Elasticsearch Index Shard Allocation 索引分片分配策略

Elasticsearch 索引分片的分配策略说明

在上一篇《索引生命周期管理ILM看完不懂你锤我
》(https://mp.weixin.qq.com/s/ajhFp-xBU1dJm8a1dDdRQQ)
中,我们已经学会了索引级别的分片分配过滤属性,也就是在配置文件中指定当前节点的属性值node.attr.node_type: hot,这个你还记得吗,不记得的话可以回去在复习一下哦。

这一篇文章中,我们主要学习一下索引分片的分配策略,也就是分片时是根据什么规则进行分配的呢?

版本:Elasticsearch 8.1

一、索引级自定义属性分片分配策略

我们有 5 个节点,node-1,node-2,node-3 增加属性 node.attr.role: masternode-4,node-5 增加属性 node.attr.role: slave
elasticsearch.yml 文件中配置如下:

node-1,node-2,node-3

# node-1,node-2,node-3
node.attr.role: master

node-4,node-5

# node-4,node-5
node.attr.role: slave

定义索引zfc-doc-000013,指定index.routing.allocation.include.roleslave,意思就是该索引分片只分配到node.attr.role的值为slave的节点上。

PUT zfc-doc-000013
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 0,
    "number_of_shards": 3,
    "index.routing.allocation.include.role":"slave"
  }
}

当前集群为 5 个节点的集群,其中只有 node-4node-5roleslave

1、Elasticsearch 7.X 进阶实战大纲10个大选题来源于实战业务场景的提炼、总结。Elasticsearch 全貌认知Elasticsearch 索引创建和搜索原理Elasticsearch 集群规划及节点角色规划最佳实践Elasticsearch 集群性能调优及原理Elasticsearch 数据建模实例讲解与实战技巧Elasticsearch 冷温热架构讲解与实战Elasticsearch ILM 索引生命周期管理讲解与实战Elasticsearch CCS 跨集群搜索讲解与实战Elasticsearch 分片分配策略讲解与实战Elasticsearch 安全特性讲解与使用2、课程特色来源于项目实战、应用于实战项目。实战项目经验总结,属于基础后的进阶系列。基于 7.13 版本讲解,市面上教程都没有完整体现过该版本。近 10 个小时的视频,力求相对完整、体系、通透。 3、讲解方式干货凝练总结、侧重原理、深入浅出。每一讲脚本都可以提供下载,跟着学、学的会。视频共11大讲,每讲可以独立成课,方便大家地铁、公交车学习。录播方式,非直播。4、讲师:铭毅天下介绍Elastic认证工程师、Elastic中国合作培训讲师(有世界500强企业用户企业内训经验);阿里云MVP;死磕Elasticsearch知识星球发起人,全球付费用户1200人+(含中国台湾、美国硅谷、加拿大球友),已带领 60人+ 通过Elasticsearch 认证考试(中国仅通过100人左右);可能是中国最大Elastic技术公众号——铭毅天下Elasticsearch作者。优快云博客专家、优快云2020年度优秀创作者、优快云2016年、2013年博客征文大赛特等奖得主;优快云博客地址:elastic.blog.csdn.net;优快云博客排名:近前150,阅读量近500,0000+;优快云持续写作近十年(几乎每月都有输出,几乎从未间断),累计使用 Elasticsearch 超过 10000小时;Elastic中文社区日报责任编辑,2018年Elastic中文社区杰出贡献者、社区排名 TOP5;高级工程师、计算机应用技术硕士、近十年工作经验;理想主义者、终身学习者、终身成长者;笃信坚持、积累的力量;自1997年——至今20年+持续思考、积累、总结,从未间断;个人信条:自由不是你想干什么就干什么,而是你不想干什么就有能力不干什么!人因为梦想而伟大,机遇永远属于那些有准备、立即行动并能坚持到底的人!
<think>嗯,用户想了解Elasticsearch分片分配策略以及如何选择合适的方法。首先,我需要回忆一下Elasticsearch分片的基本概念。分片分为主分片和副本分片,主分片用于存储数据,副本分片用于备份和查询负载均衡。分片分配策略可能涉及如何分布这些分片到不同的节点上,以优化性能、可靠性和资源利用。 接下来,用户提到的分片分配策略可能包括集群层面的设置,比如动态分配、数据层划分、节点角色分离等。动态分配策略允许Elasticsearch自动决定分片的分布,这可能根据节点的负载、磁盘空间等因素进行调整。而数据层划分可能是将热数据、温数据和冷数据存储在不同类型的节点上,比如使用SSD存储热数据,HDD存储冷数据,这样可以优化存储成本和访问速度。 节点角色分离也是一个重要策略,将主节点、数据节点、协调节点分开,这样可以避免资源竞争,提高集群的稳定性。比如,主节点负责集群管理,数据节点处理存储和查询,协调节点处理请求分发。这样各司其职,提高效率。 然后,用户想知道如何选择正确的分片策略。可能需要考虑的因素包括数据量、读写压力、节点硬件配置、容灾需求等。比如,对于大索引,可能需要更多的分片来分散压力,但分片过多也会带来管理开销。另外,副本分片的数量会影响查询性能和容灾能力,增加副本可以提高可用性,但也会占用更多存储和资源。 在分片分配策略中,还有一些高级设置,比如分片分配过滤、强制感知和分片重新平衡策略分片分配过滤可以根据节点属性(如区域、机架)来分配分片,确保分片分布在不同的物理位置,提高容灾能力。强制感知策略可以防止同一分片的主副本在同一区域,避免单点故障。分片重新平衡策略则是在节点增减时如何调整分片分布,保持集群的均衡。 用户可能还关心容量规划,比如如何根据数据增长和业务需求调整分片方案。例如,参考中的例子,用户为不同的索引选择了不同的分片方案,比如1x1、3x2,这可能基于索引的大小、增长速度和重要性。比如产品索引可能数据量大且重要,所以需要更多分片和副本。 此外,分片大小的最佳实践也很重要,比如每个分片推荐在10GB到50GB之间,但具体还要看使用场景。分片过多会导致资源浪费,过少则可能成为性能瓶颈。 用户可能在实际应用中遇到问题,比如分片分配不均导致某些节点压力大,或者分片数量过多影响查询性能。这时候需要根据监控数据调整分片策略,比如调整分片数量、重新分配节点角色,或者使用索引生命周期管理(ILM)自动管理数据的分片策略。 最后,生成相关问题时需要考虑用户可能进一步想了解的内容,比如如何监控分片分配、具体的配置步骤、分片策略调整后的影响,或者如何处理分片分配失败的情况。这些问题可以帮助用户更深入地理解和应用分片策略。</think>### Elasticsearch 分片分配策略及选择方法 #### 1. 分片分配基础概念 - **分片类型**:分为主分片(Primary Shard)和副本分片(Replica Shard),主分片存储数据,副本分片提供冗余和查询负载均衡。 - **分片分配目标**:通过合理分配分片,实现负载均衡、高可用性和性能优化[^1]。 #### 2. 分片分配策略 **(1) 动态分配策略(默认)** - Elasticsearch 自动根据节点的负载、磁盘使用率和分片分布情况分配分片。 - 适用场景:小型集群或对性能要求不高的场景。 **(2) 数据层划分策略** - 将节点划分为热(Hot)、温(Warm)、冷(Cold)层: - **热层**:高性能硬件(如 SSD),存储高频访问数据。 - **温层/冷层**:低性能硬件(如 HDD),存储低频或归档数据。 - 通过索引生命周期管理(ILM)自动迁移数据。 **(3) 节点角色分离** - 区分主节点、数据节点、协调节点: - **主节点**:管理集群状态。 - **数据节点**:存储分片。 - **协调节点**:处理请求分发。 - 优势:减少资源竞争,提升稳定性。 **(4) 分片分配过滤** - 根据节点属性(如 `zone`、`rack`)分配分片,避免分片集中在单一物理区域。 - 示例配置: ```json PUT _cluster/settings { "persistent": { "cluster.routing.allocation.include.zone": "east,west" } } ``` #### 3. 如何选择分片策略? | **考量因素** | **策略选择** | |----------------------|----------------------------------| | 数据规模与增长 | 动态分配 + 分片数量优化(如 3x2)| | 读写性能需求 | 数据层划分 + 热层高配硬件 | | 容灾需求 | 分片分配过滤 + 多副本(≥2) | | 硬件资源限制 | 节点角色分离 + 分片分配过滤 | #### 4. 分片分配高级配置 **(1) 强制感知策略** - 确保主分片和副本分片不在同一物理区域: ```json PUT _cluster/settings { "persistent": { "cluster.routing.allocation.awareness.attributes": "zone", "cluster.routing.allocation.awareness.force.zone.values": "east,west" } } ``` **(2) 分片重新平衡策略** - 控制分片在节点间的迁移频率: ```json PUT _cluster/settings { "persistent": { "cluster.routing.rebalance.enable": "primaries" } } ``` #### 5. 最佳实践 - **分片大小**:推荐单个分片容量为 $10\text{GB} \leq V \leq 50\text{GB}$,避免过大或过小。 - **分片数量公式**: $$N = \frac{\text{总数据量}}{\text{单分片容量}} \times (1 + \text{副本数})$$ - **监控工具**:使用 Elasticsearch 的 `_cat/shards` API 或 Kibana 监控分片状态。
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