elasticsearch+cache

最新推荐文章于 2025-08-19 16:10:19 发布
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博客提及了Elasticsearch与Cache。Elasticsearch是常用的搜索和分析引擎，Cache可提升数据访问速度，二者结合或能优化系统性能。
elasticsearch+cache
[ElasticSearch2.x]Filter之Cache
SmartSi
05-17 1536
过滤器(Filter)的核心实际是采用一个bitset记录与过滤器匹配的文档。当Elasticsearch确定一个bitset可能会在将来被重用时，它将被直接缓存在内存中供以后使用。一旦缓存，这些bitset可以在使用相同查询的任何地方重复使用，而无需再次重新评估整个查询。这些缓存的bitset是非常“机智”的：它们是增量更新的。 在索引新文档时，只需要将那些新文档添加到现有的bitset中，而不
【Elasticsearch】Elasticsearch 优化写入流程实现NRT近实时（filesystem cache，refresh）
九师兄
10-05 749
现有流程的问题，每次都必须等待fsync将segment刷入磁盘，才能将segment打开供search使用，这样的话，从一个document写入，到它可以被搜索，可能会超过1分钟！！！这就不是近实时的搜索了！！！主要瓶颈在于fsync实际发生磁盘IO写数据进磁盘，是很耗时的。 写入流程别改进如下： （1）数据写入buffer （2）每隔一定时间，buffer中的数据被写入segment文件，但是先写入os cache （3）只要segment写入os cache，那就直接打开供search使用，不立即执.
【ElasticSearch】Es 源码之 PageCacheRecycler 源码解读
九师兄
04-30 502
1.概述 根据启动流程 【ElasticSearch】Es 启动流程源码分析 在Node初始化的时候将会初始化PageCacheRecycler, PageCacheRecycler 是固定大小页面的回收者。 logger.info("初始化 PageCacheRecycler "); PageCacheRecycler pageCacheRecycler = createPageCacheRecycler(settings); BigArrays bigArrays = createBigArrays(
ElasticSearch最佳入门实践（六十八）优化写入流程实现NRT近实时（filesystem cache，refresh）
Fireworks
11-17 3271
现有流程的问题，每次都必须等待fsync将segment刷入磁盘，才能将segment打开供search使用，这样的话，从一个document写入，到它可以被搜索，可能会超过1分钟！！！这就不是近实时的搜索了！！！主要瓶颈在于fsync实际发生磁盘IO写数据进磁盘，是很耗时的。 写入流程别改进如下： （1）数据写入buffer （2）每隔一定时间，buffer中的数据被写入segment文件...
Elasticsearch 缓存深入详解
weixin_42073629的博客
03-04 1277
1、Elasticsearch 缓存引出 Elasticsearch 查询的响应需要占用 CPU、内存资源，在复杂业务场景，会出现慢查询，需要花费大量的时间。 如何破局呢？增加集群硬件配置会有高昂硬件开销。还有没有其他方案呢？这时候会想到：缓存。 Elasticsearch 有哪些缓存，不同缓存的应用场景是什么呢？本文给出答案。 2、Elasticsearch 缓存经常被问道的问题汇总 怎样知道自己的查询时命中缓存了还是走的磁盘搜索？ 我想每次查询的时候直接显示几个小时以前的数据 而
ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）
最新发布
Java_soul_GJH的博客
08-19 1489
摘要：本文详细介绍了Elasticsearch、Logstash和Kibana三大核心组件的功能特性与部署流程。主要内容包括：1）CentOS 7环境下的安装配置步骤；2）关键参数优化与性能调优方案；3）Kibana数据可视化操作指南；4）安全加固措施与常见问题排查方法。特别提供了生产环境中的典型应用场景，如Web服务器监控、安全审计等，并附有索引生命周期管理、JVM调优等进阶配置示例。全文通过代码片段、配置示例和架构图，系统性地展示了ELK技术栈从部署到优化的完整解决方案。
Elasticsearch+Logstash+Filebeat+Kibana部署
weixin_60047971的博客
07-19 1182
kibana logstash elasticsearch （也装上Java ，filebeat可不用安装）注意：logstash 和 elasticsearch 必须装 java。网络对时 （ 查看时间戳，如果时间不准确那就每台主机对时）主机IP：192.168.158.139。主机：192.168.158.140。主机：192.168.158.141。主机：192.168.158.142。查看java是否已安装。打开页面后选择对应的组件及版本即可！
Centos7搭建Elasticsearch + Logstash + filebeat + Kibana
GGGoodLuck的博客
08-24 793
一、什么是ELK ELK是Elasticsearch + Logstash + Kibana 这种架构的简写。这是一种日志分平台析的架构。 二、ELK常见的几种架构 1 Elasticsearch + Logstash + Kibana 这是一种最简单的架构。这种架构，通过logstash收集日志，Elasticsearch分析日志，然后在Kibana(web界面)中展示。 2Elasticsearch + Logstash + filebeat + Kibana 与上一种架构相比，这种架构增.
Canal+Elasticsearch+Kibana实时同步数据
记录开发日常笔记
10-10 1617
canal主要用途是对MySQL数据库增量日志进行解析，提供增量数据的订阅和消费，简单说就是可以对MySQL的增量数据进行实时同步，支持同步到MySQL、Elasticsearch、HBase等数据存储中去。
Elastic Stack(Elasticsearch + kibana + Logstash + FileBeat + APM) 7.17.14 版本的本地搭建
HanKiKi的开发之旅
11-12 905
Elastic Stack 7.17.14版本 本地搭建
Elasticsearch 7.10 之 Preloading data into the file system cache
王大呀呀的博客
12-15 1035
NOTE：这是一个专家设置，其详细信息将来可能会更改 默认情况下，Elasticsearch 完全依靠操作系统文件系统缓存来缓存 I/O 操作。可以设置 index.store.preload ，以告知操作系统在打开时将热索引文件的内容加载到内存中。此设置接受以逗号分隔的文件扩展名列表：扩展名在列表中的所有文件将在打开时预加载。这对提高索引的搜索性能很有用，尤其是在重新启动主机操作系统时，因为这会导致文件系统缓存被破坏。但是请注意，这可能会减慢索引的打开速度，因为只有将数据加载到物理内存中后，索引才能变得可
Elasticsearch：cache 在 Elasticsearch 中的应用
Elastic 中国社区官方博客
08-04 3691
在所有的应用中，cache 是个好东西。因为是在内存里，它的访问速度快，而且有时甚至直接进行使用，这样它就无形加快我们的搜索速度。默认情况下 cache 是启动的。在今天的文章中，我将分享几个小的技巧。希望对大家的学习有所帮助。 为了方便我们的讲解，我们先使用 Kibana 自带的索引来进行展示。 准备数据 在今天的教程中，我们将使用 Kibana 自带的索引来进行展示。打开 Kibana 界面： 点击 Add data: 这样我们的样本数据就导入进 Elasticsearch .
ElasticSearch57：内核原理探秘_优化写入流程实现NRT近实时(filesystem cache,refresh)
一枚程序员的博客
01-10 1386
1.现有流程的问题，每次都必须等待fsync将segment刷入磁盘，才能将segment打开供search使用，这样的话，从一个document写入，到它可以被搜索，可能会超过一分钟！！！这就不是近实时的搜索了！ 主要瓶颈是在fsync实际发生磁盘IO写数据进磁盘，是很耗时的。 写入流程改进： 1）数据写入到内存buffer队列中 2）每隔一定时间，buffer中的数据被写入segm
Elasticsearch搜索引擎之缓存：Request Cache、Query Cache、Fielddata Cache
大叶子不小的博客
10-09 2141
ElasticSearch 查询需要占用 CPU、内存资源，在复杂业务场景，会出现慢查询，需要花费大量的时间。为了提高系统的性能，除了增加集群硬件配置这种成本高昂的开销外，还可以使用 ES 的缓存，下面我们就介绍几种 ES 中常用的缓存。
ElasticSearch QueryCache漫谈
allwefantasy的专栏
12-11 1297
前言 这些天在做ES调优，因为之前更多的是考虑ES的架构和可运维性，并没有过多关注query调优这块。今天一查Query Cache相关的内容，发现是少之又少。于是自己深入Dig了下，总算是有所了解。 Query Cache是什么 首先 ES Query Cache是实例级别的，作用域是Node实例。其次，ES Query Cache 本质是缓存Query...
Elasticsearch内存那些事儿
Ch3nnn的博客
01-06 7154
前言 「该给 ES 分配多少内存？」 「为什么是给 ES 分配服务器的一半内存？」 「为什么内存使用率不断升高，没有释放？」 「为何经常有某个 field 的数据量超出内存限制的异常？」 「为何感觉上没多少数据，也会经常 Out Of Memory？」 相信每个ES使用者或者运维人员都遇到过这些问题，也踩过不少坑。 这里根据我个人的学习和日常工作的使用心得，谈一谈 Elasticsearch...
ES 的近实时搜索 filesystem cache 与 事务日志 Translog 数据恢复
dying 搁浅
01-24 3774
近实时搜索的 filesystem cache 与 事务日志 Translog 本文主要想讨论一下，Elasticsearch 的近实时搜索，而在聊这个之前，先普及一下 ES 的数据和索引存储 文件和索引数据 Elasticsearch 是一个分布式的文档存储。Elasticsearch 不是采用通常数据库的列式数据行存储的存储形式。而是存储已序列化的 JSON 结构的复杂数据结构。当集群中有多个 Elasticsearch 节点时，数据将分布在整个集群中，并且每个节点都可以对其进行快速访问。 ES 在存储
ElasticSearch之Clear cache API
流水账
12-03 1088
ElasticSearch之Clear cache API
ES清楚缓存
weixin_46356409的博客
08-29 1001
在 Elasticsearch 中，缓存用于提高查询性能，但有时你可能需要手动清除缓存，例如在进行性能测试或在数据更新后确保查询结果的准确性。Elasticsearch 提供了一个 API 来清除各种类型的缓存。
es _cache/clear 详解
03-08
<think>好的，用户想了解关于es _cache/clear的详解。我需要先回忆一下Elasticsearch中缓存的机制以及相关的API。首先，Elasticsearch的缓存分为几种类型，比如查询缓存（Query Cache）、字段数据缓存（Fielddata Cache）、请求缓存（Request Cache）等。每个缓存的作用不同，比如请求缓存主要用于缓存聚合结果，而字段数据缓存用于排序和聚合操作。 用户提到的es _cache/clear应该是指清除这些缓存的API。正确的API路径可能是/_cache/clear，或者可以指定索引，比如/index/_cache/clear。需要确认这个API的具体用法和参数。比如，是否支持只清除特定类型的缓存，比如fielddata或者query。 接下来，要思考这个API的使用场景。通常，当索引的映射发生变化，或者数据更新后，缓存可能不再有效，这时候需要手动清除缓存。另外，如果发现查询性能下降，可能需要检查缓存是否占用了过多内存，这时候清除缓存可以释放内存，但可能会暂时影响查询速度，因为缓存需要重新构建。 还要注意权限问题，执行缓存清除需要集群的管理权限，否则可能会被拒绝。此外，清除缓存可能会对性能产生短暂影响，特别是在高负载的生产环境中，需要谨慎操作。 需要解释API的参数，比如filter（是否清除过滤器缓存）、fielddata（是否清除字段数据缓存）、query（查询缓存）、request（请求缓存）等。同时，可以给出一些示例，比如清除所有缓存，或者只清除某个索引的字段数据缓存。 最后，要提醒用户注意事项，比如频繁清除缓存可能影响性能，建议在必要时使用，并监控集群状态。可能还需要提到其他相关的API，比如查看缓存使用情况的API，帮助用户更好地管理缓存。</think>以下是关于Elasticsearch `_cache/clear` 的详细说明： --- ### **1. 作用与场景** `_cache/clear` 是Elasticsearch提供的 **缓存清理API**，用于清除索引或整个集群的缓存数据。主要场景包括： - **索引映射更新后**：确保新字段或类型生效。 - **性能问题排查**：释放内存并观察是否由缓存引起性能下降。 - **数据更新后**：强制重新计算缓存结果（如聚合）。 --- ### **2. 语法格式** ```bash # 清除所有索引缓存 POST /_cache/clear # 清除指定索引缓存 POST /index_name/_cache/clear # 带参数的清除（例如只清字段数据缓存） POST /_cache/clear?fielddata=true ``` --- ### **3. 核心参数** | 参数 | 作用 | 示例 | |------|------|------| | `query` | 清除查询缓存 | `?query=true` | | `fielddata` | 清除字段数据缓存（用于排序/聚合） | `?fielddata=true` | | `request` | 清除请求缓存（聚合结果） | `?request=true` | | `filter` | 清除过滤器缓存 | `?filter=true` | | `filter_keys`| 按名称清除特定过滤器缓存 | `?filter_keys=my_filter` | --- ### **4. 示例操作** #### **清除全部缓存** ```bash POST /_cache/clear ``` #### **仅清除字段数据缓存** ```bash POST /my_index/_cache/clear?fielddata=true ``` --- ### **5. 注意事项** - **性能影响**：清除缓存可能导致后续查询短暂变慢（需重新构建缓存）。 - **内存释放**：`fielddata` 缓存占用较多内存时，清理可立即释放资源。 - **权限要求**：需要 `manage` 集群权限。 - **替代方案**：可通过 `indices.requests.cache.expire` 配置自动过期时间。 --- ### **6. 相关API** - 查看缓存统计：`GET /_nodes/stats/indices/query_cache,fielddata,request_cache` - 关闭/开启缓存：通过索引设置动态调整，例如 `index.requests.cache.enable: false` --- 若需进一步优化缓存策略，建议结合 `_cat/indices?v&h=index,fielddata.memory_size` 监控字段数据内存使用。
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