title: ElasticSearch之深度应用及原理剖析
author: Xoni
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由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段 ,这样会导致短时间内的段数量暴增。而段数目太多会带来较大的麻烦。 每一个段都会消耗文件句柄、内存和 CPU 运行周期。更重要的是,每个搜索请求都必须轮流检查每个段;所以段越多,搜索也就越慢。
Elasticsearch 通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段,然后这些大的段再被合并到更大的段。段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除。 被删除的文档(或被更新文档的旧版本)不会被拷贝到新的大段中。
启动段合并在进行索引和搜索时会自动进行。这个流程像在 图 25 中提到的一样工作:
1、 当索引的时候,刷新(refresh)操作会创建新的段并将段打开以供搜索使用。
2、 合并进程选择一小部分大小相似的段,并且在后台将它们合并到更大的段中。这并不会中断索引和搜索。
图 25. 两个提交了的段和一个未提交的段正在被合并到一个更大的段
3、合并完成时的活动:
图 26. 一旦合并结束,老的段被删除
合并大的段需要消耗大量的 I/O 和 CPU 资源,如果任其发展会影响搜索性能。Elasticsearch 在默认情况下会对合并流程进行资源限制,所以搜索仍然有足够的资源很好地执行。默认情况下,归并线程的限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec 是 20MB。对于写入量较大,磁盘转速较高,甚至使用 SSD 盘的服务器来说,这个限速是明显过低的。对于 ELK Stack 应用,建议可以适当调大到100MB或者更高。
PUT /_cluster/settings
{
"persistent" : {
"indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "100mb"
}
}
用于控制归并线程的数目,推荐设置为cpu核心数的一半。 如果觉得自己磁盘性能跟不上,可以降低配置,免得IO情况瓶颈。index.merge.scheduler.max_thread_count
归并线程是按照一定的运行策略来挑选 segment 进行归并的。主要有以下几条:
index.merge.policy.floor_segment
默认 2MB,小于这个大小的 segment,优先被归并。index.merge.policy.max_merge_at_once
默认一次最多归并 10 个segment index.merge.policy.max_merge_at_once_explicit
默认 optimize 时一次最多归并 30 个 segment。index.merge.policy.max_merged_segment
默认 5 GB,大于这个大小的 segment,不用参与归 并。optimize 除外。optimize API
optimize API 大可看做是强制合并 API。它会将一个分片强制合并到 max_num_segments 参数指定大小的段数目。 这样做的意图是减少段的数量(通常减少到一个),来提升搜索性能。
在特定情况下,使用 optimize API 颇有益处。例如在日志这种用例下,每天、每周、每月的日志被存储在一个索引中。 老的索引实质上是只读的;它们也并不太可能会发生变化。在这种情况下,使用optimize 优化老的索引,将每一个分片合并为一个单独的段就很有用了;这样既可以节省资源,也可以使搜索更加快速:POST /logstash-2014-10/_optimize?max_num_segments=1
forceMergeRequest.maxNumSegments(1)