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Elasticsearch 分片与副本配置:不同业务场景下的最佳实践

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1. 什么是分片和副本?

1.1 分片 (Shard)

1.2 副本 (Replica)

2. 分片和副本配置的常见误区

2.1 分片越多越好?

2.2 副本越多越好?

2.3 分片和副本随便配?

3. 不同业务场景下的分片和副本配置策略

3.1 日志分析场景

3.2 电商搜索场景

3.3 其他场景

4. 总结和建议

你好,我是你们的 Elasticsearch 技术顾问,老王。

今天咱们来聊聊 Elasticsearch (ES) 里一个至关重要,却又常常让人头疼的问题:分片和副本的配置。这玩意儿配置得好,你的集群跑得又快又稳;配置不好,轻则性能下降,重则数据丢失,那可就真让人“头秃”了。

很多刚接触 ES 的朋友,或者用了 ES 一段时间但没深入研究过的朋友,经常会问我:“老王,我这个场景应该怎么配分片和副本啊?”。这个问题,其实没有一个放之四海而皆准的答案。因为不同的业务场景,对 ES 的需求是不一样的,分片和副本的配置自然也就不一样。今天,我就结合几个常见的业务场景,来给大家详细讲讲,到底应该怎么配置分片和副本,才能让你的 ES 集群发挥出最大的效能。

1. 什么是分片和副本?

在深入讨论之前,咱们先来复习一下分片和副本的概念,确保咱们在同一个频道上。

1.1 分片 (Shard)

想象一下,你有一个巨大的图书馆,里面藏了数不清的书。如果把所有的书都堆在一个房间里,找起来肯定非常费劲。怎么办呢?聪明的图书管理员会把书分成不同的类别,放在不同的书架上,甚至不同的房间里。这样,你就可以根据书的类别,快速找到你想要的书。

ES 的分片,就相当于图书馆里的这些不同的书架或者房间。ES 会把你的索引数据分成多个分片,每个分片存储一部分数据。这样做的好处显而易见:

  • 水平扩展: 当你的数据量不断增长时,你可以通过增加分片数量,把数据分散到更多的节点上,从而提高整个集群的存储和处理能力。
  • 提高性能: 查询数据时,ES 可以并行地在多个分片上进行搜索,大大提高了查询速度。

1.2 副本 (Replica)

还是拿图书馆举例子。如果某个房间里的书架坏了,或者书被损坏了,怎么办呢?为了防止这种情况发生,图书管理员会把重要的书复制几份,放在不同的地方。这样,即使一份书出了问题,还有其他的备份可以用。

ES 的副本,就相当于这些书籍的备份。每个分片都可以有多个副本,这些副本存储着和主分片完全相同的数据。副本的主要作用是:

  • 高可用性: 当某个节点发生故障,导致主分片不可用时,ES 会自动把副本分片提升为主分片,保证服务的持续可用。
  • 提高读取性能: ES 可以从主分片或副本分片上读取数据,多个副本可以分担读取压力,提高查询性能。

2. 分片和副本配置的常见误区

在讲具体的配置策略之前,我先来纠正几个常见的误区:

2.1 分片越多越好?

错!分片数量并不是越多越好。每个分片都会占用一定的系统资源,比如文件句柄、内存、CPU 等。如果分片数量过多,会导致集群的元数据管理负担加重,反而会降低性能。过多的分片还会增加跨分片查询的开销。

2.2 副本越多越好?

同样错!副本虽然可以提高可用性和读取性能,但也会占用更多的存储空间。而且,写入数据时,ES 需要把数据同步到所有副本上,副本越多,写入性能就会越低。

2.3 分片和副本随便配?

更错!分片和副本的配置,需要根据你的业务场景、数据量、硬件资源等因素综合考虑。随便配置,很可能会导致集群性能低下,甚至数据丢失。

3. 不同业务场景下的分片和副本配置策略

接下来,我们就来看看几个常见业务场景下的分片和副本配置策略。

3.1 日志分析场景

日志分析是 ES 最常见的应用场景之一。比如,你可能需要收集和分析服务器的访问日志、应用程序的错误日志、安全审计日志等等。这类场景通常有以下特点:

  • 数据量大: 日志数据通常会源源不断地产生,数据量会随着时间的推移不断增长。
  • 写入频繁: 日志数据需要实时写入 ES。
  • 查询模式多样: 你可能需要根据时间范围、关键字、错误码等多种条件来查询日志。
  • 对数据丢失的容忍度较低: 日志数据通常用于故障排查、安全审计等重要用途,丢失数据可能会造成严重后果。

针对日志分析场景,我建议你采用以下配置策略:

  • 基于时间创建索引: 按天、周或月创建索引,例如 logstash-2023.10.26logstash-2023.10logstash-2023
  • 分片数量: 每个索引的分片数量,可以根据你的数据量和硬件资源来确定。一般来说,建议每个分片的大小控制在 20GB-50GB 之间。你可以根据每天的数据量,估算出需要的总分片数量,然后除以节点数量,得到每个节点的分片数量。尽量保持每个节点上的分片数量大致相等。
  • 副本数量: 为了保证高可用性,建议至少配置 1 个副本。如果你的数据非常重要,或者你的集群节点数量较少,可以考虑配置 2 个或更多副本。但要注意,副本越多,写入性能会越低。
  • 使用 ILM (Index Lifecycle Management): ES 的 ILM 功能可以帮助你自动化管理索引的生命周期,例如定期创建新索引、滚动旧索引、删除过期索引等。这对于日志分析场景非常有用。
  • Hot-Warm-Cold 架构: 对于日志数据,你通常只需要查询最近一段时间的数据,而较早的数据访问频率较低。可以采用 Hot-Warm-Cold 架构,把热数据(最近的数据)存储在高性能的 SSD 硬盘上,温数据和冷数据存储在容量更大、成本更低的 HDD 硬盘上。这样可以兼顾性能和成本。

举个例子:

假设你每天产生 100GB 的日志数据,你有 3 个节点,每个节点配置了 1TB 的 SSD 硬盘。你可以这样配置:

  • 按天创建索引,每个索引 5 个分片,1 个副本。
  • 使用 ILM,每天滚动一次索引,保留最近 7 天的数据。
  • 3 个节点都配置为 Hot 节点,存储最近 7 天的数据。

3.2 电商搜索场景

电商搜索是 ES 的另一个典型应用场景。用户可以通过关键词、分类、品牌等多种条件来搜索商品。这类场景通常有以下特点:

  • 数据量相对较小: 相比于日志数据,商品数据的数量通常要少得多。
  • 读取频繁: 用户会频繁地搜索商品,对查询性能要求很高。
  • 写入相对较少: 商品信息通常不会频繁更新。
  • 对数据一致性要求高: 商品信息必须准确无误,不能出现数据丢失或不一致的情况。

针对电商搜索场景,我建议你采用以下配置策略:

  • 索引数量: 通常只需要创建一个索引,或者根据商品类别创建少量索引。
  • 分片数量: 由于数据量相对较小,分片数量不需要太多。可以根据你的商品数量和节点数量来确定。一般来说,每个节点的分片数量不宜过多,建议控制在几十个以内。如果你的商品数量很少,甚至可以只使用一个分片。
  • 副本数量: 为了保证高可用性和读取性能,建议至少配置 1 个副本。如果你的集群节点数量较少,或者你的搜索请求非常频繁,可以考虑配置 2 个或更多副本。
  • 优化查询性能: 电商搜索对查询性能要求很高,你可以通过以下方式来优化:
    • 使用合适的分析器,对商品名称、描述等字段进行分词。
    • 使用过滤器缓存,缓存常用的过滤条件。
    • 使用路由 (Routing),把相关的商品数据存储在同一个分片上,减少跨分片查询的开销。

举个例子:

假设你有 100 万个商品,你有 3 个节点,每个节点配置了 500GB 的 SSD 硬盘。你可以这样配置:

  • 创建一个索引,10 个分片,2 个副本。
  • 使用 IK 中文分词器,对商品名称和描述进行分词。
  • 使用过滤器缓存,缓存常用的品牌、分类等过滤条件。

3.3 其他场景

除了日志分析和电商搜索,ES 还可以应用于很多其他场景,例如:

  • 安全分析: 收集和分析安全事件日志,检测潜在的安全威胁。
  • 指标监控: 收集和分析服务器、应用程序的性能指标,监控系统的运行状态。
  • 地理位置搜索: 根据地理位置信息,搜索附近的商家、地点等。

这些场景的分片和副本配置策略,可以参考日志分析和电商搜索的思路,根据具体的需求进行调整。

4. 总结和建议

总的来说,ES 的分片和副本配置,没有一成不变的规则,需要根据你的业务场景、数据量、硬件资源等因素综合考虑。我建议你遵循以下原则:

  • 理解你的需求: 在配置之前,先搞清楚你的业务场景是什么,对 ES 的性能、可用性、数据一致性等方面的要求是什么。
  • 从小规模开始: 不要一开始就配置过多的分片和副本。可以先从小规模开始,然后根据实际情况逐步调整。
  • 监控你的集群: 配置完成后,要密切监控你的集群的运行状态,包括 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O、查询延迟等指标。如果发现性能瓶颈,及时进行调整。
  • 持续优化: ES 的配置不是一劳永逸的,需要根据你的业务发展和数据变化,持续进行优化。 记住:没有最好,只有最合适。

希望今天的分享对你有所帮助。如果你还有其他关于 ES 的问题,欢迎随时向我提问。咱们下期再见!

ES老王 Elasticsearch分片副本

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