Elasticsearch数据库all shards failed

在使用 Elasticsearch 进行基于地理区域的查询时遇到问题,报错提示point字段未设为geo_point类型。背景是尝试查询圆形和矩形区域内车辆信息,错误源于字段属性配置不正确,point字段应为geo_point类型。解决方案包括重新配置对象存储,确保使用GeoPoint对象,并检查index模板设置,以解决所有shards失败的问题。

Elasticsearch数据库all shards failed

背景

用es数据库来根据区域查询数据,有根据圆形区域和矩形区域。

代码

根据圆形区域范围内的车辆信息。

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ApiModel(value = "EsRoundVo", description = "es根据圆形区域查询车辆实时数据请求参数")
public class EsRoundVo extends EsIndexTypeVo{
   
   
    @ApiModelProperty(name = "latitude", value = " 纬度", required = true)
    @NotNull(message = "纬度不能为空!")
    @DoubleRange(min = -90D, max = 90D, message = "纬度值应在 -90 到 90 之间!")
    private Double latitude;

    @ApiModelProperty(name = "longitude", value = "经度", required = true)
    @NotNull(message = " 经度不能为空!")
    @DoubleRange(min = -180D, max = 180D, message = "经度值应在 -180 到 180 之间!")
    private Double longitude;

    @ApiModelProperty(name = "radius", value = "半径", required = true)
    @NotNull(message = "半径不能为空")
    @Min(value = 0, message = "半径不能为负!")
    private Double radius;

    @ApiModelProperty(name = "radiusUnit", value = "半径单位,in,yd,ft,km,NM,mm,cm,mi,m", required = true)
    @NotEmpty(message = "半径单位不能为空!")
    @EnumValueScope(scope = AccessConstant.RadiusEnum.class, message = "半径单位不在取值范围内!")
    private String radiusUnit;

    @ApiModelProperty(name = "includes", value = "可选展示字段,不填默认全字段,所有es字段皆可选")
    private String[] includes;

    @ApiModelProperty(name = "offset", value = "偏移量,默认为0")
    private int offset = 0;

    @ApiModelProperty(name = "pageSize", value = "每页数量,默认为10")
    @Min(value = 1, message = "每页数量最小为1!")
    @Max(value = 1000, message = "每页数量最大为1000!")
    private int pageSize = 10;


}


public EsResultVo getCircle(EsRoundVo esRound){
   
   
        try {
   
   
            BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
            queryBuilder.must
### Elasticsearch 所有分片失败的原因分析与解决方案 当在 Elasticsearch 中遇到 `all shards failed` 的错误时,这通常意味着请求未能成功路由到任何可用的分片。以下是可能的原因及其对应的解决方案: #### 1. 数据索引不存在 如果指定的索引名称不正确或者该索引尚未被创建,则会触发此错误。可以通过检查索引来确认是否存在。 ```bash GET _cat/indices?v ``` 如果没有找到目标索引,需先创建并导入数据后再尝试查询操作[^1]。 #### 2. 路由问题 (Routing Issue) 某些情况下,默认的 `_routing` 参数可能导致无法定位具体的 shard。对于多副本环境下的分布式存储结构而言,每条记录都会分配给特定的一个 primary 或 replica shard 上面;而一旦这些 shard 不可访问就会报错。因此,在执行复杂查询之前应该验证 routing 设置是否合理有效。 解决方法之一就是显式提供正确的 routing 值: ```json POST my_index/_doc?routing=specific_value { ... } ``` 另外还可以通过调整 index settings 来允许未匹配的数据进入任意 shard : ```json PUT /my_index/_settings { "index.routing.allocation.include._tier_preference":"data_content" } ``` 以上更改能够提高系统的灵活性从而减少因 mis-routing 导致的问题发生几率. #### 3. Analyzer 配置不当引发解析异常 假如自定义了 field mappings 并指定了特殊的 analyzers ,那么必须保证所使用的 analyzer 正确无误并且适用于当前场景 。否则可能会因为 tokenization 失败而导致整个 query 请求崩溃返回 “All Shards Failed”。 例如下面这个例子展示了如何构建一个简单的 custom analyzer 结合 standard tokenizer 和 lowercase filter 使用于 text 类型字段上: ```json PUT my_custom_index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "custom_analyzer_example": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "filter": ["lowercase"] } } } }, "mappings": { "properties": { "example_field": { "type": "text", "analyzer": "custom_analyzer_example" } } } } ``` 确保上述类似的配置符合实际需求有助于规避潜在风险[^2]。 #### 4. Tie Breaker 错误应用影响评分机制 Tie breaker 是一种用于处理多个子 queries 得分相等情况的技术手段。然而如果不恰当地设置 tie_breaker 数值范围(比如过高或过低),也可能间接造成部分 results 排序混乱进而显现为 Shard Failure 表象。 考虑如下情况当我们希望平衡两个不同条件之间的权重关系时候可以适当调节其比例因子来获得更优的结果集展示顺序: ```json GET /my_index002/_search { "query": { "dis_max": { "queries":[ {"match":{"name":"java solution"}}, {"match":{"desc":"java solution"}} ], "tie_breaker":0.7 } } } ``` 这里我们将原设定从默认值改为较大一点的比例系数以便更好地体现次要因素的重要性同时兼顾主要检索项优先级[^3]。 综上所述针对不同的具体情形采取相应的措施即可有效地应对大多数关于 All Shards Failed 的挑战。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值