ElasticSearch入门第二篇：集群配置ES2.4

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原创最新推荐文章于 2026-10-02 10:11:37 发布 742 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Elasticsearch搜索引擎本篇博客系统地介绍了Elasticsearch 7.14.0在windows环境下安装、基本使用、Springboot集成Elasticsearch以及ELK搭建。阅读详情

这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第二篇：

ElasticSearch共有两个配置文件，都位于config目录下，分别是elasticsearch.yml和logging.yml，其中，elasticsearch.yml 是全局配置文件，用于在服务器级别对ElasticSearch进行配置。ElasticSearch的配置选项分为静态设置和动态设置两种，静态设置必须在结点级别（node-level）设置，或配置在elasticsearch.yml配置文件中，或配置在环境变量中，或配置在命令行中，在结点启动之后，静态设置不能修改。集群的名字和结点的名称：cluster.name 和 node.name，这两个配置项是静态配置项，不能在集群运行时修改，而动态配置项可以在集群运行时通过RESTful API进行修改。

一，配置集群的标识（cluster.name）

通过 cluster.name 属性配置集群的名字，用于唯一标识一个集群，不同的集群，其 cluster.name 不同，集群名字相同的所有节点自动组成一个集群。如果不配置改属性，默认值是：elasticsearch。当启动一个结点时，该结点会自动寻找相同集群名字的主结点；如果找到主结点，该结点加入集群中；如果未找到主结点，该结点成为主结点。

注意：在yml中对Elasticsearch进行全局配置，要注意配置选项的格式：option: value，在“:”之后保留一个空格，之后是选项值；配置选项不要有前置空格。

配置集群的名字为myescluster

cluster.name: myescluster

二，结点的配置

ElasticSearch集群中，共有五种结点类型：主结点（Master），候选主结点（Master-eligible），数据结点（Data），吸收结点（Ingest）和部落结点（Tribe）。在一个集群中，主结点只有一个，负责管理集群，执行集群级别的操作，比如创建或删除索引，跟踪集群的组成结点的状态，决定将分片分配的目标结点，对集群来说，一个稳定的主结点十分重要。集群会自动进行健康检测，当主结点出现故障时，集群中的候选主结点进行选举，在选举结束之后，一个候选主结点被选举成为新的主结点，实现集群故障的自动转移。候选主结点具有投票权，其他结点没有投票权。

1，配置候选主结点和数据结点

默认情况下，ElasticSearch将当前节点配置为同时作为候选主结点和数据结点：

node.data:true 配置该结点是数据结点，用于保存数据，执行数据相关的操作（CRUD，Aggregation）；
node.master:true 配置该结点有资格被选举为主结点（候选主结点），用于处理请求和管理集群。如果结点没有资格成为主结点，那么该结点永远不可能成为主结点；如果结点有资格成为主结点，只有在被其他候选主结点认可和被选举为主结点之后，才真正成为主结点。

配置当前结点只保存数据：

node.master: false
node.data: true

配置当前结点不保存数据，只做候选主结点：

node.master: false
node.data: true

2，主结点选取的配置

discovery.zen.minimum_master_nodes 属性：默认值是1，该属性定义的是为了组成一个集群，相互连接的候选主结点的最小数目，强烈推荐该属性的设置使用多数原则：(master_eligible_nodes / 2) + 1，既能避免出现脑裂（split-brain），又能在故障发生后，快速选举出新的主结点，例如，有5个候选主结点，推荐把该属性设置为3。

3，结点的路径（Path）

默认情况下，ElasticSearch使用基于安装目录的相对路径来配置结点的路径，安装目录由属性path.home显示，在home path下，ElasticSearch自动创建config，data，logs和plugins目录，一般情况下不需要对结点路径单独配置。结点的文件路径配置项：

path.config 设置ElasticSearch的配置文件保存的目录；
path.data 设置ElasticSearch结点的索引数据保存的目录，多个数据文件使用逗号隔开，例如，path.data: /path/to/data1,/path/to/data2；
path.logs 设置ElasticSearch结点的日志文件保存的目录；
path.plugins 设置ElasticSearch插件安装的目录；
path.work 设置ElasticSearch的临时文件保存的目录；

4，单个ElasticSearch实例的Java虚拟机（JVM）的堆内存限制

ElasticSearch实例必须运行在安装JDK的机器上，在安装完Java Runtime组件之后，必须创建系统变量JAVA_HOME，指定JDK安装的位置，比如：

JAVA_HOME: C:\Program Files\Java\jre1.8.0_121\bin

默认的JVM内存限制是 1GB，对小项目而言，1GB内存足够使用，不会出现问题，但是，对大项目而言，这个默认限制太小了，如果日志文件中经常出现OutOfMemoryError异常消息，就考虑重新设置 ES_HEAP_SIZE 环境变量，为JVM分配足够的内存，同时，必须为OS分配足够的内存，建议JVM使用的物理内存最大不应超过32GB，推荐分配机器物理内存的50%，在Windows中创建新的系统环境变量 ES_HEAP_SIZE，设置堆内存大小为5G：

环境变量
ElasticSearch 首先读取通用的JAVA_OPTS环境变量来获取JVM参数，除了可以用JAVA_OPTS配置JVM参数外，还可以通过ElasticSearch提供的ES_JAVA_OPTS环境变量配置JVM参数， ES_JAVA_OPTS会覆盖JAVA_OPTS中配置的相同参数，官方建议是在JAVA_OPTS中配置通用的参数，在ES_JAVA_OPTS中配置针对Elasticsearch需要调整的参数。环境变量最主要的作用是指定 -Xmx 最大堆大小和 -Xms 最小堆大小。

JAVA_OPTS ，是用来设置JVM相关运行参数的环境变量，例如：JAVA_OPTS="-server -Xms2048m -Xmx2048m"

-server:一定要作为第一个参数，在多个CPU时性能佳
-Xms：初始Heap大小，使用的最小内存,cpu性能高时此值应设的大一些
-Xmx：java heap最大值，使用的最大内存

上面两个值是分配JVM的最小和最大内存，取决于硬件物理内存的大小，建议均设为物理内存的一半。

三，索引配置

1，配置索引的分片(shard)和副本(replica)数量

默认的配置是把索引分为5个分片，每个分片1个副本，共10个结点：

index.number_of_shards: 5
index.number_of_replicas: 1

禁用索引的分布式特性，使索引只创建在本地主机上：

index.number_of_shards: 1
index.number_of_replicas: 0

2，当前节点锁住内存

当JVM做分页切换（swapping）时，ElasticSearch执行的效率会降低，推荐把ES_MIN_MEM和ES_MAX_MEM两个环境变量设置成同一个值，并且保证机器有足够的物理内存分配给ES，同时允许ElasticSearch进程锁住内存：

bootstrap.mlockall: true

3，断路器（Circuit Breaker）控制内存的使用量

断路器用于阻止产生OutOfMemoryError的操作，每一个断路器设置一个内存使用的上限，一旦操作达到该上限，ElasticSearch将阻止该操作继续使用内存。设置较多，一般不需要修改，保持默认值：

indices.breaker.total.limit： defaults to 70% of JVM heap
indices.breaker.request.limit： defaults to 60% of JVM heap
indices.breaker.request.overhead： defaults to 1
network.breaker.inflight_requests.limit： defaults to 100% of JVM heap
network.breaker.inflight_requests.overhead： defaults to 1
script.max_compilations_per_minute： defaults to 15

4，字段数据缓存

在对一个字段执行排序或聚合操作时，使用字段数据缓存（field data cache）将该字段的值加载到内存，以加快查询的速度。加载字段数据还原是IO密集的操作，推荐分配足够的内存，并且不分配过期时间：

indices.fielddata.cache.size，控制结点级别的字段数据缓存大小，默认值是无限大（unbounded），建议分配足够的物理内存；
indices.fielddata.cache.expire，控制字段数据缓存的过期时间，默认值是字段数据永不过期；
indices.breaker.fielddata.limit，断路器，默认值是JVM堆内存的 80%；当加载字段值所需要的内存超过JVM堆内存的80%，将引发异常；
indices.breaker.fielddata.overhead：断路器，默认值是1.03；

5，结点查询缓存：

查询缓存用于缓存查询的结果，每一个节点都有一个查询缓存，缓存过期使用LRU淘汰策略（Least Recently Used eviction）：当缓存满时，最近最少使用的数据被淘汰，从缓存中清除，以存储新的数据。

indices.queries.cache.enabled，默认值是true；
indices.queries.cache.size，默认值是10%；

6，索引缓存

索引缓存用于存储最新的索引文档（newly indexed documents），当该缓存填充满时，缓存的文件将被写入到磁盘中的段（segment）中。

indices.memory.index_buffer_size，默认值是10%，在单个结点上，所有索引的分片占用的最大内存大小，或占用JVM堆内存的百分比；
indices.memory.min_index_buffer_size，当indices.memory.index_buffer_size指定为百分比时，使用该选项配置绝对值，默认值是48MB；
indices.memory.max_index_buffer_size，当indices.memory.index_buffer_size指定为百分比时，使用该选项配置绝对值，默认值是无限大；

7，分片请求缓存：

indices.requests.cache.enable：默认值是true
indices.requests.cache.size: 默认值是1%

当对一个索引执行查找请求（Search Request）时，每一个相关的分片（involved shard）都在本地执行查询，返回查询结果（local result）给协调结点（coordinating node）进行组合（combine），将各个分片的结果合并为最终的结果集返回。分片请求缓存对每个分片的查询结果进行缓存。

8，索引的刷新频率

索引对象刷新的频率，刷新频率越低，文档对搜索操作可视的时间越长：

index.refresh_interval，在索引级别指定索引的刷新频率，默认值是1s

9，段（Segment）合并

每个索引分为多个段（Segment），一个段写入硬盘后，就不能再被更新，因此，被删除文档的信息存储在一个单独的文件中。ElasticSearch支持文档的更新，在底层，实际上是删除旧文档，再把更新内存的文档编入索引。在查找时，需要从返回结果中过滤掉已删除的文档。

如果数据更新或删除的数据比较多，那么每个段中的有效数据密度会变低，降低了查询的性能，通过段合并，将已删除的数据从段（Segment）中物理删除，能够提高搜索性能，合并的过程是：底层的Lucene库获取若干段，从段中过滤已删除的数据，保存到一个新的段上；段合并完成之后，将源段从硬盘上物理删除；段合并操作的CPU和IO的消耗是非常高的，必须控制段合并执行的频率和时机。

段合并的策略控制段合并的时机，在适当的条件下进行段合并：

index.merge.policy.type，有效值：tiered，log_byte_size,log_doc
- tiered：默认的合并策略，合并尺寸大致相似的段
- log_byte_size：根据文档的字节数量进行合并
- log_doc：根据文档的数量进行合并

段合并的线程控制，以串行或并发方式执行段合并：

index.merge.scheduler.type，有效值：serial（串行），concurrent（并发）

合并因子控制段合并的频率，合并因子越小，合并的频率越高：

index.merge.policy.merge_factor，默认值是10

段合并调节器，限制合并的速度：

indices.store.throttle.type，有效值：none,merge,all
indices.store.throttle.max_bytes_per_sec:默认值10mb

四，集群的网络配置

1，结点的IP地址配置

配置当前结点绑定的IP地址，默认为0.0.0.0

network.bind_host: 192.168.0.1

设置其它结点和该结点交互的ip地址，如果不设置它会自动判断，值必须是个真实的ip地址

network.publish_host: 192.168.0.1

同时设置bind_host和publish_host两个参数

network.host: 192.168.0.1

2，设置结点间交互的TCP端口，默认是9300

transport.tcp.port: 9300

3，设置对外服务的HTTP端口，默认为9200

http.port: 9200

4，设置是否压缩TCP传输时的数据，默认为false，不压缩

transport.tcp.compress: true

5，设置HTTP包内容的最大容量，默认100mb

http.max_content_length: 100mb

6，是否启用HTTP协议对外提供服务，默认为true，开启

http.enabled: true

五，集群的发现机制（Discovery）

ElasticSearch使用zen发现来寻找结点和选举主结点，组建集群；zen发现默认使用多播，但是，单播发现比较安全，推荐使用单播发现。

1，配置多播（multicast）

多播（multicast）是zen发现的默认方法，主要有以下配置选项：

discovery.zen.ping.multicast.group：用于多播请求的群组地址，默认值是224.2.2.4；
discovery.zen.ping.multicast.port：设置多播通信的端口，默认值是54328；
discovery.zen.ping.multicast.ttl；设置多播请求被认为有效的时间，默认值是3s；
discovery.zen.ping.multicast.address：设置ElasticSearch绑定的网络接口，默认为null，意味着ElasticSearch尝试绑定所有网络接口；
discovery.zen.ping.multicast.enable：启用或禁用多播；

2，配置单播（unicast）

使用单播时，总是禁用多播，单播的配置选项：

discovery.zen.ping.unicast. hosts:指定接收单播请求的主机IP地址，推荐包含组成集群的所有主机，主机之间用逗号隔开；

discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port"]

3，结点之间的状态检测

ping是结点之间发送的心跳信号，用于检测其他结点是否健康运行，如果其他结点无法响应该信号，那么集群认为该结点发生故障，配置ping信号的属性：

discovery.zen.fd.ping_interval:默认为1s，设置结点之间互相ping信号的时间间隔；
discovery.zen.fd.ping_timeout:默认为30s，设置当前结点发送ping信号后等待目标结点响应的时间，超过该时间，当前结点认为目标结点无法响应；
discovery.zen.fd.ping_retries:默认为3次，设置重试次数，超过此次数之后，判定目标结点出现故障，停止工作；
discovery.zen.ping.timeout: 默认值是3s，设置当前结点等待其他结点的ping信号的超时时间；

六，本地网关（Gateway）和还原（Recovery）

网关用于持久化存储集群的数据，包括集群的状态，索引和索引里面的数据，索引的类型映射和索引级别的配置信息等元数据，网关相当于关系型DB的事务日志。每一次集群数据的改变，ElasticSearch都将集群的数据存储到网关中。当集群重新启动时，它将会从网关中读取集群的数据，还原到上一次停机时的状态。

1，网关的类型

目前只支持local类型（本地网关），在本地文件系统中存储索引及其元数据;

gateway.type: local

2，还原控制

还原控制的选项有：

gateway.recover_after_nodes:3，表示当集群中有3个结点之后，允许执行还原进程；
gateway.recover_after_time:10m，表示当集群满足gateway.recover_after_nodes属性（集群中至少有3个结点）之后，ElasticSearch在10分钟之后开始执行还原进程；
gateway.expected_nodes:5，设置集群期望的结点数量，当集群中结点的数目等于5，并且满足gateway.recover_after_nodes属性（集群中至少有3个结点）时，ElasticSearch将立即执行还原进程；
网关对数据结点和主结点的还原控制：
- gateway.recover_after_master_nodes 和 gateway.expected_master_nodes
- gateway.recover_after_data_nodes 和 gateway.expected_data_nodes

3，保护动作

默认情况下，ElasticSearch自动创建索引，推荐关闭该选项

action.disable_close_all_indices: true
action.disable_delete_all_indices: true
action.disable_shutdown: true
action.auto_create_index: false

4，还原限制（Recovery Throttling）

cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 4，在初始化还原期间，控制单个结点中执行并行还原进程的数量；
cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 2，在增加/移除结点，重平衡期间，控制单个结点中执行并行还原进程的数量；
indices.recovery.max_bytes_per_sec: 100mb，在还原时，吞吐量的上限，默认值是20MB；
indices.recovery.concurrent_streams: 5，在还原分片时，设置开启的并发流的上限；

七，线程池配置

Elasticsearch公开两种类型的线程池：

cache：无限制的线程池，为每个请求创建一个线程；
fixed：固定大小的线程池，大小由size属性指定，

对于固定大小的线程池类型，必须为ElasticSearch指定一个请求队列（queue）用来保存请求，请求被存储到队列中，直到有一个空闲的线程来执行请求；如果队列满了，ElasticSearch无法把请求存放到队列中，该请求将被拒绝；

threadpool.index.type: fixed
threadpool.index.size: 100
threadpool.index.queue_size: 500

附言：

ElasticSearch引擎的配置选项非常多，并且要真正理解这些配置选项对引擎的影响，也不是一件容易的事，不过，不用担心，在使用ElasticSearch时，真正需要修改配置选项的情况少之又少，所以，通常使用默认的配置就能满足生产环境的要求，ElasticSearch重要配置示例：

复制代码

## cluster
cluster.name: "my-es-cluster"

## node
node.name: "node-1"
node.master: true
node.data: true

## index
index.number_of_shards: 1
index.number_of_replicas: 0

## memory
bootstrap.mlockall: true

## network
network.host: 192.168.0.1
transport.tcp.port: 9300
http.port: 9200

## discovery
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port"]

## protection
action.auto_create_index: false

## scripting
script.inline: true
script.indexed: true

Elasticsearch Reference [2.4] » Setup » Configuration

Elasticsearch Reference [2.4] » Modules

Elasticsearch Reference [2.4] » Modules » Node

Install and configure Elasticsearch in Windows

Important Elasticsearch configuration

elasticsearch.yml配置文件

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