Elasticsearch 内存配置应用案例
Elasticsearch 内存配置 有三个可选项:
- 你主要做全文检索吗?考虑给 Elasticsearch 4 - 32 GB 的内存, 让 Lucene 通过操作系统文件缓存来利用余下的内存。那些内存都会用来缓存 segments,带来极速的全文检索。
- 你需要更多的排序和聚合?而且大部分的聚合计算是在数字、日期、地理点和
非分词字符串上?你很幸运,你的聚合计算将在内存友好的 doc values 上完成! 给 Elasticsearch 4 到 32 GB 的内存,其余部分为操作系统缓存内存中的 doc values。 - 你在对分词字符串做大量的排序和聚合(例如,标签或者 SigTerms,等等)不幸的是,这意味着你需要 fielddata,意味着你需要堆空间。考虑在单个机器上运行两个或多个节点,而不是拥有大量 RAM 的一个节点。仍然要坚持 50% 原则。
笔者在工作中的实际应用案例
- 日志的ES属于(日志级别的查询) 1
- 业务的ES属于(数据级别的查询) 2
备注:具体可参考官网
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html
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