es的flush threshold size在哪修改？

Elasticsearch中的flush threshold size指标含义

flush threshold size这个参数主要用于控制Elasticsearch中索引的translog刷新时机和频率,对写入性能和数据安全性有重要影响。

在Elasticsearch中,新写入的数据会先缓存在内存buffer中,然后定期刷新(flush)到磁盘,转换成可搜索的Lucene段。flush主要发生在以下时机:

其中,flush threshold size就是用来控制第一个时机的。设置得越大,意味着内存中可以缓存更多数据,从而减少flush的频率,提高写入性能。但如果设置过大,可能会导致内存压力,同时也会增加ES节点意外宕机导致数据丢失的风险(因为未刷新到磁盘的数据可能会丢失)。

相反,如果设置得较小,会增加flush的频率,降低写入性能,但数据在磁盘中会更新鲜,发生宕机时丢失的数据会更少。

因此,flush threshold size代表了写入性能和数据安全性之间的一个权衡。设置得太大或太小都会有问题,需要根据实际的业务需求和集群情况进行合理配置。一般建议设置为ES节点heap的10%~30%。

除了对写入性能和数据安全性的影响,该参数的设置也会影响Elasticsearch的Segment Merging行为,从而影响查询性能。合理的设置有助于Elasticsearch保持较优的写入和查询性能。

如何优化Elasticsearch中的flush threshold size参数数值大小

优化Elasticsearch的flush threshold size参数需要权衡几个因素,没有一个放之四海而皆准的最佳数值。需要根据具体的使用场景和需求来设置合适的阈值。以下是一些优化建议供参考:

增大flush threshold size可以减少flush的频率,从而降低I/O操作,提高索引速度。但是过大的阈值会导致文档提交延迟变大,同时也会占用更多的堆内存。
减小flush threshold size可以加快文档提交,近实时搜索效果更好。但频繁的flush会增加I/O压力,索引速度变慢,同时segment数量会较多,影响搜索性能。
默认值512MB通常是个不错的平衡点。对于日志、度量这类有大量文档快速写入的场景,可以适当调大阈值,比如1GB。对于需要近实时搜索的场景,可以调小阈值。
要注意把flush threshold size控制在可接受的堆内存范围内。过大的阈值可能会引发GC问题或OOM。建议低于总堆内存的10%。
可以通过压测和性能监控,评估不同flush threshold size设置下的系统表现,找出最佳平衡点。要持续观察内存占用、GC情况、I/O使用等指标。
也可以考虑定时或定量flush的translog设置,与threshold size配合实现更精细的flush策略。
注意与其他写入相关的参数协调优化,如refresh interval、index buffer size等,全面考虑索引写入性能。
不同的shard可以使用不同的flush策略,在索引层面进行差异化设置和优化。

总之,flush threshold size的优化需要结合实际的业务特点、硬件条件、集群规模等因素全盘考虑,并通过压测验证找出最佳实践。还要定期Review优化效果,持续改进。

好的,举个具体例子。假设我们有一个电商平台的订单管理系统,使用Elasticsearch作为订单数据的存储和检索引擎。系统的特点如下:

根据以上场景,我们来尝试优化flush threshold size参数:

默认的512MB阈值,平均每写入512MB数据会触发一次flush。按照每秒100个订单,每个订单1KB估算,大约每5000秒(约1.4小时)会触发一次flush。这个频率有点低,可能会影响近实时搜索。
如果我们把阈值调小到256MB,则平均每2500秒(约42分钟)会触发一次flush。这样近实时搜索效果会有所提升,但索引写入速度会有所下降,segment数量也会增加。
考虑到高峰期每秒可达500个订单,256MB的阈值可能会导致flush过于频繁。我们可以尝试设置为384MB,这样平均每3750秒(约1小时)会触发一次flush,在高峰期大约每12分钟flush一次,是一个相对均衡的选择。
384MB的阈值占总堆内存(16GB * 10)的0.24%,远低于10%的上限,不会对内存和GC造成太大压力。
我们可以在staging环境中测试384MB阈值的系统表现,包括索引速度、搜索实时性、内存使用等,然后再决定是否应用到生产环境。
后续可以通过APM等工具持续监控flush频率、时长,segment变化,搜索和索引性能等指标,再进行调整和优化。

这个例子展示了如何根据具体的业务场景和系统特点,有针对性地调整flush threshold size参数,并通过测试验证找出相对最优的参数值。这个过程需要DevOps团队、开发和测试等多方协作,持续优化和改进。

在Elasticsearch中,flush threshold size可以通过以下几种方式进行修改:

indices.memory.index_buffer_size: 30%

以上设置会将flush threshold size设为JVM heap的30%。你可以根据需要调整百分比。

PUT /my-index-000001
{
  "settings": {
    "index.memory.index_buffer_size": "40mb" 
  }
}

这会将该索引的flush threshold size设为40MB。

PUT /_template/my_template
{
  "index_patterns": ["my-index-*"], 
  "settings": {
    "index.memory.index_buffer_size": "50mb"
  }
}

这样,名称匹配"my-index-*"的新索引会自动将flush threshold size设为50MB。

PUT /_cluster/settings
{
  "persistent" : {
    "indices.memory.index_buffer_size" : "25%"
  }
}

这会将集群中所有索引的flush threshold size设为25%。

需要注意的是:

es的flush threshold size在哪修改？

admin • 2024 年 05 月 07 日