ElasticSearch入门 第二篇:集群配置
这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第二篇:
- ElasticSearch入门 第一篇:Windows下安装ElasticSearch
- ElasticSearch入门 第二篇:集群配置
- ElasticSearch入门 第三篇:索引
- ElasticSearch入门 第四篇:使用C#添加和更新文档
- ElasticSearch入门 第五篇:使用C#查询文档
- ElasticSearch入门 第六篇:复合数据类型——数组,对象和嵌套
- ElasticSearch入门 第七篇:分析器
- ElasticSearch入门 第八篇:存储
- ElasticSearch入门 第九篇:实现正则表达式查询的思路
ElasticSearch共有两个配置文件,都位于config目录下,分别是elasticsearch.yml和logging.yml,其中,elasticsearch.yml 是全局配置文件,用于在服务器级别对ElasticSearch进行配置。ElasticSearch的配置选项分为静态设置和动态设置两种,静态设置必须在结点级别(node-level)设置,或配置在elasticsearch.yml配置文件中,或配置在环境变量中,或配置在命令行中,在结点启动之后,静态设置不能修改。集群的名字和结点的名称:cluster.name 和 node.name,这两个配置项是静态配置项,不能在集群运行时修改,而动态配置项可以在集群运行时通过RESTful API进行修改。
一,配置集群的标识(cluster.name)
通过 cluster.name 属性配置集群的名字,用于唯一标识一个集群,不同的集群,其 cluster.name 不同,集群名字相同的所有节点自动组成一个集群。如果不配置改属性,默认值是:elasticsearch。当启动一个结点时,该结点会自动寻找相同集群名字的主结点;如果找到主结点,该结点加入集群中;如果未找到主结点,该结点成为主结点。
注意:在yml中对Elasticsearch进行全局配置,要注意配置选项的格式:option: value,在“:”之后保留一个空格,之后是选项值;配置选项不要有前置空格。
配置集群的名字为myescluster
cluster.name: myescluster
二,结点的配置
ElasticSearch集群中,共有五种结点类型:主结点(Master),候选主结点(Master-eligible),数据结点(Data),吸收结点(Ingest)和部落结点(Tribe)。在一个集群中,主结点只有一个,负责管理集群,执行集群级别的操作,比如创建或删除索引,跟踪集群的组成结点的状态,决定将分片分配的目标结点,对集群来说,一个稳定的主结点十分重要。集群会自动进行健康检测,当主结点出现故障时,集群中的候选主结点进行选举,在选举结束之后,一个候选主结点被选举成为新的主结点,实现集群故障的自动转移。候选主结点具有投票权,其他结点没有投票权。
1,配置候选主结点和数据结点
默认情况下,ElasticSearch将当前节点配置为同时作为候选主结点和数据结点:
node.data:true 配置该结点是数据结点,用于保存数据,执行数据相关的操作(CRUD,Aggregation);
node.master:true 配置该结点有资格被选举为主结点(候选主结点),用于处理请求和管理集群。如果结点没有资格成为主结点,那么该结点永远不可能成为主结点;如果结点有资格成为主结点,只有在被其他候选主结点认可和被选举为主结点之后,才真正成为主结点。
配置当前结点只保存数据:
node.master: false node.data: true
配置当前结点不保存数据,只做候选主结点:
node.master: false node.data: true
2,主结点选取的配置
discovery.zen.minimum_master_nodes 属性:默认值是1,该属性定义的是为了组成一个集群,相互连接的候选主结点的最小数目,强烈推荐该属性的设置使用多数原则:(master_eligible_nodes / 2) + 1,既能避免出现脑裂(split-brain),又能在故障发生后,快速选举出新的主结点,例如,有5个候选主结点,推荐把该属性设置为3。
3,结点的路径(Path)
默认情况下,ElasticSearch使用基于安装目录的相对路径来配置结点的路径,安装目录由属性path.home显示,在home path下,ElasticSearch自动创建config,data,logs和plugins目录,一般情况下不需要对结点路径单独配置。结点的文件路径配置项:
- path.config 设置ElasticSearch的配置文件保存的目录;
- path.data 设置ElasticSearch结点的索引数据保存的目录,多个数据文件使用逗号隔开,例如,path.data: /path/to/data1,/path/to/data2;
- path.logs 设置ElasticSearch结点的日志文件保存的目录;
- path.plugins 设置ElasticSearch插件安装的目录;
- path.work 设置ElasticSearch的临时文件保存的目录;
4,单个ElasticSearch实例的Java虚拟机(JVM)的堆内存限制
ElasticSearch实例必须运行在安装JDK的机器上,在安装完Java Runtime组件之后,必须创建系统变量JAVA_HOME,指定JDK安装的位置,比如:
JAVA_HOME: C:\Program Files\Java\jre1.8.0_121\bin
默认的JVM内存限制是 1GB,对小项目而言,1GB内存足够使用,不会出现问题,但是,对大项目而言,这个默认限制太小了,如果日志文件中经常出现OutOfMemoryError异常消息,就考虑重新设置 ES_HEAP_SIZE 环境变量,为JVM分配足够的内存,同时,必须为OS分配足够的内存,建议JVM使用的物理内存最大不应超过32GB,推荐分配机器物理内存的50%,在Windows中创建新的系统环境变量 ES_HEAP_SIZE,设置堆内存大小为5G:
三,索引配置
1,配置索引的分片(shard)和副本(replica)数量
默认的配置是把索引分为5个分片,每个分片1个副本,共10个结点:
index.number_of_shards: 5 index.number_of_replicas: 1
禁用索引的分布式特性,使索引只创建在本地主机上:
index.number_of_shards: 1 index.number_of_replicas: 0
2,当前节点锁住内存
当JVM做分页切换(swapping)时,ElasticSearch执行的效率会降低,推荐把ES_MIN_MEM和ES_MAX_MEM两个环境变量设置成同一个值,并且保证机器有足够的物理内存分配给ES,同时允许ElasticSearch进程锁住内存:
bootstrap.mlockall: true
3,断路器(Circuit Breaker)控制内存的使用量
断路器用于阻止产生OutOfMemoryError的操作,每一个断路器设置一个内存使用的上限,一旦操作达到该上限,ElasticSearch将阻止该操作继续使用内存。设置较多,一般不需要修改,保持默认值:
- indices.breaker.total.limit: defaults to 70% of JVM heap
- indices.breaker.request.limit: defaults to 60% of JVM heap
- indices.breaker.request.overhead: defaults to 1
- network.breaker.inflight_requests.limit: defaults to 100% of JVM heap
- network.breaker.inflight_requests.overhead: defaults to 1
- script.max_compilations_per_minute: defaults to 15
4,字段数据缓存
在对一个字段执行排序或聚合操作时,使用字段数据缓存(field data cache)将该字段的值加载到内存,以加快查询的速度。加载字段数据还原是IO密集的操作,推荐分配足够的内存,并且不分配过期时间:
- indices.fielddata.cache.size,控制结点级别的字段数据缓存大小,默认值是无限大(unbounded),建议分配足够的物理内存;
- indices.fielddata.cache.expire,控制字段数据缓存的过期时间,默认值是字段数据永不过期;
- indices.breaker.fielddata.limit,断路器,默认值是JVM堆内存的 80%;当加载字段值所需要的内存超过JVM堆内存的80%,将引发异常;
- indices.breaker.fielddata.overhead: 断路器,默认值是1.03;
5,结点查询缓存:
查询缓存用于缓存查询的结果,每一个节点都有一个查询缓存,缓存过期使用LRU淘汰策略(Least Recently Used eviction):当缓存满时,最近最少使用的数据被淘汰,从缓存中清除,以存储新的数据。
- indices.queries.cache.enabled,默认值是true;
- indices.queries.cache.size,默认值是10%;
6,索引缓存
索引缓存用于存储最新的索引文档(newly indexed documents),当该缓存填充满时,缓存的文件将被写入到磁盘中的段(segment)中。
- indices.memory.index_buffer_size,默认值是10%,在单个结点上,所有索引的分片占用的最大内存大小,或占用JVM堆内存的百分比;
- indices.memory.min_index_buffer_size,当indices.memory.index_buffer_size指定为百分比时,使用该选项配置绝对值,默认值是48MB;
- indices.memory.max_index_buffer_size,当indices.memory.index_buffer_size指定为百分比时,使用该选项配置绝对值,默认值是无限大;
7,分片请求缓存:
- indices.requests.cache.enable:默认值是true
- indices.requests.cache.size: 默认值是1%
当对一个索引执行查找请求(Search Request)时,每一个相关的分片(involved shard)都在本地执行查询,返回查询结果(local result)给协调结点(coordinating node)进行组合(combine),将各个分片的结果合并为最终的结果集返回。分片请求缓存对每个分片的查询结果进行缓存。
8,索引的刷新频率
索引对象刷新的频率,刷新频率越低,文档对搜索操作可视的时间越长:
- index.refresh_interval,在索引级别指定索引的刷新频率,默认值是1s
9,段(Segment)合并
每个索引分为多个段(Segment),一个段写入硬盘后,就不能再被更新,因此,被删除文档的信息存储在一个单独的文件中。ElasticSearch支持文档的更新,在底层,实际上是删除旧文档,再把更新内存的文档编入索引。在查找时,需要从返回结果中过滤掉已删除的文档。
如果数据更新或删除的数据比较多,那么每个段中的有效数据密度会变低,降低了查询的性能,通过段合并,将已删除的数据从段(Segment)中物理删除,能够提高搜索性能,合并的过程是:底层的Lucene库获取若干段,从段中过滤已删除的数据,保存到一个新的段上;段合并完成之后,将源段从硬盘上物理删除;段合并操作的CPU和IO的消耗是非常高的,必须控制段合并执行的频率和时机。
段合并的策略控制段合并的时机,在适当的条件下进行段合并:
- index.merge.policy.type,有效值:tiered,log_byte_size,log_doc
- tiered:默认的合并策略,合并尺寸大致相似的段
- log_byte_size:根据文档的字节数量进行合并
- log_doc:根据文档的数量进行合并
段合并的线程控制,以串行或并发方式执行段合并:
- index.merge.scheduler.type,有效值:serial(串行),concurrent(并发)
合并因子控制段合并的频率,合并因子越小,合并的频率越高:
- index.merge.policy.merge_factor,默认值是10
段合并调节器,限制合并的速度:
- indices.store.throttle.type,有效值:none,merge,all
- indices.store.throttle.max_bytes_per_sec:默认值10mb
四,集群的网络配置
1,结点的IP地址配置
配置当前结点绑定的IP地址,默认为0.0.0.0
network.bind_host: 192.168.0.1
设置其它结点和该结点交互的ip地址,如果不设置它会自动判断,值必须是个真实的ip地址
network.publish_host: 192.168.0.1
同时设置bind_host和publish_host两个参数
network.host: 192.168.0.1
2,设置结点间交互的TCP端口,默认是9300
transport.tcp.port: 9300
3,设置对外服务的HTTP端口,默认为9200
http.port: 9200
4,设置是否压缩TCP传输时的数据,默认为false,不压缩
transport.tcp.compress: true
5,设置HTTP包内容的最大容量,默认100mb
http.max_content_length: 100mb
6,是否启用HTTP协议对外提供服务,默认为true,开启
http.enabled: true
五,集群的发现机制(Discovery)
ElasticSearch使用zen发现来寻找结点和选举主结点,组建集群;zen发现默认使用多播,但是,单播发现比较安全,推荐使用单播发现。
1,配置多播(multicast)
多播(multicast)是zen发现的默认方法,主要有以下配置选项:
- discovery.zen.ping.multicast.group:用于多播请求的群组地址,默认值是224.2.2.4;
- discovery.zen.ping.multicast.port:设置多播通信的端口,默认值是54328;
- discovery.zen.ping.multicast.ttl;设置多播请求被认为有效的时间,默认值是3s;
- discovery.zen.ping.multicast.address:设置ElasticSearch绑定的网络接口,默认为null,意味着ElasticSearch尝试绑定所有网络接口;
- discovery.zen.ping.multicast.enable:启用或禁用多播;
2,配置单播(unicast)
使用单播时,总是禁用多播,单播的配置选项:
discovery.zen.ping.unicast. hosts:指定接收单播请求的主机IP地址,推荐包含组成集群的所有主机,主机之间用逗号隔开;
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port"]
3,结点之间的状态检测
ping是结点之间发送的心跳信号,用于检测其他结点是否健康运行,如果其他结点无法响应该信号,那么集群认为该结点发生故障,配置ping信号的属性:
- discovery.zen.fd.ping_interval:默认为1s,设置结点之间互相ping信号的时间间隔;
- discovery.zen.fd.ping_timeout:默认为30s,设置当前结点发送ping信号后等待目标结点响应的时间,超过该时间,当前结点认为目标结点无法响应;
- discovery.zen.fd.ping_retries:默认为3次,设置重试次数,超过此次数之后,判定目标结点出现故障,停止工作;
- discovery.zen.ping.timeout: 默认值是3s,设置当前结点等待其他结点的ping信号的超时时间;
六,本地网关(Gateway)和还原(Recovery)
网关用于持久化存储集群的数据,包括集群的状态,索引和索引里面的数据,索引的类型映射和索引级别的配置信息等元数据,网关相当于关系型DB的事务日志。每一次集群数据的改变,ElasticSearch都将集群的数据存储到网关中。当集群重新启动时,它将会从网关中读取集群的数据,还原到上一次停机时的状态。
1,网关的类型
目前只支持local类型(本地网关),在本地文件系统中存储索引及其元数据;
gateway.type: local
2,还原控制
还原控制的选项有:
- gateway.recover_after_nodes:3,表示当集群中有3个结点之后,允许执行还原进程;
- gateway.recover_after_time:10m,表示当集群满足gateway.recover_after_nodes属性(集群中至少有3个结点)之后,ElasticSearch在10分钟之后开始执行还原进程;
- gateway.expected_nodes:5,设置集群期望的结点数量,当集群中结点的数目等于5,并且满足gateway.recover_after_nodes属性(集群中至少有3个结点)时,ElasticSearch将立即执行还原进程;
- 网关对数据结点和主结点的还原控制:
- gateway.recover_after_master_nodes 和 gateway.expected_master_nodes
- gateway.recover_after_data_nodes 和 gateway.expected_data_nodes
3,保护动作
默认情况下,ElasticSearch自动创建索引,推荐关闭该选项
action.disable_close_all_indices: true action.disable_delete_all_indices: true action.disable_shutdown: true action.auto_create_index: false
4,还原限制(Recovery Throttling)
- cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 4,在初始化还原期间,控制单个结点中执行并行还原进程的数量;
- cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 2,在增加/移除结点,重平衡期间,控制单个结点中执行并行还原进程的数量;
- indices.recovery.max_bytes_per_sec: 100mb,在还原时,吞吐量的上限,默认值是20MB;
- indices.recovery.concurrent_streams: 5,在还原分片时,设置开启的并发流的上限;
七,线程池配置
Elasticsearch公开两种类型的线程池:
- cache:无限制的线程池,为每个请求创建一个线程;
- fixed:固定大小的线程池,大小由size属性指定,
对于固定大小的线程池类型,必须为ElasticSearch指定一个请求队列(queue)用来保存请求,请求被存储到队列中,直到有一个空闲的线程来执行请求;如果队列满了,ElasticSearch无法把请求存放到队列中,该请求将被拒绝;
- threadpool.index.type: fixed
- threadpool.index.size: 100
- threadpool.index.queue_size: 500
附言:
ElasticSearch引擎的配置选项非常多,并且要真正理解这些配置选项对引擎的影响,也不是一件容易的事,不过,不用担心,在使用ElasticSearch时,真正需要修改配置选项的情况少之又少,所以,通常使用默认的配置就能满足生产环境的要求,ElasticSearch重要配置示例:
## cluster cluster.name: "my-es-cluster" ## node node.name: "node-1" node.master: true node.data: true ## index index.number_of_shards: 1 index.number_of_replicas: 0 ## memory bootstrap.mlockall: true ## network network.host: 192.168.0.1 transport.tcp.port: 9300 http.port: 9200 ## discovery discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 discovery.zen.ping.multicast.enabled: false discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port"] ## protection action.auto_create_index: false
## scripting script.inline: true script.indexed: true
参考文档:
Elasticsearch Reference [2.4] » Setup » Configuration
Elasticsearch Reference [2.4] » Modules
Elasticsearch Reference [2.4] » Modules » Node
Install and configure Elasticsearch in Windows