最近在优化部分业务的搜索吞吐率,结合之前优化过写请求的经验,想和大家讨论下我对es分片在不同场景下的分配策略的思路   原先普通索引我的分片策略是: 主分片=节点数,副本=1,这样可以保证业务数据一定的可用性(丢失一个节点数据完整),且书局是均匀的读写请求在各个节点也是均匀的. 该模式目前看来并不是一个最好的方案,首先对于写请求,请求会优先落到主分片,再由主分片下发到各个副本,默认半数节点同步完返回,主分片=机器数可以保证写请求负载均衡,而1个副本的情况下主分片写成功即可,所以该模式对写还是相对…

本文讲述,如何理解Elasticsearch的分片.副本和路由策略. 1.预备知识 1)分片(shard) Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量,实现这一目标引入分片策略shard.在一个索引index中,数据(document)被分片处理(sharding)到多个分片上.Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性,使得多个分片呈现出一个大索引的样子. 2)副本(replica) 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题,Elasticsearch集群引入…

原文地址:https://qbox.io/blog/optimizing-elasticsearch-how-many-shards-per-index 大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中,…

一.分片策略 Sharding-JDBC认为对于分片策略存有两种维度: 数据源分片策略(DatabaseShardingStrategy):数据被分配的目标数据源 表分片策略(TableShardingStrategy):数据被分配的目标表 两种分片策略API完全相同,但是表分片策略是依赖于数据源分片策略的(即:先分库然后才有分表) 二.分片算法 Sharding分片策略继承自ShardingStrategy,提供了5种分片策略: 由于分片算法和业务实现紧密相关,因此Sharding-JDBC并…

摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/job-sharding-strategy/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢! 本文基于 Elastic-Job V2.1.5 版本分享 1. 概述 2. 自带作业分片策略 2.1 AverageAllocationJobShardingStrategy 2.2 OdevitySortByNameJobShardingStrategy 2.3 RotateServerByNameJobShardingSt…

上文<快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)>中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >.<.between and.in等,来选择对应数据分片策略. 往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说: 如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问? 这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据…

一.分片策略 https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/concept/sharding/ Sharding-JDBC 中的分片策略有两个维度:分库(数据源分片)策略和分表策略.分库策略表示数据路由到的物理目标数据源,分表分片策略表示数据被路由到的目标表.分表策略是依赖于分库策略的,也就是说要先分库再分表,当然也可以不分库只分表.跟 Mycat 不一样,Sharding-JDBC 没有提供内置的…

单机es可以用,没毛病,但是有一点我们需要去注意,就是高可用是需要关注的,一般我们可以把es搭建成集群,2台以上就能成为es集群了.集群不仅可以实现高可用,也能实现海量数据存储的横向扩展. 新的阅读体验地址: http://www.zhouhong.icu/post/138 一.Elasticsearch分片机制: 每个索引可以被分片,每个主分片都包含索引的数据. 副本分片是主分片的备份,主挂了,备份还是可以访问,这就需要用到集群了. 同一个分片的主与副本是不会放在同一个服务器里的,因为一旦宕机…

一.目的 一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块,一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下,都是按照打分的高低进行一个默认排序的,所以如果正式使用的话,必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以,否则被问起来为什么这个在前面,那个在后面不好办,因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下,虽然说还不是了解的很全部,但是大部分都看的差不多了,结合理论以及搜索的结果,做一个简单的介绍 二.Elasticsearch的打分公式 Elasticsearch的默认打分公式是lucene…

Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学…