ElasticSearch 2 (12) - Shard数调优(ElasticSearch性能)

ElasticSearch 2 (12) - Shard数调优(ElasticSearch性能)

摘要

当创建一个索引的时候,我们经常会面对一个问题:要为索引分配多少个shard?多少个replica?对于这个问题,仍然没有明确的统一答案,但是本文会给出一些引导,方便在实施ElasticSearch时给出合适的Shard和Replica数。


版本

elasticsearch版本: elasticsearch-2.x

内容

什么是一个Shard?

Shard就是一个Lucene Index,参照文章(深入理解Shard和Lucene Index)。

Index需要多少个Shard?

回答这个问题,我们需要先谈谈节点,一个集群有多个节点,具体需要多少个节点合适,是另外一个问题,但是这个数字也会影响我们对Shard数的设置。

Shard数 = Node数?

总体上说,当我们节点数和Shard数相等时,ElasticSearch集群的性能可以达到最优。即,对于一个3节点集群,我们为每个集群节点分配一个Shard,总共3个Shard。但是由于ElasticSearch的不可变性(Immutable)的限制,系统无法对Shard进行重新拆分分配,除非重新索引这个文件集合。所以,当我们需要增加更多节点的时候,又希望Shard能利用到增加节点带来的系统性能提升时,我们就不得不进行重新索引,由于重索引开销巨大,这是我们不希望看到的。

StackExchange用ElasticSearch支持它的搜索,当前(2016-3-1日),它网站的ElasticSearch索引占用440GB。

如果需要重新建立索引,将会是一个巨大的开销,为了支持未来可能的水平扩展,我们会为集群分配比node数更多的shard数,也就是说每个节点会有多个Shard。

如果单个node分配多个shard,就会引入另外一系列的性能问题,我们知道对于任意一次完整的搜索,ElasticSearch会分别对每个shard进行查询,最后进行汇总。当节点数和shard数是一对一的时候,所有的查询可以并行运行。但是,对于具有多个shard的节点,如果磁盘是15000RPM或SSD,可能会相对较快,但是这也会存在等待响应的问题,所以通常不推荐一个节点超过2个shard。

3节点6shard,即每个节点2shard,这可以使我们在未来轻松的横向扩展到6个节点,应对许多极端的场景。

Replicas数呢?

Replica也是Shard,与shard不同的是,replica只会参与读操作,同时也能提高集群的可用性。对于Replica来说,它的主要作用就是提高集群错误恢复的能力,所以replica的数目与shard的数目以及node的数目相关,与shard不同的是,replica的数目可以在集群建立之后变更,切代价较小,所以相比shard的数目而言,没有那么重要。

Replica的故事(宕机)

3 node, 3 shard, 0 replica

一个节点宕机

整个服务不可用

3 node, 3 shard, 1 replica (each)

一个节点宕机

两个节点宕机

服务仍然可用

3 node, 3 shard, 2 replica (each)

当存储费用较低时,可以考虑

参考

参考来源:

http://engineering.datarank.com/2015/07/08/balancing-elasticsearch-cluster-by-shard-size.html

http://engineering.datarank.com/2015/06/30/analysis-of-hotspots-in-clusters-of-log-normally-distributed-data.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Shard_(database_architecture)

How many shards should Elasticsearch indexes have?

Optimizing Elasticsearch: How Many Shards per Index?

ELASTICSEARCH – HOW MANY SHARDS?

结束



posted @ 2016-03-01 18:28 Richaaaard 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏