Elasticsearch是一个分布式、高可扩展的搜索引擎，它允许用户将大量数据存储在集群中，并通过高效的查询引擎进行检索。然而，随着数据的增长，如何管理存储空间和确保系统的稳定性变得尤为重要。为此，Elasticsearch引入了磁盘水位线（disk watermark）的概念，以监控和管理磁盘空间的使用。
文章目录- 基本概念
- 重要性
- 工作原理
- 配置方法
- 最佳实践和建议
- 总结
基本概念
在Elasticsearch中，磁盘水位线是一种机制，用于监控集群中各个节点的磁盘使用情况。通过设定不同的水位线阈值，Elasticsearch能够在磁盘空间即将耗尽时采取适当的措施，例如停止写入新的数据，或者将数据从高水位节点移动到其他节点。
重要性
磁盘水位线对于Elasticsearch来说至关重要，原因有以下几点：
- 防止数据丢失：通过监控磁盘使用情况，可以防止由于磁盘空间不足导致的数据丢失。
- 维护系统稳定性：当磁盘空间不足时，Elasticsearch可能会停止写入新的数据，这可能导致系统的性能下降或中断服务。
- 提高数据恢复能力：在数据丢失前，通过预先的警告和预防措施，可以更容易地恢复数据。
工作原理
Elasticsearch的磁盘水位线是基于磁盘使用率的阈值，当磁盘使用率超过这些阈值时，Elasticsearch会采取相应的行动。这些阈值包括：
- Low Watermark：当磁盘使用率达到此阈值时，Elasticsearch会停止向该节点分配新的分片,对于新创建的索引主分片不影响，副本分片受影响。默认值为85%，但可以根据需要进行调整。
- High Watermark：当磁盘使用率达到此阈值时，Elasticsearch会尝试将现有分片从该节点移动到其他节点,会影响所有分片的分配。默认值为90%，但同样可以根据需要进行调整。
- Flood Stage：当磁盘使用率达到此阈值时，Elasticsearch会将节点标记为不可分配，并尝试将所有分片从该节点移动到其他节点,节点上的分片设置为只读索引。默认值为95%，同样可以根据需要进行调整。防止磁盘空间耗尽最后的手段。当磁盘低于 high 水位时，索引块自动释放。
官网解释:
配置方法
在Elasticsearch的配置文件中（通常是elasticsearch.yml），可以设定这些磁盘水位线的阈值。例如：
cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85%
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 90%
cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 95%固定值设置:
代码语言：javascript复制cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 200g
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 100g
cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 30g这些配置参数可以根据需要进行调整，以适应不同的存储需求和性能目标。
最佳实践和建议
- 定期监控：定期检查磁盘水位线的状态和集群的健康状况，确保系统有足够的磁盘空间。
- 备份策略：建立有效的备份策略，以防数据丢失。
- 优化存储：考虑使用更高效的存储解决方案，如SSD，以提高性能和减少磁盘空间的使用。
- 合理规划：在创建索引时，合理规划分片和副本的数量，以减少对磁盘空间的需求。
- 清理无用数据：定期删除无用的旧数据，以释放磁盘空间。
总结
Elasticsearch的磁盘水位线是一种强大的工具，它帮助管理员监控和管理Elasticsearch集群的磁盘使用情况，防止数据丢失和系统性能下降。通过合理配置和使用磁盘水位线，可以确保Elasticsearch集群的稳定性和可靠性。
