ES 集群分片磁盘容量策略

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#elasticsearch #集群 #磁盘

PUT _cluster/settings
{
  "transient": {
    "cluster.routing.allocation.disk.watermark.low": "80%",
    "cluster.routing.allocation.disk.watermark.high": "50gb",
    "cluster.info.update.interval": "1m"
  }
}


Elasticsearch使用两个配置参数决定分片是否能存放到某个节点上。
cluster.routing.allocation.disk.watermark.low：控制磁盘使用的低水位。默认为85%，意味着如果节点磁盘使用超过85%，则ES不允许在分配新的分片。当配置具体的大小如80MB时，表示如果磁盘空间小于80MB不允许分配分片。
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high：控制磁盘使用的高水位。默认为90%，意味着如果磁盘空间使用高于90%时，ES将尝试分配分片到其他节点。
上述两个配置可以使用API动态更新，ES每隔30s获取一次磁盘的使用信息，该值可以通过cluster.info.update.interval来设置。
ES系列：基于磁盘容量的分配策略
NIO4444
12-01 795
是否开启基于磁盘的分配策略，默认为true，表示开启。
优化 Elasticsearch 集群性能：解决节点压力不均衡问题及分片策略调整
TechEnthusiast的博客
09-13 736
在管理 Elasticsearch 集群时，我们经常会遇到节点间压力不均衡的问题，这通常是由不合理的分片策略导致的。本文将分享一个真实案例的解决过程，以及如何优化分片策略来提升集群整体性能。
es动态分配分片_ES磁盘分配不均问题
weixin_39634237的博客
12-21 1207
近es集群磁盘空间告警，日志又没地方可以迁移，然后申请了新的服务器，一次性加入8台新的服务器新增了32个新的数据节点，至此，我们的主集群已经到达85个数据节点的规模，整个集群数据已达到PB级别，终于可以跟别人炫耀我是做大数据的了。O(∩_∩)O哈哈~但是随着集群节点的不断壮大，问题也随之而来，刚开始加入新节点后，发现所有数据分片都会在新节点上，但是过几天后，发现只有少部分在新节点上。然后，发现新的...
【Elasticsearch面试必知】Elasticsearch分片（Shard）详解：为什么需要分片？如何优化分片策略？
最新发布
IT成长日记的博客
05-20 1252
Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于日志分析、全文检索、实时数据分析等场景。在Elasticsearch中，一个索引（Index）的数据会被拆分成多个分片，并分布在不同的节点上，以实现。是一个核心概念，直接影响集群的性能、扩展性和高可用性。分片（Shard）是Elasticsearch中。副本分片（Replica Shard）主分片（Primary Shard）不直接写入，仅同步主分片数据。可处理查询请求（负载均衡）数量固定（创建索引时指定）
ES 集群磁盘容量使用修改
qq_21961907的博客
09-02 3572
官方文档 cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled 默认开启，关闭之后，磁盘使用没有限制 cluster.routing.allocation.disk.watermark.low 集群默认值为15%，就不在该磁盘上新建shard了，但是由于线上磁盘比较大，导致15%还剩余很多容量，一般修改为bytes value ，如100g clust...
Elasticsearch的分布式存储与分片内部原理
qq_40126996的博客
11-06 1058
1、文档如何存储 1.1、分片与路由 当索引一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。 Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？当我们创建文档时，它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢？ 首先这肯定不会是随机的，否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了。实际上，这个过程是根据下面这个公式决定的 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以
elasticsearch routing
weixin_30835923的博客
07-17 180
当索引一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。 Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？当我们创建文档时，它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢？首先这肯定不会是随机的，否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了。实际上，这个过程是根据下面这个公式决定的：shard_num = hash(routing) % number_of_prima...
es动态分配分片_Elasticsearch 集群分配多少分片合理
weixin_33724434的博客
01-12 1439
Elasticsearch 是一个非常通用的平台，支持各种用户实例，并为组织数据和复制策略提供了极大的灵活性。但是，这种灵活性有时会使我们很难在早期确定如何很好地将数据组织成索引和分片，尤其是不熟悉 Elastic Stack。虽然不一定会在首次启动时引起问题，但随着数据量的增长，它们可能会导致性能问题。群集拥有的数据越多，纠正问题也越困难，因为有时可能需要重新索引大量数据。因此，当我们遇到性能问...
ElasticSearch集群与分片管理
长沙老码农
01-22 3500
1、集群的相关概念 ES集群是一个 P2P类型(使用 gossip 协议)的点对点分布式系统，除了集群状态管理以外，其他所有的请求都可以发送到集群内任意一台节点上，这个节点可以自己找到需要转发给哪些节点，并且直接跟这些节点通信。所以，从网络架构及服务配置上来说，构建集群所需要的配置极其简单。在 Elasticsearch 2.0 之前，无阻碍的网络下，所有配置了相同 cluster.name 的节点都自动归属到一个集群中。2.0 版本之后，基于安全的考虑避免开发环境过于随便造成的麻烦，从 2.0 版本开始
ElasticSearch（2）—— ElasticSearch的集群、节点、索引、分片和副本
shangjg3的博客
11-08 2341
默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片1个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有1个主分片和另外1个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有2个分片，我们需要根据索引需要确定分片个数。默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片1个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有1个主分片和另外1个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有2个分片，我们需要根据索引需要确定分片个数。
【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析_es集群
2401_84159688的博客
04-28 1259
诸如。
关于ES分片设置的6个建议
大数据，大模型，服务器，技术、架构，方案
03-31 9879
通过时序型索引，用户还能随着时间推移轻松调整主分片和副本分片的数量，这是因为用户可针对要生成的下个索引进行这方面的更改。Elasticsearch 在对数据进行再平衡（例如发生故障后）时移动分片的速度取决于分片的大小和数量，以及网络和磁盘性能。尽管并没有关于分片大小的固定限值，但是人们通常将 50GB 作为分片上限，而且这一限值在各种用例中都已得到验证。，但是在此限值范围内，您设置的分片数量越少，效果就越好。从集群角度来说，索引和分片都不是免费的，因为每个索引和分片都会产生一定的资源开销。
（四：es设置）集群elasticsearch.yaml配置参数
weixin_43930865的博客
09-21 6627
1：集群的分片分配规则和路由机制 分片分配是将分片分配给节点的过程。这可能在初始恢复，副本分配，重新平衡或添加或删除节点时发生。 有许多设置可用于控制分片分配过程： 集群级别分片分配设置：控制分配和重新平衡操作。 磁盘的分片分配设置：介绍了Elasticsearch如何考虑可用磁盘空间以及相关设置。 分片分配感知和强制感知控制了如何在不同机架或可用性区域之间分配分片。 集群级分片分配过滤允许某些节点或某些节点组从分配中排除，以便将其停用。 1.1：集群级别的设置 1：控制分片的分配和恢复 控制未分配的主分
elasticseach 默认分片个数配置
40kuai的博客
04-09 5805
环境说明： es集群数据通过logstash写入数据，通过logstash建立后缀为时间的索引，通过时间后缀进行数据的定时删除操作。 出现问题： 由于是通过logstash自动创建索引，导致分片个数默认为5，副本分片默认为1。在节点个数大于分片个数的情况下，如果个别索引被分配到同一节点，就会导致数据读写性能不是最优，需要调整logstash自动创建索引时的分片个数。 解决办法： 参考：https:...
Elasticsearch 磁盘使用情况
我只是个小学生 能力有限 一直抱着学习的态度
11-13 2005
curl -XGET “http://localhost:9200/_cat/shards?v” curl -XGET localhost:9200/_cat/allocation?v
关于ES多磁盘目录
大数据，大模型，服务器，技术、架构，方案
03-04 1752
测试提到给ES配置了许多数据存储目录，但是在实测当中发现数据基本上只往其中一块盘去写数据（监控了磁盘读写速率），询问是否可以并发写以便提高性能。此前，我给ES配置多个数据目录（path.data）主要是为了增大存储上限，如果机器上配备有RAID卡直接使用存储卡做raid 0的单一大目录就十分便捷，无需考虑多目录的问题了。
Elasticsearch查询优化指南
lucasma的博客
09-09 1320
现在越来越多海量的数据需要被传输，存储，管理和分析。只有那些具备分布式和并行处理能力的系统才能担此大任。而这其中就有一款开源产品叫Elasticsearch（以下简称ES）。 本文主要关注如何通过配置（包括索引维度，集群维度等）来优化ES的查询性能。 索引配置 ES默认给每个索引分配5个主分片和1个副本分片。这样的配置并不能适配所有的业务场景，我们需要根据实际情况进行配置。 物理限制 分片的大小对查询效率的影响是非常大的。如果一个索引上有很多非常小的分片，这些分片上的segment容易增长的过快最终超过限制
es分片(搜索)
qq_31262957的博客
09-16 725
​ 翻页的时候，翻得越深，每个shard返回的数据越多，而且协调节点处理的时间越长，当然是用scroll，scroll会一次性的生成所有数据的一个快照，然后每次翻页都是通过移动游标完成的。对于那些你觉得比较热的数据，经常会有人访问的数据，最好做一个专门的缓存预热子系统，就是对热数据，每隔一段时间，你就提前访问以下，让数据进入filesystem cache里面去，这样期待下次访问的时候，性能会更好一些。ES 中的文档存储在索引中，索引的最小存储单位是分片，不同的索引存储在不同的分片中。
Elasticsearch索引分片的数量及大小分配策略
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Shard即数据分片，是ES的数据载体。在ES中数据分为primary shard（主分片）和replica shard（副本分片），每一个primary承载单个索引的一部分数据，分布于各个节点，replica为某个primary的副本，即备份。分片分配的原则是尽量均匀的分配在集群中的各个节点，以最大程度降低部分shard在出现意外时对整个集群乃至服务造成的影响。
Elasticsearch 分片分配策略有哪些，如何选择？
03-18
<think>嗯，用户想了解Elasticsearch的分片分配策略以及如何选择合适的方法。首先，我需要回忆一下Elasticsearch中分片的基本概念。分片分为主分片和副本分片，主分片用于存储数据，副本分片用于备份和查询负载均衡。分片分配策略可能涉及如何分布这些分片到不同的节点上，以优化性能、可靠性和资源利用。 接下来，用户提到的分片分配策略可能包括集群层面的设置，比如动态分配、数据层划分、节点角色分离等。动态分配策略允许Elasticsearch自动决定分片的分布，这可能根据节点的负载、磁盘空间等因素进行调整。而数据层划分可能是将热数据、温数据和冷数据存储在不同类型的节点上，比如使用SSD存储热数据，HDD存储冷数据，这样可以优化存储成本和访问速度。 节点角色分离也是一个重要策略，将主节点、数据节点、协调节点分开，这样可以避免资源竞争，提高集群的稳定性。比如，主节点负责集群管理，数据节点处理存储和查询，协调节点处理请求分发。这样各司其职，提高效率。 然后，用户想知道如何选择正确的分片策略。可能需要考虑的因素包括数据量、读写压力、节点硬件配置、容灾需求等。比如，对于大索引，可能需要更多的分片来分散压力，但分片过多也会带来管理开销。另外，副本分片的数量会影响查询性能和容灾能力，增加副本可以提高可用性，但也会占用更多存储和资源。 在分片分配策略中，还有一些高级设置，比如分片分配过滤、强制感知和分片重新平衡策略。分片分配过滤可以根据节点属性（如区域、机架）来分配分片，确保分片分布在不同的物理位置，提高容灾能力。强制感知策略可以防止同一分片的主副本在同一区域，避免单点故障。分片重新平衡策略则是在节点增减时如何调整分片分布，保持集群的均衡。 用户可能还关心容量规划，比如如何根据数据增长和业务需求调整分片方案。例如，参考中的例子，用户为不同的索引选择了不同的分片方案，比如1x1、3x2，这可能基于索引的大小、增长速度和重要性。比如产品索引可能数据量大且重要，所以需要更多分片和副本。 此外，分片大小的最佳实践也很重要，比如每个分片推荐在10GB到50GB之间，但具体还要看使用场景。分片过多会导致资源浪费，过少则可能成为性能瓶颈。 用户可能在实际应用中遇到问题，比如分片分配不均导致某些节点压力大，或者分片数量过多影响查询性能。这时候需要根据监控数据调整分片策略，比如调整分片数量、重新分配节点角色，或者使用索引生命周期管理（ILM）自动管理数据的分片策略。 最后，生成相关问题时需要考虑用户可能进一步想了解的内容，比如如何监控分片分配、具体的配置步骤、分片策略调整后的影响，或者如何处理分片分配失败的情况。这些问题可以帮助用户更深入地理解和应用分片策略。</think>### Elasticsearch 分片分配策略及选择方法 #### 1. 分片分配基础概念 - **分片类型**：分为主分片（Primary Shard）和副本分片（Replica Shard），主分片存储数据，副本分片提供冗余和查询负载均衡。 - **分片分配目标**：通过合理分配分片，实现负载均衡、高可用性和性能优化[^1]。 #### 2. 分片分配策略 **(1) 动态分配策略（默认）** - Elasticsearch 自动根据节点的负载、磁盘使用率和分片分布情况分配分片。 - 适用场景：小型集群或对性能要求不高的场景。 **(2) 数据层划分策略** - 将节点划分为热（Hot）、温（Warm）、冷（Cold）层： - **热层**：高性能硬件（如 SSD），存储高频访问数据。 - **温层/冷层**：低性能硬件（如 HDD），存储低频或归档数据。 - 通过索引生命周期管理（ILM）自动迁移数据。 **(3) 节点角色分离** - 区分主节点、数据节点、协调节点： - **主节点**：管理集群状态。 - **数据节点**：存储分片。 - **协调节点**：处理请求分发。 - 优势：减少资源竞争，提升稳定性。 **(4) 分片分配过滤** - 根据节点属性（如 `zone`、`rack`）分配分片，避免分片集中在单一物理区域。 - 示例配置： ```json PUT _cluster/settings { "persistent": { "cluster.routing.allocation.include.zone": "east,west" } } ``` #### 3. 如何选择分片策略？ | **考量因素** | **策略选择** | |----------------------|----------------------------------| | 数据规模与增长 | 动态分配 + 分片数量优化（如 3x2）| | 读写性能需求 | 数据层划分 + 热层高配硬件 | | 容灾需求 | 分片分配过滤 + 多副本（≥2） | | 硬件资源限制 | 节点角色分离 + 分片分配过滤 | #### 4. 分片分配高级配置 **(1) 强制感知策略** - 确保主分片和副本分片不在同一物理区域： ```json PUT _cluster/settings { "persistent": { "cluster.routing.allocation.awareness.attributes": "zone", "cluster.routing.allocation.awareness.force.zone.values": "east,west" } } ``` **(2) 分片重新平衡策略** - 控制分片在节点间的迁移频率： ```json PUT _cluster/settings { "persistent": { "cluster.routing.rebalance.enable": "primaries" } } ``` #### 5. 最佳实践 - **分片大小**：推荐单个分片容量为 $10\text{GB} \leq V \leq 50\text{GB}$，避免过大或过小。 - **分片数量公式**： $$N = \frac{\text{总数据量}}{\text{单分片容量}} \times (1 + \text{副本数})$$ - **监控工具**：使用 Elasticsearch 的 `_cat/shards` API 或 Kibana 监控分片状态。
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