elasticsearch 分片分配设置

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本文详细介绍了Elasticsearch中分片分配的相关配置参数及其作用，包括分片分配的启用设置、节点上的并发恢复数量等，帮助读者理解并合理配置Elasticsearch集群。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

描述

分片的分配可以发生在如下的阶段：结点初始化恢复，复制分片，重新平衡，节点添加和删除

配置

 cluster.routing.allocation.enable:
 描述： 启用分片分配的设置
 all (default 所有分片 )
 primaries （主分片）
 new_primaries (新索引的主分片)
 none （所有的都不分配）
 该配置不影响主分片分配，当重启一个节点的时候
  cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries
  描述：一个节点上并发恢复的分片数，默认配置为2
 cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries
 描述：同一个节点上主分片的并发恢复数，默认配置为4
 indices.recovery.concurrent_streams
 描述： The number of network streams to open per node to recover a shard from a peer shard. Defaults to 3.
indices.recovery.concurrent_small_file_streams
The number of streams to open per node for small files (under 5mb) to recover a shard from a peer shard. Defaults to 2.

参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/shards-allocation.html#_shard_allocation_settings

Elasticsearch数据库的索引分片分配策略
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[译]优化ElasticSearch之合理分配索引分片
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elasticsearch源码分析-05分片分配
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副本分片分配也需要获取一次shard信息，但是之前主分片分配已经获取了一次数据，副本分片分配可以直接使用上次执行获取分片的结果，如果没有node可以分配则查看是否延迟分配，然后执行initialize方法。主分分配器primaryShardAllocator和replicaShardAllocator都继承了BaseGatewayShardAllocator方法，在执行allocateUnassigned时主分片分配和副本分片分配会执行相同的方法，只是会执行不同的决策。
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本文内容参考了田雪松老师编著的《ElasticSearch作为一个搜索引擎，会存储海量的数据。而存储海量的数据，就要解决如何存储的问题，并且保证数据不会丢失，同时还需要保证数据检索的效率，尽可能不会因为数据的增加而影响检索速度。
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elasticsearch6设置索引的默认分片数和副本数已经不是在elasticsearch.yml文件中了，而是使用了一个索引模板的东西。 linux 命令执行 curl -XPUT ‘http://xxxxx:9200/_template/template_http_request_record’ -H ‘Content-Type: application/json’ -d ‘{“index_patterns”: ["*"],“settings”: {“number_of_shards”:
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[code="java"]cluster.routing.allocation.allow_rebalance[/code] [size=large]设置根据集群中机器的状态来重新分配分片，可以设置为always, indices_primaries_active和indices_all_active，默认是设置成indices_all_active来减少集群初始启动时机器之间的交互。[/siz...
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设置全局分片数量： put http://196.168.137.100:19085/_template/template_http_request_record { “index_patterns”: ["*"], “settings”: { “number_of_shards”: 5, “number_of_replicas”: 1 } } 指定创建索引时的分片数量： put http://1...
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Elasticsearch 分片分配策略有哪些，如何选择？
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<think>嗯，用户想了解Elasticsearch的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中分片的基本概念。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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