Elasticsearch ILM热温冷架构索引迁移？Shrink Action与Force Merge优化 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Elasticsearch ILM 热温冷架构索引迁移与 Shrink Action 及 Force Merge 优化

各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 Elasticsearch 中一个非常重要的主题：热温冷架构下的索引迁移，以及如何利用 Shrink Action 和 Force Merge 进行优化。我们将深入探讨这些概念，并通过实际的代码示例来演示如何在生产环境中应用它们。

一、热温冷架构简介

在处理大规模时间序列数据时，Elasticsearch 的热温冷架构是一种常见的优化策略。其核心思想是将数据按照访问频率和存储需求进行分层，从而实现成本效益的最大化。

层级	数据特点	存储介质	优化策略
热数据层（Hot Tier）	近期数据，频繁读写	高性能存储（SSD）	高索引速度，快速检索
温数据层（Warm Tier）	较旧数据，读写频率降低	成本较低的存储（HDD）	降低资源消耗，优化查询性能
冷数据层（Cold Tier）	历史数据，极少访问	廉价存储（对象存储）	最小化存储成本，归档备份

热温冷架构的核心目标：

优化性能：热数据层使用高性能存储，保证快速读写。
降低成本：温冷数据层使用低成本存储，减少资源消耗。
数据生命周期管理：通过 ILM (Index Lifecycle Management) 自动将数据从热层迁移到冷层。

二、索引迁移策略

在热温冷架构中，索引迁移是至关重要的一环。 ILM 策略定义了索引在不同层级之间的移动规则。常见的迁移策略包括：

基于时间：例如，将超过 30 天的数据从热层迁移到温层。
基于大小：例如，当索引大小超过 50GB 时，将其迁移到温层。
基于磁盘空间：当节点磁盘空间不足时，将索引迁移到其他节点或存储层。

ILM 策略示例

下面是一个 ILM 策略的示例，该策略将索引在 30 天后迁移到温层，并在 90 天后迁移到冷层：

PUT _ilm/policy/my_hot_warm_cold_policy
{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "min_age": "0ms",
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_age": "30d",
            "max_size": "50gb"
          }
        }
      },
      "warm": {
        "min_age": "30d",
        "actions": {
          "shrink": {
            "number_of_shards": 1
          },
          "forcemerge": {
            "max_num_segments": 1
          },
          "allocate": {
            "require": {
              "data": "warm"
            }
          }
        }
      },
      "cold": {
        "min_age": "90d",
        "actions": {
          "allocate": {
            "require": {
              "data": "cold"
            }
          },
          "freeze": {}
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "365d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

说明：

hot 阶段：索引创建后立即处于热阶段。rollover action 用于当索引达到最大年龄或大小限制时，自动创建新的索引。
warm 阶段：当索引达到 30 天时，进入温阶段。shrink action 将索引缩小到 1 个分片。forcemerge action 将索引合并到 1 个段。allocate action 将索引分配到具有 data: warm 属性的节点。
cold 阶段：当索引达到 90 天时，进入冷阶段。allocate action 将索引分配到具有 data: cold 属性的节点。freeze action 将索引冻结，以减少资源消耗。
delete 阶段：当索引达到 365 天时，将被删除。

应用 ILM 策略

将 ILM 策略应用于索引模板，以便所有匹配该模板的新索引都将自动应用该策略：

PUT _template/my_index_template
{
  "index_patterns": ["my-index-*"],
  "settings": {
    "index.lifecycle.name": "my_hot_warm_cold_policy",
    "index.lifecycle.rollover_alias": "my-index"
  }
}

说明：

index_patterns：指定要应用该模板的索引名称模式。
index.lifecycle.name：指定要使用的 ILM 策略的名称。
index.lifecycle.rollover_alias：指定用于 rollover 的别名。

三、Shrink Action

Shrink Action 允许你将一个索引缩小到更少的分片。这对于温数据层非常有用，因为温数据层的读写频率较低，不需要太多的分片来支持高并发。

Shrink Action 的原理

Shrink Action 的原理是将索引复制到一个新的索引中，并在复制过程中将分片数量减少到指定的值。在复制完成后，原始索引将被删除，新的索引将取代它。

Shrink Action 的优点

减少资源消耗：减少分片数量可以减少节点上的资源消耗，例如内存和磁盘空间。
提高查询性能：对于只读或很少写入的索引，较少的分片可以提高查询性能。
简化管理：减少分片数量可以简化索引的管理。

Shrink Action 的局限性

需要额外的磁盘空间：Shrink Action 需要额外的磁盘空间来存储新的索引。
需要停机时间：在 Shrink Action 执行期间，索引不可用。
只能缩小分片数量：Shrink Action 只能缩小分片数量，不能增加分片数量。

Shrink Action 示例

以下是一个使用 Shrink Action 将索引缩小到 1 个分片的示例：

PUT my-index-000001/_settings
{
  "settings": {
    "index.number_of_replicas": 0,
    "index.routing.allocation.require._name": null,
    "index.blocks.write": true
  }
}

POST my-index-000001/_shrink/my-shrunk-index
{
  "settings": {
    "index.number_of_shards": 1,
    "index.number_of_replicas": 1,
    "index.codec": "best_compression"
  },
  "aliases": {
    "my-index": {}
  }
}

说明：

准备索引：
- 将副本数设置为 0，以加快 shrink 过程。
- 移除任何分片分配规则，允许所有节点参与 shrink 过程。
- 将索引设置为只读，防止在 shrink 过程中写入数据。
执行 Shrink Action：
- my-index-000001/_shrink/my-shrunk-index：指定要 shrink 的索引和新的索引名称。
- index.number_of_shards: 设置为目标分片数量 (1)。
- index.number_of_replicas: 设置副本数量。
- index.codec: 使用最佳压缩算法，节省存储空间。
- aliases: 将旧索引的别名转移到新索引上，保证应用程序的正常访问。

Java 代码示例

以下是一个使用 Java API 执行 Shrink Action 的示例：

import org.elasticsearch.action.admin.indices.shrink.ShrinkRequest;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;

import java.io.IOException;

public class ShrinkIndexExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 假设已经创建了 RestHighLevelClient
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                // 配置 client
        );

        String sourceIndex = "my-index-000001";
        String targetIndex = "my-shrunk-index";

        // 创建 ShrinkRequest
        ShrinkRequest request = new ShrinkRequest(targetIndex, sourceIndex);

        // 设置新的索引设置
        Settings settings = Settings.builder()
                .put("index.number_of_shards", 1)
                .put("index.number_of_replicas", 1)
                .put("index.codec", "best_compression")
                .build();
        request.getTargetIndexRequest().settings(settings);

        // 执行 Shrink Action
        AcknowledgedResponse response = client.indices().shrink(request, RequestOptions.DEFAULT);

        // 检查是否成功
        if (response.isAcknowledged()) {
            System.out.println("Shrink index successfully!");
        } else {
            System.out.println("Shrink index failed!");
        }

        // 关闭 client
        client.close();
    }
}

注意事项

在执行 Shrink Action 之前，请确保有足够的磁盘空间。
在执行 Shrink Action 期间，索引不可用，请做好相应的容错处理。
Shrink Action 只能缩小分片数量，不能增加分片数量。
在执行 Shrink Action 之后，需要更新索引别名，以确保应用程序可以正常访问索引。

四、Force Merge 优化

Force Merge 操作是将索引中的所有段合并成一个或几个大的段。这可以提高查询性能，减少磁盘空间占用。

Force Merge 的原理

Elasticsearch 在写入数据时，会将数据分成多个小的段。当查询索引时，Elasticsearch 需要扫描所有这些段，这会影响查询性能。 Force Merge 操作会将所有这些段合并成一个或几个大的段，从而减少了需要扫描的段的数量，提高了查询性能。

Force Merge 的优点

提高查询性能：减少需要扫描的段的数量，提高查询性能。
减少磁盘空间占用：合并段可以减少磁盘空间占用。
优化压缩：可以重新压缩数据，提高压缩率。

Force Merge 的局限性

需要大量的 I/O 操作：Force Merge 操作需要大量的 I/O 操作，会影响集群的性能。
需要停机时间：在 Force Merge 操作执行期间，索引不可用。
会生成更大的段：Force Merge 操作会生成更大的段，这可能会影响索引的更新性能。

Force Merge 示例

以下是一个使用 Force Merge 操作将索引合并成 1 个段的示例：

POST /my-index-000001/_forcemerge?max_num_segments=1

说明：

max_num_segments=1：指定要合并成的段的数量。

Java 代码示例

以下是一个使用 Java API 执行 Force Merge 操作的示例：

import org.elasticsearch.action.admin.indices.forcemerge.ForceMergeRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.forcemerge.ForceMergeResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

import java.io.IOException;

public class ForceMergeIndexExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 假设已经创建了 RestHighLevelClient
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
              // 配置 client
        );

        String indexName = "my-index-000001";

        // 创建 ForceMergeRequest
        ForceMergeRequest request = new ForceMergeRequest(indexName);
        request.maxNumSegments(1); // 合并为1个段

        // 执行 Force Merge Action
        ForceMergeResponse response = client.indices().forceMerge(request, RequestOptions.DEFAULT);

        // 检查是否成功
        if (response.getFailedShards() == 0) {
            System.out.println("Force merge index successfully!");
        } else {
            System.out.println("Force merge index failed!");
        }

        // 关闭 client
        client.close();
    }
}

注意事项

在执行 Force Merge 操作之前，请确保集群的负载较低，并且有足够的资源。
在执行 Force Merge 操作期间，索引不可用，请做好相应的容错处理。
Force Merge 操作会生成更大的段，这可能会影响索引的更新性能。
谨慎使用 Force Merge 操作，只有在必要时才使用。建议在温数据层和冷数据层使用。

五、最佳实践

在实施热温冷架构、Shrink Action 和 Force Merge 时，以下是一些最佳实践：

合理规划索引生命周期：根据数据的访问模式和存储需求，合理规划索引的生命周期。
监控集群资源：监控集群的 CPU、内存、磁盘空间和 I/O 等资源，确保集群有足够的资源来支持索引迁移和优化操作。
选择合适的存储介质：根据数据的访问频率和存储需求，选择合适的存储介质。
谨慎使用 Force Merge 操作：只有在必要时才使用 Force Merge 操作，并且在集群负载较低时执行。
定期维护索引：定期执行索引优化操作，例如 Shrink Action 和 Force Merge，以提高查询性能和减少磁盘空间占用。
充分测试：在生产环境中实施任何更改之前，请在测试环境中进行充分测试。
自动化：尽可能地自动化索引生命周期管理，例如使用 ILM 策略自动执行索引迁移和优化操作。

六、结合使用 Shrink 和 Force Merge

通常，Shrink 和 Force Merge 会一起使用，以进一步优化温数据层和冷数据层的存储和性能。

Shrink: 先使用 Shrink Action 减少分片数量，降低资源消耗。
Force Merge: 再使用 Force Merge 将剩余的分片合并成更少的段，提高查询效率。

示例：ILM 策略中的结合使用

在上面的 ILM 策略示例中，warm 阶段就包含了 shrink 和 forcemerge 两个 actions。

七、常见问题解答

Q: Shrink Action 和 Split Action 有什么区别？

A: Shrink Action 用于减少分片数量，Split Action 用于增加分片数量。 Shrink Action 适用于温数据层和冷数据层，Split Action 适用于热数据层。
Q: Force Merge 操作是否会丢失数据？

A: Force Merge 操作不会丢失数据。它只是将索引中的所有段合并成一个或几个大的段。
Q: 如何判断是否需要执行 Force Merge 操作？

A: 可以使用 _segments API 查看索引中的段的数量。如果段的数量过多，可以考虑执行 Force Merge 操作。
Q: ILM 策略是否会影响索引的写入性能？

A: ILM 策略本身不会直接影响索引的写入性能。但是，ILM 策略中包含的某些操作，例如 Shrink Action 和 Force Merge，可能会影响索引的写入性能。

八、选择合适的优化策略

选择使用 Shrink Action 还是 Force Merge，或者两者都使用，取决于你的具体需求和数据特征。下表提供了一些指导：

特性	Shrink Action	Force Merge
目标	减少分片数量，降低资源消耗	减少段数量，提高查询效率
适用场景	温数据层，分片数量过多	温数据层/冷数据层，段数量过多
资源消耗	中等，需要额外的磁盘空间	高，需要大量的 I/O
停机时间	短暂	较长
数据写入影响	无	可能降低写入性能

九、总结

今天，我们深入探讨了 Elasticsearch 中热温冷架构下的索引迁移，以及如何利用 Shrink Action 和 Force Merge 进行优化。通过合理的策略和优化手段，我们可以有效地管理大规模时间序列数据，并实现成本效益的最大化。
希望今天的分享对大家有所帮助！谢谢大家！

Elasticsearch ILM 热温冷架构索引迁移与 Shrink Action 及 Force Merge 优化

一、热温冷架构简介

二、索引迁移策略

三、Shrink Action

四、Force Merge 优化

五、最佳实践

六、结合使用 Shrink 和 Force Merge

七、常见问题解答

八、选择合适的优化策略

九、总结

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