【Elasticsearch】冷热集群架构

Elasticsearch 集群》系列,共包含以下文章:

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1.核心层级定义

冷热集群架构(Hot-Warm Architecture)是 Elasticsearch 的一种部署模式,将集群节点划分为不同类型,针对不同阶段的数据采用不同的硬件配置和存储策略。

层级数据特征硬件配置访问频率典型保留周期
Hot最新写入数据高性能 SSD、高 CPU / 内存实时访问0 - 3 天
Warm近期不再写入但常查询的数据中等性能 SSD / 高速 HDD高频查询3 - 30 天
Cold极少访问的归档数据高密度 HDD / 对象存储偶尔访问30+ 天

2.行业级应用案例

  • 电商订单系统(日增量 TB 级)
    实时订单处理
    T+1迁移
    用户订单查询
    T+30迁移
    年度审计
    热层
    订单创建/支付/退款
    温层
    近30天订单检索
    冷层
    历史订单归档
    • 热层:处理实时订单写入(NVMe SSD,32 核 + 128GB 内存)
    • 温层:支撑用户订单查询(SATA SSD,16 核 + 64GB 内存)
    • 冷层:存储合规数据(HDD + 可搜索快照,8 核 + 32GB 内存)
  • 物联网监控系统
    • 热层:实时设备状态写入(5s 粒度数据)
    • 温层:近 7 天故障分析(1min 粒度聚合数据)
    • 冷层:年度运行报告(1hour 粒度汇总数据)

3.冷热集群架构的优势

  • 成本效益
    • 热节点数量少但配置高,冷节点数量多但配置低。
    • 示例:10 个热节点(SSD,64GB RAM) + 50 个冷节点(HDD,16GB RAM)比 60 个统一配置节点成本低 40%。
  • 性能优化
    • 热数据获得最佳硬件资源,确保关键业务查询性能。
    • 冷查询不影响热数据操作的响应时间。
  • 资源利用率
    • 避免为不常访问的数据分配昂贵资源。
    • 可根据数据生命周期自动迁移数据。
  • 扩展灵活性
    • 可独立扩展热层或冷层。
    • 热节点不足时只需增加热节点,不影响冷层。
  • 数据保留策略
    • 更容易实现基于时间的数据保留和归档。
    • 冷节点可配置不同的副本策略进一步节省空间。

4.架构优势深度剖析

4.1 性能与成本平衡原理

总成本 = ∑ i = h o t c o l d ( N i × C i h a r d w a r e + Q i × C i q u e r y ) \text{总成本} = \sum_{i=hot}^{cold} (N_i × C_i^{hardware} + Q_i × C_i^{query}) 总成本=i=hotcold(Ni×Cihardware+Qi×Ciquery)

其中:

  • N i N_i Ni = 节点数量
  • C i h a r d w a r e C_i^{hardware} Cihardware = 单节点硬件成本
  • Q i Q_i Qi = 层级查询量
  • C i q u e r y C_i^{query} Ciquery = 单次查询资源消耗

🚀 详细分析可以参考我的另一篇博文《【Elasticsearch】合适的锅炒合适的菜:性能与成本平衡原理公式解析》。

4.2 分层存储的经济学效应

  • 硬件成本指数级降低
    • 每 TB 存储月成本
      • 热层(SSD): 300
      • 温层(混合): 120
      • 冷层(HDD): 40
  • 查询资源消耗优化
    • 热层查询:10ms 级响应(消耗 1000 1000 1000 CPU 单位)
    • 温层查询:100ms 级响应(消耗 200 200 200 CPU 单位)
    • 冷层查询:1s+ 响应(消耗 50 C P U CPU CPU 单位)

4.3 不可替代的核心价值

  • 写入 / 查询资源隔离
    • 热层专注处理高并发写入
    • 温层承载批量历史查询
    • 避免慢查询阻塞实时写入(如:某车企实时车辆数据写入因历史报表查询阻塞)
  • 数据生命周期自动化
    // ILM策略示例(含温层)
    "warm": {
      "min_age": "3d",
      "actions": {
        "allocate": { "include": { "tier": "warm" } },
        "shrink": { "number_of_shards": 2 },  // 分片收缩减少开销
        "forcemerge": { "max_num_segments": 1 }
      }
    },
    "cold": {
      "min_age": "30d",
      "actions": {
        "searchable_snapshot": {  // 冷层专属优化
          "snapshot_repository": "s3-repo" 
        }
      }
    }
    
  • 故障域隔离
    • 热层节点故障:影响实时业务(需优先保障)
    • 冷层节点故障:不影响核心业务(可延迟修复)

5.专业级搭建指南

5.1 硬件规划建议

层级节点数量存储CPU内存网络
Hot3+NVMe SSD32核+128GB+25GbE+
Warm5+SATA SSD16核64GB10GbE
ColdN+RAID HDD8核32GB1GbE

5.2 关键配置步骤

  • 节点角色标记elasticsearch.yml

    # 热节点
    node.roles: [data_hot, data, ingest, master]
    
    # 温节点
    node.roles: [data_warm, data]
    
    # 冷节点
    node.roles: [data_cold, data]
    
  • 分层存储策略

    PUT _ilm/policy/enterprise_tier_policy
    {
      "policy": {
        "phases": {
          "hot": {
            "min_age": "0ms",
            "actions": {
              "rollover": { "max_primary_shard_size": "50gb" },
              "set_priority": { "priority": 100 }
            }
          },
          "warm": {
            "min_age": "3d",
            "actions": {
              "allocate": { 
                "number_of_replicas": 1,
                "include": { "_tier_preference": "data_warm" } 
              },
              "shrink": { "number_of_shards": 1 },  // 温层核心优化
              "forcemerge": { "max_num_segments": 1 }
            }
          },
          "cold": {
            "min_age": "30d",
            "actions": {
              "allocate": { 
                "include": { "_tier_preference": "data_cold" },
                "number_of_replicas": 0  // 冷层可取消副本
              },
              "searchable_snapshot": {
                "snapshot_repository": "s3_backup"
              }
            }
          },
          "delete": { "min_age": "365d" }
        }
      }
    }
    
  • 分片布局优化

    # 禁止冷层分配新索引
    PUT _cluster/settings
    {
      "persistent": {
        "cluster.routing.allocation.exclude._tier_preference": "data_cold"
      }
    }
    

5.3 运维监控要点

  • 通过 Cat API 监控数据分布:

    GET _cat/allocation?v&h=node,shards,disk.*,tier
    
  • 使用 Tier 监控看板:

    Stack Monitoring -> Index Management -> Index Lifecycle Management
    
  • 冷层特别优化:

    // 启用冻结索引(冷层专属)
    POST /my_cold_index/_freeze  
    
    // 查询时解冻
    POST /my_cold_index/_unfreeze?wait_for_active_shards=1
    

6.为什么必须采用分层架构 ?—— 本质矛盾解析

  • 资源争用矛盾
    • 实时写入吞吐量 vs 历史数据扫描资源
    • 解决方案:物理隔离热层(写入)与温/冷层(查询)
  • 存储成本矛盾
    • 数据量随时间指数增长 vs 存储预算线性增长
    • 解决方案:冷层使用 HDD + 可搜索快照,存储成本降至热层的 1 / 8 1/8 1/8
  • 查询性能矛盾
    • 毫秒级实时查询 vs 深度历史分析
    • 解决方案:热层维持原始数据结构,温层预聚合,冷层采用列存

📊 某金融客户实践效果

  • 写入延迟: 2 s 2s 2s 降至 200 m s 200ms 200ms
  • 存储成本:降低 62 % 62\% 62%
  • 历史查询对实时业务影响:下降 90 % 90\% 90%
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