本工具会自动计算出最佳 max num segments 并执行 forcemerge,适用于解决集群各类索引存在大量零碎 segment 的问题 工具适用场景 时序日志场景,历史数据不再发生改变,一次性合并的需求 查询更新场景,定期合并存量数据的需求 风险 段合并会有一定io和cpu开销,一般建议避开业务进行 段合并会使索引size膨胀,一般是两倍。例...
optimizeAPI大可看做是强制合并API。它会将一个分片强制合并到max_num_segments参数指定大小的段数目。 这样做的意图是减少段的数量(通常减少到一个),来提升搜索性能。 optimizeAPI不应该被用在一个活跃的索引———一个正积极更新的索引。后台合并流程已经可以很好地完成工作。 optimizing 会阻碍这个进程。不要干扰它!
同时,ES支持多个索引一起force merge ,如果你想集群内所有索引一起force merge也是可以的,但是要注意磁盘io,语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 POST/shakespeare,blogs_analyzed/_forcemerge?max_num_segments=1 如下方式可以查询force merge之后的segment情况 代码语言:javascript 代码运行次...
Force Merge API(或2.1.0之前的版本中的Optimize API)将提示索引中的segment继续合并,直到每个碎片的segment计数减少为max_num_segments(默认为1)。如果大量触发merges的成本相对降低,这种方法可以进行尝试。 当分片上segment的数量很多时,强制merge segment将非常浪费。例如,强制将一个索引中的10000个segments压缩到5000...
1、 segment是不是合并到一个最好,及max_num_segments=1 2、合并的时候,通过 POST /my_index/_forcemerge?max_num_segments=1 会不会吃光所有的机器资源,造成服务暂时不可用(optimize?max_num_segments=1就会吃光所有资源),但是我没有从官方文档找到_forcemerger 这种方式的资源消耗。
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。 routing和replica的读写过程 之前两节,完整介绍了在单个...
POST /<index>/_optimize?max_num_segments=1 注意:通过optimize进行段合并时,ES不会对其资源进行限制,这可能会消耗掉你节点上全部的I/O资源, 使其没有余裕来处理搜索请求,从而有可能使集群失去响应。 注意:optimizeAPI 不应该 被用在一个活跃的索引,一个正积极更新的索引。后台合并流程已经可以很好地完成工作。
max_num_segments=1&only_expunge_deletes=true&wait_for_completion=true 1. 2. Force Merge 命令可强制进行 segment 合并,并删除所有标记为删除的文档。Segment merging 要消耗 CPU,以及大量的 I/O 资源,所以一定要在 ElasticSearch 集群处于维护窗口期间,并且有足够的 I/O 空间的(如:SSD)的条件下进行;否则...
如果您的集群有 num_nodes 个节点、num_primaries 主分片，并且您希望最多同时处理 max_failures 个节点故障，那么适合您的副本数为 max(max_failures, ceil(num_nodes / num_primaries) - 1)。ü 足够的内存：分配足够的内存给文件系统缓存，文件系统缓存将用于缓冲 I/O 操作。应该确保将运行 Elasticsearch 的...
optimize API 将一个分片强制合并到max_num_segments,减少搜索时遍历段的数量,提升搜索效率; 例如将每天/每月的日志存贮到一个段中; forceMergeRequest.maxNumSegment() 并发处理机制 问题背景 场景:读取商品信息,下单购买,扣减库存; 若多线程操作会造成结果出错; 解决方案 悲观锁(并发能力低,同一时间只有一个写操...