Elasticsearch探索：实现数据自动冷热分离

2021-01-12 10:16:44 浏览数 (1)

简介

在基于时序数据中，我们总是关心最近产生的数据，例如查询订单通常只会查询最近三天，至多到最近一个月的，查询日志也是同样的情形，很少会去查询历史数据，也就是说类似的时序数据随着时间推移，价值在逐渐弱化。在es中经常按日或按月建立索引，我们很容易想到，历史索引被查询命中的概率越来越低，不应该占用高性能的机器资源(比如大内存，SSD)，可以将其迁移到低配置的机器上，从而实现冷热数据分离存储。

分片分配规则

假设我们有三个es节点，一台高性能机器(hot)和2个低配置机器(warm)，通常索引分片会均匀分布在集群节点中，但我们希望最新的数据由于其写入和查询频繁的特性，只能保存在hot节点上，而过期的数据保存在warm节点上。 实现该功能，首先要对节点人为的打个标签，然后在索引创建时指定要把分片分配给hot节点，在索引不再写入后，迁移到warm节点上

节点tag

依次启动三个节点，同时加入box_type和resource_level标签，box_type标记node1、node2为warm节点，node3为hot节点，resource_level标记机器资源的性能，分为高，中，低

代码语言：javascript复制
bin/elasticsearch -d -p pid -E node.name=node1 -E node.max_local_storage_nodes=3 -E path.data=node1_data -E path.logs=node1_logs -E node.attr.box_type=warm -E node.attr.resource_level=high

bin/elasticsearch -d -p pid -E node.name=node2 -E node.max_local_storage_nodes=3 -E path.data=node2_data -E path.logs=node2_logs -E node.attr.box_type=warm -E node.attr.resource_level=mdeium

bin/elasticsearch -d -p pid -E node.name=node3 -E node.max_local_storage_nodes=3 -E path.data=node3_data -E path.logs=node3_logs -E node.attr.box_type=hot -E node.attr.resource_level=high


查看属性：kibana中输入以下命令
GET _cat/indices?v
得到以下结果，可以看到box_type和resource_level标签在每个节点的值
node  host      ip        attr              value
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.machine_memory 17179869184
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.max_open_jobs  20
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 box_type          hot
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 xpack.installed   true
node3 127.0.0.1 127.0.0.1 resource_level    high
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.machine_memory 17179869184
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 box_type          warm
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 xpack.installed   true
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.max_open_jobs  20
node1 127.0.0.1 127.0.0.1 resource_level    high
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.machine_memory 17179869184
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 ml.max_open_jobs  20
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 box_type          warm
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 xpack.installed   true
node2 127.0.0.1 127.0.0.1 resource_level    mdeium

建立索引

假设当前时间为2019年9月1日，作为最新的数据存储在hot节点上，只需要在建立索引时指定allocation策略即可

代码语言：javascript复制
PUT api_log_2019-09-01
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, 
    "number_of_replicas": 0, 
    "index.routing.allocation.require.box_type": "hot"  # 将新数据索引到有hot标签的节点上
  }
}

index.routing.allocation详解：该配置支持include，require，exclude三种选项，它们的值都可以是多个，用逗号分隔
index.routing.allocation.include.{attribute}：将索引分配给具有至少一个值的节点。
index.routing.allocation.require.{attribute}：将索引分配给具有所有值的节点。
index.routing.allocation.exclude.{attribute}：将索引分配给没有该值的节点

es还提供了以下内置字段

_name： 节点名称匹配
_host_ip：主机名ip地址匹配
_publish_ip：publish ip匹配，参考network.publish_host配置
_ip：_host_ip或者_publish_ip匹配
_host：主机名匹配

假设建立索引时没有配置该选项也不要紧，动态修改即可

代码语言：javascript复制
PUT api_log_2019-09-01/_settings
{
  "index.routing.allocation.require.box_type": "hot"
}

迁移索引

迁移历史索引到warm节点的方式也是采用动态修改请求的方式

代码语言：javascript复制
PUT api_log_2019-09-01/_settings
{
    "index.routing.allocation.require.box_type": "warm",
    "index.routing.allocation.include.resource_level": "mdeium"
}

我们将api_log_2019-09-01迁移到了box_type为warm，resource_level为mdeium的节点，即node2

通过查询索引分片的分布情况
GET _cat/shards/api_log_2019-09-01?v

结果如下：
index          shard prirep state   docs store ip        node
api_log_2019-09-01 1     p      STARTED 4711 4.1mb 127.0.0.1 node2
api_log_2019-09-01 2     p      STARTED 4656   4mb 127.0.0.1 node2
api_log_2019-09-01 0     p      STARTED 4707 4.1mb 127.0.0.1 node2

大家应该也注意到了，迁移索引的步骤是手动完成的，有没有更智能的方式呢，答案是肯定的，rollover API可以很好地实现这个功能

ElasticsearchService 全文检索

0 人点赞