归并线程配置

segment 归并的过程,需要先读取 segment,归并计算,再写一遍 segment,最后还要保证刷到磁盘。可以说,这是一个非常消耗磁盘 IO 和 CPU 的任务。所以,ES 提供了对归并线程的限速机制,确保这个任务不会过分影响到其他任务。

在 5.0 之前,归并线程的限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec 是 20MB。对于写入量较大,磁盘转速较高,甚至使用 SSD 盘的服务器来说,这个限速是明显过低的。对于 Elastic Stack 应用,社区广泛的建议是可以适当调大到 100MB或者更高。

# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings -d'
{
"persistent" : {
"indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "100mb"
}
}'

5.0 开始,ES 对此作了大幅度改进,使用了 Lucene 的 CMS(ConcurrentMergeScheduler) 的 auto throttle 机制,正常情况下已经不再需要手动配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec 了。官方文档中都已经删除了相关介绍,不过从源码中还是可以看到,这个值目前的默认设置是 10240 MB。

归并线程的数目,ES 也是有所控制的。默认数目的计算公式是: Math.min(3, Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2)。即服务器 CPU 核数的一半大于 3 时,启动 3 个归并线程;否则启动跟 CPU 核数的一半相等的线程数。相信一般做 Elastic Stack 的服务器 CPU 合数都会在 6 个以上。所以一般来说就是 3 个归并线程。如果你确定自己磁盘性能跟不上,可以降低index.merge.scheduler.max_thread_count 配置,免得 IO 情况更加恶化。

归并策略

归并线程是按照一定的运行策略来挑选 segment 进行归并的。主要有以下几条:

  • index.merge.policy.floor_segment 默认 2MB,小于这个大小的 segment,优先被归并。
  • index.merge.policy.max_merge_at_once 默认一次最多归并 10 个 segment
  • index.merge.policy.max_merge_at_once_explicit 默认 forcemerge 时一次最多归并 30 个 segment。
  • index.merge.policy.max_merged_segment 默认 5 GB,大于这个大小的 segment,不用参与归并。forcemerge 除外。

根据这段策略,其实我们也可以从另一个角度考虑如何减少 segment 归并的消耗以及提高响应的办法:加大 flush 间隔,尽量让每次新生成的 segment 本身大小就比较大。

forcemerge 接口

既然默认的最大 segment 大小是 5GB。那么一个比较庞大的数据索引,就必然会有为数不少的 segment 永远存在,这对文件句柄,内存等资源都是极大的浪费。但是由于归并任务太消耗资源,所以一般不太选择加大 index.merge.policy.max_merged_segment 配置,而是在负载较低的时间段,通过 forcemerge 接口,强制归并 segment。

# curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/logstash-2015-06.10/_forcemerge?max_num_segments=1

由于 forcemerge 线程对资源的消耗比普通的归并线程大得多,所以,绝对不建议对还在写入数据的热索引执行这个操作。这个问题对于 Elastic Stack 来说非常好办,一般索引都是按天分割的。更合适的任务定义方式,请阅读本书稍后的 curator 章节。

es的forcemerge——按照天分割的更多相关文章

  1. Elasticsearch大规模时序索引如何治理和规划

    什么是时序索引? 其主要特点体现在两个方面, 一存,以时间为轴,数据只有增加,没有变更,并且必须包含timestamp(日期时间,名称随意)字段,其作用和意义要大于数据的id字段,常见的数据比如我们通 ...

  2. Python3中文教程

    搜索 此文档来源自网络 安装 PYTHON❝ Tempora mutantur nos et mutamur in illis. (时光流转,吾等亦随之而变.) ❞ — 古罗马谚语 深入欢迎来到 Py ...

  3. ELK原理

    为什么要使用Elasticsearch?​ 因为在我们中的数据,会随着时间变的非常多,若采用以往的模糊查询,模糊查询前置通配符,如:"%aa%",会放弃索引,导致数据表查询将变成全 ...

  4. [ES] 基础概念

    Elasticsearch是基于Luence实现的一款搜索引擎,支持分布式和集群,并且搜索近实时,主要用于搜索和数据分析 索引 index 可以理解为数据库中的database,存储的是实际数据,因为 ...

  5. [数据库]漫谈ElasticSearch关于ES性能调优几件必须知道的事(转)

    ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人 ...

  6. 关于ES、PES、PS/TS 码流

    一.基本概念 )ES   ES--Elementary  Streams  (原始流)是直接从编码器出来的数据流,可以是编码过的视频数据流(H.264,MJPEG等),音频数据流(AAC),或其他编码 ...

  7. H264 TS/ES

    ES流(Elementary Stream): 也叫基本码流,包含视频.音频或数据的连续码流.       PES流(Packet Elementary Stream): 也叫打包的基本码流, 是将基 ...

  8. ES PES TS

    1.流媒体系统结构 ES:elemental stream 基本数据流: PES:packet elemental stream分组的基本数据流: 然后把PES打包成PS ,TS流,PS:progra ...

  9. Android OpenGL ES(七)基本几何图形定义 .

    在前面Android OpenGL ES(六):创建实例应用OpenGLDemos程序框架 我们创建了示例程序的基本框架,并提供了一个“Hello World”示例,将屏幕显示为红色. 本例介绍Ope ...

随机推荐

  1. mysql异常Incorrect string value: '\xE6\xB5\x8B\xE8\xAF\x95' for column 'region_name'

    Incorrect string value: '\xE6\xB5\x8B\xE8\xAF\x95' for column 'region_name' insert语句加的该字段有汉字,乱码造成的 解 ...

  2. Linux 修改主机名

    1 vi /etc/sysconfig/network 2 vi /etc/hosts 3 hostname xxx 4 Done! 退出重连后生效

  3. hdu4135 Co-prime【容斥原理】

    Co-prime Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total S ...

  4. To_Date函数用法

    spl> select * from emp          where dates          between          to_date('2007-06-12 10:00:0 ...

  5. [codeVS1204] 单词背诵

    题目描述 灵梦有n个单词想要背,但她想通过一篇文章中的一段来记住这些单词. 文章由m个单词构成,她想在文章中找出连续的一段,其中包含最多的她想要背的单词(重复的只算一个).并且在背诵的单词量尽量多的情 ...

  6. ***iOS学习之Table View的简单使用和DEMO示例(共Plain普通+Grouped分组两种)

    Table View简单描述: 在iPhone和其他iOS的很多程序中都会看到Table View的出现,除了一般的表格资料展示之外,设置的属性资料往往也用到Table View,Table View ...

  7. HDU 5512 Pagodas【博弈】

    题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5512 题意: 给定集合,最初有两个数a,b,如果两个人依次使用集合中的元素相加减,如果得到的数均不在 ...

  8. MySQL入门笔记 - 视图

    参考书籍<MySQL入门很简单> 1.视图定义 视图是从一个或者多个表中导出来的虚拟的表,透过这个窗口可以看到系统专门提供的数据,使用户可以只关心对自己有用的数据,方便用户对数据操作,同时 ...

  9. IOS开发 序列化与反序列化

    原帖地址:http://blog.csdn.net/ally_ideveloper/article/details/7956942 不会用,记下自己有时间看 序列化与反序列化概述 序列化,它又称串行化 ...

  10. hibernate查询之Criteria实现分页方法(GROOVY语法)

    public int searchTest(String name, Integer pageIndex, List<Test> resultList){ def criteria = T ...