elasticsearch 主动触发段合并

最新推荐文章于 2025-09-07 01:49:01 发布

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#elasticsearch

本文介绍如何使用Elasticsearch的_force_merge API来强制合并索引段，包括清除已删除文档和指定最大段数的方法。

POST /news1/_forcemerge?only_expunge_deletes=true

OR强制和平指定段数

POST /news1/_forcemerge?max_num_segments=1

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【Elasticsearch】elasticsearch 段 segment 段合并

九师兄

10-09

1287

每个分片包含多个segment（段），每一个segment都是一个倒排索引、在查询的时，会把所有的segment查询结果汇总归并后最为最终的分片查询结果返回。在创建索引的时候，ES会把文档信息写到内存bugffer中（为了安全，也一起写到translog），定时（可配置）把数据写到segment缓存小文件中，然后刷新查询，使刚写入的segment可查。虽然写入的segment可查询，但是还没有持久化到磁盘上。这句话重点是segment是内存的。因此，还是会存在丢失的可能性的。

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elasticsearch-段合并

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段合并编辑由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段，这样会导致短时间内的段数量暴增。而段数目太多会带来较大的麻烦。每一个段都会消耗文件句柄、内存和cpu运行周期。更重要的是，每个搜索请求都必须轮流检查每个段；所以段越多，搜索也就越慢。 Elasticsearch通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。段合并的

elasticsearch中forcemerge清除文件占用的磁盘空间

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参考：https://www.phpmianshi.com/?id=242 背景最近发现es占用的磁盘存储大小一直在增加，本来1mb的东西，隔了1-2天达到100mb多，如下分析 elasticsearch是建立在Apache Lucene基础上的实时分布式搜索引擎，Lucene为了提高搜索的实时性，采用不可再修改（immutable）方式将文档存储在一个个segment中。也就是说，一个segment在写入到存储系统之后，将不可以再修改。那么Lucene是如何从一个segment中...

elasticsearch 段合并实操，带图

Angus

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在学习es的优化方案，很多文章提到进行段合并，会提升查询的性能。还参考了官网，但是我觉得并不全对。我的数据是8亿，带一个副本，大概是4T。集群是三台机器500G的内存，SSD固态硬盘，三个master节点，六个数据节点，职责分离。堆内存分配的31G；分配的分片数是两百，通过在kibana上执行这个命令:来进行段合并。 POST index/_forcemerge?max_num_segments=1 以下的截图：是我在进行段合并的时候，对我的集群状态进行一个截图，包含...

深耕ElasticSearch - 近实时搜索/持久化变更/段合并

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如图，新增的文档被收集到内存缓冲区，随后解析这个文档追加到倒排索引的单词词典和倒排项中，随着加入的文档越来越多，最初分配的内存缓冲区被用完，就会将内存缓冲区的内容写入磁盘的段中，此时文档便可被检索了，因此一个新的文档从索引到可被搜索的时间取决于该文档多久能从内存中写入到磁盘中，当文档被写入磁盘就可被检索了。随着按段搜索的发展，一个新的文档从索引到可被搜索的时间延迟显著降低了，新文档在几分钟之内即可被检索，但这样还是不够快。那怎样才能更快呢？可不可以把内存缓冲区大小设置的小一点，这样一个新的文档从索引到

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问题：公司es 几百万数据量，删到只剩30万数据量，数据磁盘并没有变少多少。经过查询才知道删除文档并没有真正删除，仅作了删除标记，从而不能再被搜索到。要想释放磁盘的空间，要使用forcemerge命令合并段减少分片中段数量、删除冗余数据。 1、优化所有索引： POST http://localhost:9200/_forcemerge?only_expunge_deletes=true 2、优化单个索引： POST http://localhost:9200/索引名/_forcemerge?o.

es强制段合并实验

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由于集群的磁盘空间限制，我们删除了超过10亿的数据，但是发现删除后，磁盘的可使用空间并有快速上升。当发生merge时，才会物理意义上的删除。所以默认情况下的，强制合并能大幅度降低磁盘占用率，deleted占比越高，降低的占用率幅度就越大。耗时约1.1天后，合并完成，磁盘使用由40TB降至22TB，释放了18TB空间。强制合并会导致>=5GB的段，不太清楚一个段的大小达到100GB后，会导致什么结果。进行控制，默认是10.0，代表如果一个分片deleted/total超过10%，则会对该分片进行合并操作。

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单纯的用查询操作只会删除表单信息，并不会真正的在磁盘中删除，如果要删除的话，还得是强制合并。 curl -XPOST -u elastic:changeme ‘http://localhost:9200/_forcemerge?only_expunge_deletes=true’ 如果只是单独合并某个索引: curl -XPOST -u elastic:changeme ‘http://localhost:9200/logstash-2021.09.15-000001/_forcemerge?only_ex

ElasticSearch 强行_forcemerge?max_num_segments=1

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使用这个地址可以查看索引的seg的数量情况： http://localhost:9200/_cat/indices/s=segmentsCount:desc&v&h=index,segmentsCount,segmentsMemory,memoryTotal,mergesCurrent,mergesCurrentDocs,storeSize,p,r 本人用了一个大小是 55G的索引进行了： curl -X POST 'http://localhost:9200/comment2/_force

释放Elasticsearch存储空间

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Elasticsearch删除文档并没有真正删除，仅作了删除标记，从而不能再被搜索到。为了回收磁盘空间，需要_forcemergeAPI进行清理和优化。 Force Merge API 为了理解Force Merge API，我们需要大概了解Elasticsearch的底层架构Lucene。当往索引中插入文档时，文档被映射到一个或多个分片。每个分片有多个段组成，段可理解为针对特定数据集进行处理的迷你索引。Force Merge API通过合并段减少分片中段数量、删除冗余数据，优化Elasticsearch索

elasticsearch持久化

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### Elasticsearch 数据持久化配置方法 #### 1. 使用 Docker 容器实现数据持久化通过 Docker 部署 Elasticsearch 并将其数据持久化到主机上的指定路径是一种常见的方式。可以通过 `-v` 参数将本地目录挂载至容器内的 `/usr/share/elasticsearch/data` 路径下，从而确保即使容器被删除或重新创建，数据仍然保留。以下是具体的命令示例： ```bash docker run -d --name elasticsearch \ -e "discovery.type=single-node" \ -v /my/local/esdata:/usr/share/elasticsearch/data \ elasticsearch:7.17.25 ``` 上述命令中，`/my/local/esdata` 是宿主机上用于存储 Elasticsearch 数据的目录[^1]。 --- #### 2. 修改 `elasticsearch.yml` 文件中的配置项为了进一步增强数据持久化的可靠性，可以调整 Elasticsearch 的配置文件 `elasticsearch.yml` 中的相关参数： - **path.data**: 设置 Elasticsearch 存储索引数据的位置。 ```yaml path.data: /var/lib/elasticsearch ``` - **path.logs**: 指定日志文件的存储位置。 ```yaml path.logs: /var/log/elasticsearch ``` - **bootstrap.memory_lock**: 如果启用了此选项，则会锁定物理内存以避免使用交换分区，这有助于提高性能并减少因磁盘 I/O 导致的数据丢失风险。 ```yaml bootstrap.memory_lock: true ``` 这些配置可以在启动前写入 `config/elasticsearch.yml` 文件中[^2]。 --- #### 3. 刷新与刷新间隔 (Refresh Interval) Elasticsearch 默认每秒执行一次 refresh 操作，这意味着新文档可能不会立即可见。如果需要更频繁地更新索引视图，可降低该时间间隔；反之亦然。例如： ```json PUT _cluster/settings { "persistent": { "index.refresh_interval": "1s" } } ``` 注意：过短的时间间隔可能会增加 CPU 和 IO 开销[^3]。 --- #### 4. Flush API 手动触发刷盘当希望强制将缓存中的更改同步到磁盘时，可以调用 `_flush` 接口来完成这一过程。这对于长时间未主动 flush 或者计划停机维护之前尤为重要。 ```bash POST /_flush ``` 或者针对特定索引执行： ```bash POST /your_index_name/_flush ``` --- #### 5. Merge Policy 自定义合并策略随着段文件数量的增长，读取效率可能会受到影响。因此合理设置 merge policy 对于长期稳定性和查询速度至关重要。默认情况下，Elasticsearch 已经具备良好的自动优化能力，但在某些场景下仍需手动干预。 ```json PUT /your_index_name/_settings { "index.merge.policy.max_merged_segment": "5gb", "index.merge.scheduler.max_thread_count": 3 } ``` --- #### 6. 外部工具辅助验证利用第三方客户端如 Kibana 或 ElasticSearch Head 插件可以帮助直观监控集群状态以及确认数据是否正常入库[^5]。 --- ### 总结综上所述，要实现 Elasticsearch 的有效数据持久化，既可以从基础架构层面着手（比如借助 Docker 卷映射），也可以深入研究其内部工作机制（诸如 refresh、flush 和 merge）。同时别忘了依据实际需求灵活调整各项高级参数以达到最佳效果。