shard维度有两个Decider: MaxRetryAllocationDecider和ReplicaAfterPrimaryActiveAllocationDecider。接着挨个验证Node级别的分配策略，完成了未分配分片的分配步骤后，接下来会进行分片是否需要迁移的检查，也就是下面的：Move Shard。
Move Shard
Move Shard过程会经过上面十四个策略实现的canRemain方法，判断当前Shard是否可以继续留在当前的Node上， 会经过：
1、AwarenessAllocationDecider的canRemain方法，判断是否满足awareness配置的感知参数。
2、DiskThresholdDecider的canRemain方法，判断当前Node是否超过高水位线。
3、FilterAllocationDecider的canRemain方法，判断当前Node是否符合过滤策略。
4、ShardsLimitAllocationDecider的方法，判断当前Node是否满足index维度和cluster维度的限制条件。
只有上面策略全部通过，Shard才允许停留在当前Node上，否则会执行Relocating Shard过程。完成了分片搬迁，接下来会对集群中的分片均衡性做检查，ES内通过Balancer.balance方法实现，我们看看Rebalance过程是怎样的：
Rebalance
Rebalance之前会经过上面十四个策略实现的canRebalance方法，全部通过才会执行后面的Rebalance过程： Rebalance过程是通过调用balanceByWeights()方法，该方法会计算shard所在每个Node的Weight值 其中，weight的计算公式为:
weightShard = node.numShards() + numAdditionalShards-balancer.avgShardsPerNode()
weightIndex = node.numShards(index) + numAdditionalShards-balancer.avgShardsPerNode(index)
weight = theta0 * weightShard + theta1 * weightIndex
注: numAdditionalShards，一般为0，调用weightShardAdded，weightShardRemoved，分别为1和-1 theta0=“cluster.routing.allocation.balance.shard”系统动态配置项，默认值为0.45f theta1=“cluster.routing.allocation.balance.index”，系统动态配置项，默认值为0.55f。
总结
这便是Shard分配，搬迁和平衡的全部过程，ElasticSearch通过这三个操作，保证Shard在Node之间均衡的分配，修改动态配置后完成Shard迁移，以及在集群运行过程中的自动均衡。
