主分片的数目在索引创建时 就已经确定了下来。实际上，这个数目定义了这个索引能够 存储 的最大数据量。（实际大小取决于你的数据、硬件和使用场景。） 但是，读操作——搜索和返回数据——可以同时被主分片 或 副本分片所处理，所以当你拥有越多的副本分片时，也将拥有越高的吞吐量。
索引的主分片数这个值在索引创建后就不能修改了（默认值是 5），但是每个主分片的副本数（默认值是 1 ）对于活动的索引库，这个值可以随时修改的。至于索引的主分片数为什么在索引创建之后就不能修改了，我们在下面的文档存储原理章节中说明。
既然在运行中的集群上是可以动态调整副本分片数目的 ，那么我们可以按需伸缩集群。让我们把副本数从默认的 1 增加到 2 ：
PUT /user/_settings { "number_of_replicas" : 2 }如下图 所示， user 索引现在拥有9个分片：3个主分片和6个副本分片。 这意味着我们可以将集群扩容到9个节点，每个节点上一个分片。相比原来3个节点时，集群搜索性能可以提升 3 倍。
当然，如果只是在相同节点数目的集群上增加更多的副本分片并不能提高性能，因为每个分片从节点上获得的资源会变少。 你需要增加更多的硬件资源来提升吞吐量。
但是更多的副本分片数提高了数据冗余量：按照上面的节点配置，我们可以在失去2个节点的情况下不丢失任何数据。
节点故障如果我们某一个节点发生故障，节点服务器宕机或网络不可用，这里假设主节点1发生故障，这时集群的状态为：
此时我们检查一下集群的健康状况，可以发现状态为 red，表示不是所有主分片都在正常工作。
我们关闭的节点是一个主节点。而集群必须拥有一个主节点来保证正常工作，所以发生的第一件事情就是选举一个新的主节点： Node 2 。
在我们关闭 Node 1 的同时也失去了主分片 1 和 2 ，并且在缺失主分片的时候索引也不能正常工作。
幸运的是，在其它节点上存在着这两个主分片的完整副本， 所以新的主节点立即将这些分片在 Node 2 和 Node 3 上对应的副本分片提升为主分片， 此时集群的状态将会为 yellow。 这个提升主分片的过程是瞬间发生的，如同按下一个开关一般。
为什么我们集群状态是 yellow 而不是 green 呢？ 虽然我们拥有所有的三个主分片，但是同时设置了每个主分片需要对应2份副本分片，而此时只存在一份副本分片。 所以集群不能为 green 的状态，不过我们不必过于担心：如果我们同样关闭了 Node 2 ，我们的程序 依然 可以保持在不丢任何数据的情况下运行，因为 Node 3 为每一个分片都保留着一份副本。
如果我们重新启动 Node 1 ，集群可以将缺失的副本分片再次进行分配，那么集群的状态又将恢复到原来的正常状态。 如果 Node 1 依然拥有着之前的分片，它将尝试去重用它们，同时仅从主分片复制发生了修改的数据文件。
处理并发冲突分布式系统中最麻烦的就是并发冲突，既然 ES 也是分布式的那它是如何处理并发冲突的呢？
通常当我们使用 索引 API 更新文档时 ，可以一次性读取原始文档，做我们的修改，然后重新索引 整个文档 。 最近的索引请求将获胜：无论最后哪一个文档被索引，都将被唯一存储在 Elasticsearch 中。如果其他人同时更改这个文档，他们的更改将丢失。
很多时候这是没有问题的。也许我们的主数据存储是一个关系型数据库，我们只是将数据复制到 Elasticsearch 中并使其可被搜索。也许两个人同时更改相同的文档的几率很小。或者对于我们的业务来说偶尔丢失更改并不是很严重的问题。
但有时丢失了一个变更就是非常严重的 。试想我们使用 Elasticsearch 存储我们网上商城商品库存的数量， 每次我们卖一个商品的时候，我们在 Elasticsearch 中将库存数量减少。
有一天，管理层决定做一次促销。突然地，我们一秒要卖好几个商品。 假设有两个 web 程序并行运行，每一个都同时处理所有商品的销售，那么会造成库存结果不一致的情况。
变更越频繁，读数据和更新数据的间隙越长，也就越可能丢失变更。
乐观并发控制 - 版本号在数据库领域中，有两种方法通常被用来确保并发更新时变更不会丢失：