Elasticsearch关于unassigned shards的查看

本文介绍了解决Elasticsearch中未分配分片(unassigned shards)问题的方法,包括检查集群状态、查看分片信息、强行分配分片及调整副本数量等步骤。

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使用ES时经常会在索引上出问题,总结一些小tips,以后遇到什么问题,以及相应的解决方案,都会慢慢增加。


关于unassigned shards的问题,一般遇到这种情况都是——重启试试。因为可能是网络通信问题会影响分片分配。


另外也可以看看日志,报了什么错,有遇到过硬盘了满了或者超过85%的限制导致不能分配分片的情况,具体问题具体分析。


不行的话,只能强制删除。


那么,首先得看集群状态:


curl -XGET 'http://localhost:9200/_cluster/health'


第二,看所有的shards:


curl -XGET 'http://localhost:9200/_cat/shards'


第三,看unassignded shards:


curl -XGET 'http://localhost:9200/_cat/shards' | grep UNASSIGNED


那些索引挂了的,估计也难得恢复了,很大程度上只能自求多福了。似乎有解决方案,只是颇为繁琐。


在Google的时候发现出问题的情况有很多,有人是因为空间不够了导致的问题,有些则是因为集群间通信的故障导致的。


首先检查下是不是有文档丢失,在head图形化界面里看清楚,到底文档有没有丢失。一般说来如果有丢失的话,估计很难找回来,如果没有丢失的话,可能需要做的是强行分配shard。

curl -XPOST 'localhost:9200/_cluster/reroute' -d '{
    "commands": [{
        "allocate": {
            "index": "my-index",
            "shard": 4,
            "node": "search03",
            "allow_primary": 1
        }
    }]
}'
曾经这么弄好过没丢失数据的分片。


over!



PS:其实还有一种办法,如果你有副本,尝试将副本数量降低一个,比如replica=2降为1,也可能成功哦。


### 解决 Elasticsearch 集群中分片未分配 (unassigned) 的方法 当遇到Elasticsearch集群中的分片处于未分配状态时,可以采取多种措施来解决问题。通常情况下,这可能是由于节点间的通信问题、磁盘空间不足或是配置不当等原因造成的。 #### 检集群健康状况 为了诊断具体原因,可以通过API请求获取当前集群的状态信息: ```bash curl -X GET "http://localhost:9200/_cluster/health?pretty" ``` 这条命令会返回有关整个集群健康的详情,包括活动的主分片数、副本数量以及是否有任何未分配的分片等重要指标[^2]。 #### 查看详细的分片分配情况 进一步了解哪些具体的索引或分片存在问题,可执行如下询: ```bash curl -X GET "http://localhost:9200/_cat/shards?v=true&h=index,shard,prirep,state,node" ``` 此操作能够展示每一个分片的位置及其状态(例如`STARTED`, `UNASSIGNED`),从而帮助定位确切的问题所在。 #### 常见解决方案 - **重启相关节点**:如果某个数据节点突然离线,则可能导致其上的某些分片无法被重新分配给其他存活的数据节点;尝试重启该节点并观察恢复效果。 - **调整集群设置参数**: - 修改`cluster.routing.allocation.disk.watermark.low` 和 `high` 参数以适应实际可用存储容量; - 设置合理的`index.number_of_replicas`值确保有足够的副本来维持高可用性; - 调整`cluster.info.update.interval`使元数据更新更加频繁以便更快响应变化。 - **手动强制分配分片**:对于那些因为策略限制而未能自动迁移的情况,管理员可以选择通过特定指令来进行干预,比如使用以下RESTful API调用来指定目标节点完成分片的手动重置工作: ```json POST /_cluster/reroute { "commands": [ { "allocate_stale_primary": { "index": "your_index_name", "shard": 0, "node": "target_node_id_or_name", "accept_data_loss": true } } ] } ``` 注意,在这里设置了`accept_data_loss:true`意味着接受可能存在的数据丢失风险,请谨慎评估后再做决定[^1]。 #### 日志分析 最后但同样重要的一步是审日志文件,特别是位于`logs/`目录下的`.log`记录,它们往往包含了最直接有价值的线索用于排故障根源。
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