关于elasticsearch索引数据丢失

本文探讨了Elasticsearch中数据索引数量异常减少的问题,通过监控和排查,最终定位到是由于设置了_ttl参数导致数据过期被自动删除,并总结了_ttl使用的注意事项。

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      前几天在elasticsearch实施点,突然发现一个莫名其妙的现象,elasticsearch的索引数据一直在减少,有些上亿的数据在逐渐丢失,使用bigdesk监控查看elasticsearch的运行状态发现,elasticsearch内部在批量删除数据。

     那这些批量删除的操作是由外部引起的还是内部?

     tcpdump观察节点的通信发现,没有其他节点外的ip与之通讯,也就是这种现象是elasticsearch内部所引起的。

     后来查阅elasticsearch关于批量删除,确定是ttl原因,查看elasticsearch的default-mapping.json里面的确设置了_ttl。

     总结:_ttl是数据的时间之门,一点时间到了,过期的docs就会删除,没有挽回的办法,所以,除非在非常明确的知道过期必删除就不要去设置_ttl。

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,它具有高可靠性和可扩展性。然而,尽管其设计目标是保证的安全性和可靠性,但某些情况下,仍然可能发生数据丢失问题。 数据丢失问题可能由以下几个原因引起: 1 硬件故障:硬盘故障、源故障或网络故障等硬件问题可能导致数据丢失。了避免这种情况,可以使用冗余存储和备份策略来保护数据。 2. 节点故障:Elasticsearch是一个分布式系统,由多个节点组成。如果某个节点发生故障,可能会导致该节点上的数据丢失。为了解决这个问题,可以使用复制机制来在多个节点之间复制数据。 3. 索引操作错误:在进行索引操作时,如果操作不当或者发生错误,可能会导致数据丢失。为了避免这种情况,可以使用事务或者确认机制来确保操作的正确性。 4. 配置错误:错误的配置可能导致数据丢失。例如,如果没有正确配置备份策略或者快照策略,可能会导致数据无法恢复。 为了避免数据丢失问题,可以采取以下几个措施: 1. 使用冗余存储和备份策略来保护数据,确保数据的可靠性和安全性。 2. 配置合适的复制机制,将数据复制到多个节点,以防止单点故障。 3. 定期进行数据快照和备份,以便在发生数据丢失时能够快速恢复。 4. 仔细配置索引操作,确保操作的正确性和安全性。
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