【Elasticsearch】快照生命周期管理 SLM(理论篇)

Elasticsearch 集群》系列,共包含以下文章:

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1.快照生命周期管理(SLM)

SLM(Snapshot Lifecycle Management)是 Elasticsearch 中 自动化管理索引快照的策略,用于定期创建集群快照、定义保留策略,确保灾难恢复能力。

核心功能

  • 定时创建快照(如每天凌晨2点)
  • 自动清理旧快照(保留最近30天,删除更早版本)
  • 跨仓库管理(支持本地/云存储如 AWS S3、Azure Blob)

提出背景

  • 手动备份低效:大规模集群需备份数百个索引,人工操作易遗漏。
  • 存储成本失控:历史快照堆积占用大量云存储空间。
  • RTO / RPO 需求:业务要求明确恢复时间点(如最多丢失 1 小时数据)。

解决的问题

  • 自动化备份 → 减少人工干预
  • 精确保留策略 → 降低存储成本
  • 保障可恢复性 → 满足 SLA 要求

2.索引生命周期管理(ILM)

ILM(Index Lifecycle Management)是 Elasticsearch 中 自动化管理索引生命周期的策略,根据年龄、大小等条件将索引动态迁移到不同性能/成本的存储层。

生命周期阶段

阶段操作典型配置
Hot高频读写(SSD存储)rollover(达 50GB 切新索引)
Warm低频查询(HDD存储)shrink(减少分片数)
Cold极少访问(低成本存储)freeze(冻结索引)
Delete删除过期数据delete(保留 30 天后删除)

提出背景

  • 性能与成本矛盾:新索引需高性能(SSD),旧索引可存于廉价存储。
  • 手动轮转低效:人工迁移索引易出错,尤其日志类应用(如 Filebeat 日增数百索引)。
  • 存储优化需求:冷数据无需占用高价存储资源。

解决的问题

  • 存储分层优化 → 降低硬件成本
  • 自动索引轮转 → 提升集群稳定性
  • 资源按需分配 → 平衡性能与成本

3.SLM 与 ILM 的核心区别

3.1 管理目标不同

维度SLMILM
焦点数据备份与恢复(快照副本)索引存储优化(原始数据分层)
本质灾备机制资源调度机制

3.2 操作对象不同

类型SLMILM
操作目标集群快照(.snapshot 文件)原始索引(如 logs-2023-10-01-000001
存储位置外部仓库(S3 / HDFS / NFS)集群内部节点(Hot / Warm / Cold 数据节点)

3.3 策略驱动因素不同

策略类型SLMILM
触发条件时间计划(Cron 表达式)索引年龄 / 大小 / 文档数
关键动作create_snapshotdelete_snapshotrollovershrinkfreezedelete

3.4 典型使用场景

场景SLM 示例ILM 示例
日志管理每日备份所有索引到 S37 天内日志存 Hot 节点(SSD),30 天后删除
安全合规保留审计日志快照 5 年合规数据在 Cold 阶段保留 1 年后删除

4.协同工作场景

两者通常配合使用以实现完整数据治理:

  • ILM 管理在线数据
    新索引写入
    Hot Phase
    Warm Phase?
    迁移到HDD
    Cold Phase?
    迁移到对象存储
    Delete Phase?
    删除索引
  • SLM 管理离线备份
    过期
    触发定时任务
    创建快照到S3
    保留策略检查
    删除旧快照

协同价值

  • ILM 删除原始索引后,SLM 仍保留其快照(满足长期归档需求)。
  • 恢复时:先从 SLM 快照还原,再由 ILM 自动分配到合适存储层。

5.总结对比表

特性SLMILM
英文全称Snapshot Lifecycle ManagementIndex Lifecycle Management
核心目标数据备份与恢复索引存储分层与优化
操作对象集群快照(副本)原始索引(数据本身)
关键操作创建 / 删除快照Rollover / Shrink / Freeze / Delete
存储位置外部仓库(如 S3)集群内部节点(Hot / Warm / Cold)
Elasticsearch APIPUT _slm/policy/daily_backupsPUT _ilm/policy/logs_policy

一句话区分

  • ILM 管理 “活数据”(在线索引如何存储和迁移),SLM 管理 “数据备份”(如何保存和恢复快照)。
  • 协同关系:ILM 负责数据的 “生老病死”,SLM 负责 “拍遗照留念” 以备恢复。

两者共同构成 Elasticsearch 数据治理的核心框架,建议在大型生产环境中配合使用。

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