Elasticsearch集群搭建注意事项

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Java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。集群发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复制，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。