分片
一个 分片 是一个底层的 工作单元 ，它仅保存了全部数据中的一部分。 在分片内部机制中，我们将详细介绍分片是如何工作的，而现在我们只需知道一个分片是一个 Lucene 的实例，以及它本身就是一个完整的搜索引擎。 我们的文档被存储和索引到分片内，但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。
Elasticsearch 是利用分片将数据分发到集群内各处的。分片是数据的容器，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里。 当你的集群规模扩大或者缩小时， Elasticsearch 会自动的在各节点中迁移分片，使得数据仍然均匀分布在集群里。
一个分片可以是 主 分片或者 副本 分片。 索引内任意一个文档都归属于一个主分片，所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。
副本分片
一个副本分片只是一个主分片的拷贝。副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份，并为搜索和返回文档等读操作提供服务。
副本分片的主要目的就是为了故障转移，如果持有主分片的节点挂掉了，一个副本分片就会晋升为主分片的角色。在索引写入时，副本分片做着与主分片相同的工作。新文档首先被索引进主分片然后再同步到其它所有的副本分片。增加副本数并不会增加索引容量。
在索引建立的时候就已经确定了主分片数，但是副本分片数可以随时修改。
副本数 <= ES集群的服务器个数 - 1
副本除了提升查询效率，主要目的为了容灾，数据冗余存储，保证数据安全，因此，副本数应跟据ES集群中的数据库数量（N-1）进行配置，如果ES集群中有3台服务器，则副本数设置为2，减 1 因为主分片本身也算一份。副本数设置为2，数据实际上有3份，分散到3台服务器中。
预估要存入ES总数据量 * (副本数+1) <= ES集群的总内存 / 2
存入ES搜索引擎 的数据可以预估，比如预估存入的数据有 100G，则实际上会占用的内存为 100G * (副本数+1) 加 1 因为计入了主分片，数量里超限了也可以存入，只要磁盘够大，但是计算时就可能用到了磁盘，磁盘的IO性能会让整个ES集群性能大副下降。
ES集群的总内存只取了一半，因为考虚 ES 的 java. 程序本身占用的内存，数据聚合运算消耗的内存，如果实际项目中大量复杂运算，占用的内存需要更多。
分片数 * (副本数 + 1) <= ES集群的总CPU核心个数
分片内的检索运算聚合需要 CPU， 为了充分发挥多核CPU的性能，且又避免CPU频繁调度，因此，ES集群内总的分片数应小于等于总的CPU核心个数。
以上是个人理解，因水平有限，难免有不妥之处，不可全信，欢迎交流切磋，欢迎指正。
本文原始网址：ES 搜索引擎的分片数（number_of_shards）、副本数（number_of_replicas）分配算法，转载请保留出处
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