Elasticsearch中分布式的示例分析


这篇文章给大家分享的是有关Elasticsearch中分布式的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。服务可用性—允许有节点停止服务数据可用性—部分节点丢失,不 香港云主机会丢失数据请求量提升/数据的不断增长 ,可以实现水平扩展节点是一个es的实例本质上就是一个JAVA进程分片特性
分片存储部分数据,可以分布任意节点上;
分片在创建索引时指定且不许更改,默认为5个;
分片有主副之分,四线数据高可用;
副本分片的数据由主分片同步,提高读取吞吐量;实例操作问题集群状态
Green:健康状态,所有主副分片正常分配;
Yellow:主分片分配正常,但是副本分片分配不正常;
Red:存在主分片未分配;故障转移文档到分片的映射
文档在分片中尽量分布均匀,充分利用资源;脑裂
同一个集群中两个master,维护不同的cluster state,网络恢复后无法选择正确的master;实例操作refresh
segment写入磁盘耗时,借助文件系统缓存特性,将segment缓存并开放搜索实时性,称为refresh;
refresh之前将文档存储到一个buffer中,refresh时将buffer中的文档清空生成segment;translog
解决内存中segment未写入磁盘就发生宕机问题;
文档写入buffer时,同时将请求操作写入translog,6.x默认每个请求都落盘;
Es启动时检查translog文件,并从中恢复数据;
flush
负责将内存中的segmet写入磁盘;
将index buffer清空,其中的文档生成一个新的segment,相当于一个refresh操作;
更新commit point并写入磁盘;
执行fsync操作,将内存中的segment写入磁盘;
删除旧的translog日志;
删除与更新文档
segment一旦创建就不能更改,如何删除与更新文档呢?segment merge
Es会定时在后台进行segment merge操作,减少segment的数量;
通过force_merge api实现手动强制做segment merge;感谢各位的阅读!关于“Elasticsearch中分布式的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

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