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。
所以这节主要是讨论跟TieredMergePolicy有关的调优(在版本6.x里,merge相关的参数都被移除)。 TieredMergePolicy的特点是找出大小接近且最优的段集。首先,这个策略会计算在当前索引中可分配的段(segment)数量预算(budget,代码中变量allowedSegCount,通过index总大小totIndexBytes和最小段大小minSegmentBytes进行一系列计算...
为了达到更佳的性能,可以通过调整刷新间隔或手动触发刷新来平衡实时性和性能。 索引合并(Merge): 1、定义:索引合并是指将多个小的段(segment)合并为一个更大的段的过程。段是 Elasticsearch 中索引的基本单元,合并的过程有助于减少磁盘上的碎片,提高查询性能和减少存储占用。 2、触发方式:索引合并通常是自动触发的,...
merge进程会选择一些小的segments然后merge到一个大的segment中。这个过程不会打断检索和创建索引。 一旦merge完成,旧的segments将被删除 新的segment被flush到磁盘 一个新的提交点被写入,包括新的segment,排除旧的小的segments 新的segment打开以供索引 旧的segments被删除 merge大的segments会消耗大量的I/O和CPU...
segment_info["size_in_bytes"]:segments的大小,单位为字节。 threshold_size:segments总大小的阈值,根据实际需求设定。 need_merge:判断是否需要合并segments的标志。 步骤三:执行segments合并操作 如果判断出需要合并segments,那么就可以执行合并操作了。下面是使用elasticsearch提供的API来执行segments合并的代码示例: ...
- 加大index refresh间隔,除了降低I/O,更重要的是降低了segment merge频率。 - 调整bulk请求。 - 优化磁盘间的任务均匀情况,将shard尽量均匀分布到物理主机的各个磁盘。 - 优化节点间的任务分布,将任务尽量均匀地发到各节点。 - 优化Lucene层建立索引的过程,目的是降低CPU占用率及I/O,例如,禁用_all字段。
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: ...
(1)在索引时refresh进程每秒会创建一个新的segment并且打开它使得搜索可见 (2)merge进程会在后台选择一些小体积的segments,然后将其合并成一个更大的segment,这个过程不会打断当前的索引和搜索功能。 (3)一旦merge完成,旧的segments就会被删除,流程如下:
SEGMENT_FLUSH 当一个索引段被刷新时触发合并。 FULL_FLUSH 当进行全量FLUSH, 全量刷新可以由提交操作、NRT(Near Real-Time)读取器的重启,或者IndexWriter的shutdown操作引起。 EXPLICIT 当用户显式地触发合并操作时,如调用特定的合并方法。用户可以根据需要手动触发合并以优化索引。 MERGE_FINISHED 当一个合并操作...
elasticsearch的merge其实就是lucene的merge机制。merge过程是lucene有一个后台线程,它会根据merge策略来决定是否进行merge,一旦merge的条件满足,就会启动后台merge。merge策略分为两种,这也是大多数大数据框架所采用的,segment的大小和segment中doc的数量。以这两个标准为基础实现了三种merge策略:TieredMergePolicy、LogDocMerge...