一、问题分析 最近公司的es插入/更新性能大幅度下降,单日数据(70w)刷入从原来10min+,变成了现在的解决3h。插入效率从1k-2k条/s,到现在100-200条/s。 总结了下问题的原因,有以下几点: 堆内存不足 segment数量过多导致内存吃紧 业务线程阻塞 ...
加配置项index.merge.policy.floor segment 设置每个segment最小值,index.merge.scheduler.max thread count ES集群负载较低时,后台合并segment线程数,一般 核数 curl XPUThttp: xxxx: m pd cu id ip es inc hi out settings d index.merge.policy ...
2020-02-24 16:18 0 4614 推荐指数:
一、问题分析 最近公司的es插入/更新性能大幅度下降,单日数据(70w)刷入从原来10min+,变成了现在的解决3h。插入效率从1k-2k条/s,到现在100-200条/s。 总结了下问题的原因,有以下几点: 堆内存不足 segment数量过多导致内存吃紧 业务线程阻塞 ...
#系统默认的最大打开文件数的限制 vi /etc/security/limits.conf * - nproc 50240 ...
1、集群规划优化实践 1.1 基于目标数据量规划集群 在业务初期,经常被问到的问题,要几个节点的集群,内存、CPU要多大,要不要SSD? 最主要的考虑点是:你的目标存储数据量是多大?可以针对目标数据量反推节点多少。 1.2 要留出容量Buffer 注意:Elasticsearch有三个 ...
ElasticSearch性能优化主要分为4个方面的优化。 一、服务器部署 二、服务器配置 三、数据结构优化 四、运行期优化 一、服务器部署 1、增加1-2台服务器,用于负载均衡节点 elasticSearch的配置文件中有2个参数:node.master和node.data ...
ELASTIC 写i性能优化 refresh translog flush refresh 优化 translog优化 flush 优化 读性能优化 ...
Terms Aggregation 的计算方式主要有以下两种: map,在内存中构建映射表,利用映射表完成聚合计算,可以看得出,这种方式会比较消耗内存。 global_ordinals,每个桶都会 ...
一、背景 每周统计接口耗时,发现耗时较长的前几个接口tp5个9都超过了1000ms。 经过分析慢查询的原因是ES查询耗时太长导致的 二、设计方案 1、问题定位 查询功能使用不当导致慢查询 索引设计存在不合理的地方,导致慢查询 2、方案概述 2.1、查询Fetch Source优化 ...
首先对不必要的字段不做分词也就是不做索引,禁止内存交换 1.shard 一个Shard就是一个Lucene实例,是一个完整的搜索引擎。 分片数过多会导致检索时打开比较多的文件,多台服 ...