Request Cache缓存失效是自动的,当索引refresh时就会失效,也就是说在默认情况下Request Cache是每1秒钟失效一次(注意:分片在这段时间内确实有改变才会失效)。也就是说当一个文档被索引到该文档变成Searchable之前的这段时间内,不管是否有请求命中缓存该文档都不会被返回,正是是因为如此ES才能保证在使用Request Cache的...
1、RequestCache参与Cache条件 从源码上看RequestCache默认是开启的,只对size=0的查询进行Cache,那么就需要在查询时加入参数"size": 0, 但这样会缓存命中总数,aggregations, suggestions。 2、RequestCache配置 1)index.requests.cache.enable 默认为true,启动RequestCache配置。2)indices.requests.cache.size RequestCache...
3.1. 索引级别禁用缓存:index.requests.cache.enable这个参数用来控制是否启用分片级别的缓存,默认是false 3.2. 请求时禁用缓存:通过url传参方式request_cache=true 3.3. 主要的缓存配置:indices.requests.cache.size 用来控制缓存在heap中的大小,默认是1%。 4. Indexing Buffer 用于缓存新索引的数据,用于缓存新索引的...
只有客户端查询请求中size=0的情况下才会被缓存。其他不被缓存的条件还包括 Scroll、设置了 Profile 属性,查询类型不是 QUERY_THEN_FETCH,以及设置了 requestCache=false 等。另外一些存在不确定性的查询例如:范围查询带有 Now,由于它是毫秒级别的,缓存下来没有意义,类似的还有在脚本查询中使用了 Math.random() 等...
NodeQueryCache是在Lucene层面实现的,默认开启,ES层面会进行一些策略控制和信息统计 3.1queryCache使用示例 3.2 缓存策略 并不是所有的filter查询都会被缓存 3.3 缓存设置 四、ShardRequestCache和NodeQueryCache的比较 ShardRequestCache是ES层级的实现,缓存机制为LRU, 访问一次,就会考虑缓存,主要用途是对聚合结果进行缓存 ...
getKey(), cacheKey); cacheEntity, 主要是 shard信息,代表该缓存是哪个 shard上的查询结果。 readerCacheKey, 主要用于区分不同的 IndexReader。 cacheKey, 主要是整个客户端请求的请求体(source)和请求参数(preference、indexRoutings、requestCache等)。由于客户端请求信息直接序列化为二进制作为缓存 key 的一...
Node Query Cache:节点级别的查询缓存,用于存储频繁查询的结果。 Shard Request Cache:分片级别的请求缓存,用于缓存分片级别的搜索结果。 Field Data Cache:字段数据缓存,用于聚合和排序操作。当执行这些操作时,字段数据会被加载到堆内存中。 Segments Cache:Lucene段的缓存,用于存储已经加载到内存中的Lucene段信息。
2、使用query缓存和request缓存加快检索速度。 节点级别的query缓存默认是开启的。对应配置: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1index.queries.cache.enabled 请求缓存默认是开启的,如果被强制关闭了,可以动态设置开启。 代码语言:javascript ...
3.2 分片请求缓存(Shard request cache) 当对一个索引或多个索引运行搜索请求时,每个涉及的分片都会在本地执行搜索并将其本地结果返回到协调节点,协调节点将这些分片级结果合并为一个“全局”结果集。 分片级请求缓存在每个分片上缓存本地结果,这使得频繁使用的搜索请求几乎立即返回结果。分片请求缓存非常适合日志用例场...
3.2 分片请求缓存(Shard request cache) 当对一个索引或多个索引运行搜索请求时,每个涉及的分片都会在本地执行搜索并将其本地结果返回到协调节点,协调节点将这些分片级结果合并为一个“全局”结果集。 分片级请求缓存在每个分片上缓存本地结果,这使得频繁使用的搜索请求几乎立即返回结果。分片请求缓存非常适合日志用例场...