Elasticsearch集群搭建注意事项
在搭建Elasticsearch集群时,有一些重要的事项需要注意,以确保集群的稳定性和性能。以下是根据搜索结果整理的几点关键注意事项:
1.JVM堆内存设置
Elasticsearch和Lucene都是用J***a编写的,因此堆内存的设置非常重要。Elasticsearch可用的堆内存越多,它可以用于过滤器和其他缓存的内存也就越多,从而可能提高查询性能。然而,过多的堆可能会导致垃圾回收暂停时间过长。建议不要将堆内存的最大值设置为JVM用于压缩对象指针的临界值之上,确切的临界值有所不同,但一般建议最大设置不超过32GB。
2.CPU和线程池设置
运行复杂的缓存查询、密集写入数据都需要大量的CPU,因此选择正确的查询类型以及渐进的写入策略至关重要。一个节点使用多个线程池来管理内存消耗。与线程池关联的队列使待处理的请求得以保留(类似缓冲效果)而不是被丢弃。由于Elasticsearch会做动态分配,除非有非常具体的要求,否则不建议更改线程池和队列大小。
3.分片数设置
分片是Elasticsearch在集群内分发数据的单位。集***生故障再恢复平衡的速度取决于分片的大小、分片数量、网络以及磁盘性能。在Elasticsearch中,每个查询在每个分片的单个线程中执行。但是,可以并行处理多个分片。查询同一分片的多个聚合也可以并行处理。这意味着在不涉及缓存的情况下,最小查询延迟将取决于数据、查询类型以及分片的大小三个因素。
4.副本数设置
Elasticsearch通过副本实现集群的高可用性,数据在数据节点之间***,以实现主分片数据的备份,因此即便部分节点因异常下线也不会导致数据丢失。默认情况下,副本数为1,但可以根据产品高可用要求将其增加。副本越多,数据的容灾性越高。副本数增多意味着磁盘存储要加倍,也考验硬盘空间和磁盘预算。
5.配置参数设置
在elasticsearch的配置文件中,需要保证所有节点具有相同的cluster.name,以确保它们被识别为同一个集群的一部分。此外,还需要设置network.host参数为0.0.0.0,以便允许所有节点访问。对于多节点集群,需要明确设置哪些节点是主节点,哪些节点是数据节点,这可以通过设置node.master属性来完成(主节点属性设置为true,数据节点设置为false,当然主节点也可以存储数据)。
6.Jdk版本一致性
在搭建集群时,所有节点的Jdk版本必须完全一致,以避免因版本不兼容导致的问题。
7.插件管理
如果不需要使用Machine
Learning功能,则可以在elasticsearch.yml中设置pack.ml.enabled参数为false以禁用它。此外,在安装插件时,需要确保使用的命令与Elasticsearch版本相匹配。
以上就是搭建Elasticsearch集群时需要注意的一些关键事项。遵循这些最佳实践可以帮助您构建一个健壮、高性能的Elasticsearch集群。
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