如何加快Elasticsearch恢复？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我正在研究6B小文档的ES群集，这些文档以6.5K索引进行组织，总共6TB。索引在7台服务器之间复制和分片。索引占用量从几KB到几百GB不等。

在使用ES之前，我将Lucene与相同的文档组织一起使用。

的恢复

。实际上，当查询到达时，索引是延迟加载的，然后将IndexReader缓存起来，以加快以后的回复速度。

现在，

（数十分钟）。请注意，通常在崩溃之前，所有索引都会打开，并且大多数索引会经常接收要建立索引的文档。

有什么好的方法可以减少ES恢复时间？我还对与索引管理相关的任何事物都感兴趣，而不仅仅是与配置有关。例如，我想更快地恢复最重要的索引，然后加载所有其他索引；这样，我可以减少大多数用户的停机时间。

我正在使用以下配置：

#Max number of indices cuncurrently loaded at startup
indices.recovery.concurrent_streams: 80
#Max number of bytes cuncurrently readed at startup for loading the indices
indices.recovery.max_bytes_per_sec: 250mb
#Allow to control specifically the number of initial recoveries of primaries that are allowed per node
cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 20
#Max number of indices cuncurrently loaded at startup
cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 80
#the number of streams to open (on a node level) for small files (under 5mb) to recover a shard from a peer shard
indices.recovery.concurrent_small_file_streams: 30

PS：现在我正在使用ES 2.4.1，但是我将在几周后使用ES 5.2。PPS：一种情况可能是停电后的恢复。

谢谢！

回答：

要优先确定某些索引的恢复，可以通过以下方式在索引上使用优先级设置：

PUT some_index
{
  "settings": {
    "index.priority": 10
  }
}

与最大的优先级指数将首先恢复，否则恢复被索引的创建时间排序的，看到这

要更改副本数，您只需要一个HTTP请求：

PUT  index_name/_settings
{
  "index":{
    "number_of_replicas" : "0"
  }
}

关于快照恢复，我建议以下几点（某些情况可能不适用于您的情况）：

  • 在恢复之前将副本数设置为0，然后将其交换回其默认值（较少写入）

  • 如果使用旋转磁盘，则可以添加到elasticsearch.yml以提高索引速度：（index.merge.scheduler.max_thread_count: 1请参阅此处）

  • 在恢复索引设置之前进行更新：："refresh_interval" : "-1"，之后将其恢复为默认值（请参阅doc）

如果您还不在乎搜索，则ES5群集上的以下内容也可能会有所帮助：

PUT /_cluster/settings
{
    "transient" : {
        "indices.store.throttle.type" : "none" 
    }
}

以下几篇文章可能会有所帮助：

  • https://www.elastic.co/guide/zh-CN/elasticsearch/reference/5.x/tune-for-indexing-speed.html

  • https://www.elastic.co/guide/zh-CN/elasticsearch/reference/5.x/tune-for-disk-usage.html

一些一般性提示：确保已禁用交换功能。ES群集中​​的节点分配了多少内存？（由于jvm的内存寻址限制问题，您应该使用节点总可用内存的一半，上限为32 GB）。

以上是 如何加快Elasticsearch恢复？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/430701.html

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