0.引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客,原作者:Christian Dahlqvist. 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理,可能在项目的中后期就会出现性能问题. Elasticsearch是一个非常通用的平台,支持各种各样的用例,并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性.这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难.虽然不一定会在首次启动时出现问题,但由于数据量随时间的推移,可能会导致性能问题.集群所拥有的数

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,

ES集群中索引可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本.通过将一个单独的索引分为多个分片,我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引,简单的说就是索引的大小过大,导致效率问题.不能运行的原因可能是内存也可能是存储.由于每个分片可以有多个副本,通过将副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力.     为了进行分片和副本的操作,ES需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,就是需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 一.显式控制分配 生产情景: 比如生产环境有

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

集群索引中可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本,将一个单独的索引分为多个分片,可以处理不能在单一服务器上运行的 大型索引. 由于每个分片有多个副本,通过副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力. 为了进行分片和副本操作,需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 1.索引创建&指定节点参数: $curl -XPOST 'http://localhost:9200/filebeate-ali-hk-fd-tss1' $curl

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

部署说明 硬件 服务器两台: 机器A:64G内存 机器B:32G内存 分片 共12个节点 2个查询节点,10个存储节点 8个主分片 1个复制分片(每个分片都有一个副本分布在不同的节点上面) 每台机器都挂了6个机械盘每个盘都是不同的分区. 部署环境用Docker weave 来做 elasticsearch cluster 可以参考我的另外一篇博文: http://blog.csdn.net/mrsunnycream/article/details/50921012 就这样环境默默的部署着,一切都

分片重要性 Es中所有数据均衡的存储在集群中各个节点的分片中,会影响ES的性能.安全和稳定性, 所以很有必要了解一下它. 分片是什么? 简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块,也是数据的最小单元块,整个ES集群的核心就是对所有分片的分布.索引.负载.路由等达到惊人的速度 实列场景: 假设 IndexA 有2个分片,我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档),那么这10条数据会尽可能平均的分为5条存储在第一个分片,剩下的5条会存储在另一个分片中. 和主流关系型数据库的表分区的概念有点

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

2016年11月12日ENGINEERING Every shard deserves a home 作者 Joshua Backing Share Here are some great slides from our Core Elasticsearch: Operations course that help explain the concept. We'd recommend that you take the full course to understand this even b

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

本文由云+社区发表 作者:老生姜 一.遇到的问题 与大多数分布式系统一样,Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片,然后打散到不同机器进行存储,从而实现大规模数据的分布式存储. cluster.png 然而在一些复杂的应用场景中使用Elasticsearch,经常会遇到分片过多引发的一系列问题.起初我们在支撑内部某业务时,单集群内有约1000个子业务,大部分子业务保留31天的数据.如果每个子业务按天滚动建立Index,每个Index 5个分片.一主两从共三副本的情

elasticsearch可以通过reroute api来手动进行索引分片的分配. 不过要想完全手动,必须先把cluster.routing.allocation.disable_allocation参数设置为true,禁止es进行自动索引分片分配,否则你从一节点把分片移到另外一个节点,那么另外一个节点的一个分片又会移到那个节点.数据量很少的时候,可能影响不大,但是如果数据量很大,这个参数必须要设置,因为如果不设置,即便你不手动迁移分片,在我们重启机群的时候,也会产生分片的迁移,导致大量资源被占

搜索引擎 升级 Elasticsearch 集群数量实战记录 现在线上有一个elasticsearch集群搜索服务有三台elasticsearch实例(es1.es2.es3),打算将其升级为5台(增加es4.es5).这篇文章主要是对整个操作的过程记录,以及出现的问题总结,包括移动数据量所需要的时间.因为,一开始由于不知道线上数据量全部分配完需要多少时间,如果从凌晨开始操作,到早上8点都还没有同步完,这样会影响到白天线上业务的正常使用. 准备阶段 线上es集群使用的是阿里云服务器,copy其中

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, 随着数据集的增长, 不合理的分配策略可能会给系统的扩展带来严重的问题. 同时, 这方面的文档介绍也非常少. 很多用户只想要明确的答案而不仅仅一个数字范围

1.ES是如何实现分布式高并发全文检索 2.简单介绍ES分片Shards分片技术 3.为什么ES主分片对应的备分片不在同一台节点存放 4.索引的主分片定义好后为什么不能做修改 5.ES如何实现高可用容错方案 6.搭建Linux上环境三台ES高可用集群环境 ES是如何解决高并发 ES是一个分布式全文检索框架,隐藏了复杂的处理机制,核心内容 分片机制.集群发现.分片负载均衡请求路由. ES基本概念名词 Cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的

Elasticsearch 是一个非常通用的平台,支持各种用户实例,并为组织数据和复制策略提供了极大的灵活性.但是,这种灵活性有时会使我们很难在早期确定如何很好地将数据组织成索引和分片,尤其是不熟悉 Elastic Stack.虽然不一定会在首次启动时引起问题,但随着数据量的增长,它们可能会导致性能问题.群集拥有的数据越多,纠正问题也越困难,因为有时可能需要重新索引大量数据.      因此,当我们遇到性能问题时,往往可以追溯到索引方式以及集群中分片的数量.那么就会遇到问题,我们应该有多少分片以

前期博客是 Elasticsearch之源码编译 (1)elasticsearch在建立索引时,根据id或(id,类型)进行hash,得到hash值之后再与该索引的分片数量取模,取模的值即为存入的分片编号.源码:org.elasticsearch.cluster.routing.OperationRouting类中的generateShardId方法 (2)可以指定把数据存储到某一个分片中,通过routing参数 curl -XPOST '192.168.80.10:9200/zhouls/em

原文链接: https://www.jianshu.com/p/297e13045605 集群(cluster): 由一个或多个节点组成, 并通过集群名称与其他集群进行区分 节点(node): 单个 ElasticSearch 实例. 通常一个节点运行在一个隔离的容器或虚拟机中 索引(index): 在 ES 中, 索引是一组文档的集合 分片(shard): 因为 ES 是个分布式的搜索引擎, 所以索引通常都会分解成不同部分, 而这些分布在不同节点的数据就是分片. ES自动管理和组织分片, 并在