本套技术专栏作者（秦凯新）专注于大数据及容器云核心技术解密，具备5年工业级IOT大数据云平台建设经验，可提供全栈的大数据+云原生平台咨询方案，请持续关注本套博客。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何学术交流，可随时联系。

1. 索引管理

1.1 创建索引

用settings给这个索引在创建时可以添加一些设置，还有可以初始化一些type的mapping

  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/twitter?pretty' -d '
  {
      "settings" : {
          "index" : {
              "number_of_shards" : 3, 
              "number_of_replicas" : 2 
          }
      },
      "mappings" : {
          "type1" : {
              "properties" : {
                  "field1" : { "type" : "text" }
              }
          }
      }
  }'

1.2 索引创建返回消息的解释

默认情况下，索引创建命令会在每个primary shard的副本开始进行复制以后，或者是请求超时以后，返回一个响应消息，类似下面这样的。
其中acknowledged表明了这个索引有没有创建成功，shards_acknowledged表明了每个primary shard有没有足够数量的replica开始进行复制了。有可能这两个参数会为false，但是索引依然可以创建成功。因为这些参数仅仅是表明在请求超时之前，那两个行为有没有成功，也有可能请求超时了，在超时前都没成功，但是超时后在es server端还是都执行了。
如果acknoledged是false，那么就可能是超时了，此时接受到响应消息的时候，cluster state都还没变更，没有加入新创建的index，但是也许之后还是会创建这个index。如果shards_acknowledged是false，那么可能在primary shard进行副本copy之前，就timeout了，但是此时也许index创建成功了，而且cluster state已经加入了新创建的index。
```
  {
      "acknowledged": true,
      "shards_acknowledged": true
  }
```

1.3 删除索引

删除索引中的一个type
curl -XDELETE 'http://elasticsearch02:9200/twitter?pretty'

1.4 查询索引设置信息

curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/twitter?pretty'

1.5 打开/关闭索引

如果关闭了一个索引之后，那么这个索引是不会带来任何的性能开销了，只要保留这个索引的元数据即可，然后对这个索引的读写操作都不会成功。一个关闭的索引可以接着再打开，打开以后会进行shard recovery过程。

比如说你在做一些运维操作的时候，现在你要对某一个索引做一些配置，运维操作，修改一些设置，关闭索引，不允许写入，成功以后再打开索引

  curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_close?pretty'
  curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_open?pretty'
  
  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/twitter/type1/1?pretty' -d '
  {
  	"field1": "1"
  }'

1.6 压缩索引

shrink命令可以将一个已有的索引压缩成一个新的索引，同时primary shard会更少。
primary shard因为涉及到document的hash路由问题，所以是不允许修改的。但是如果要减少index的primary shard，可以用shrink命令来压缩index。但是压缩后的shard数量必须可以被原来的shard数量整除。举例来说，一个有8个primary shard的index可以被压缩成4个，2个，或者1个primary shard的index。
压缩索引，比如是要保留7天的数据，那么给了10个shard，但是现在需求变了，这个索引只要保留3天的数据就可以了，那么数据量变小了，就不需要10个shard了，就可以做shrink操作，5个shard。

shrink命令的工作流程如下：

  （1）首先，它会创建一个跟source index的定义一样的target
       index，但是唯一的变化就是primary shard变成了指定的数量
  （2）接着它会将source index的segment file直接用hard-link的方式连接到
       target index的segment file，如果操作系统不支持hard-link，那么就会将
        source index的segment file都拷贝到target index的
        data dir中，会很耗时。如果用hard-link会很快
  （3）最后，会将target index进行shard recovery恢复

如果要shrink index，那么这个index必须先被标记为read only，而且这个index的每个shard的某一个copy，可以是primary或者是replica，都必须被复制到一个节点上去。
默认情况下，index的每个shard有可能在不同机器上的，比如说，index有5个shard，shard0和shard1在机器1上，shard2、shard3在机器2上，shard4在机器3上。现在还得把shard0，shard1，shard2，shard3，shard4全部拷贝到一个同一个机器上去，但是可以是shard0的replica shard。而且每个primary shard都必须存在。可以通过下面的命令来完成。其中index.routing.allocation.require._name必须是某个node的名称，这个都是可以自己设置的。
```
  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_settings?pretty' -d '
  {
    "settings": {
      "index.routing.allocation.require._name": "node-elasticsearch-02", 
      "index.blocks.write": true 
    }
  }'
```
这个命令会花费一点时间将source index每个shard的一个copy都复制到指定的node上去，可以通过GET _cat/recovery?v命令来追踪这个过程的进度。
等上面的shard copy relocate过程结束之后，就可以shrink一个index，用下面的命令即可：
```
  POST my_source_index/_shrink/my_target_inde
```
如果target index被添加进了cluster state之后，这个命令就会立即返回，不是等待shrink过程完成之后才返回的。当然还可以用下面的命令来shrink的时候修改target index的设置，在settings里就可以设置target index的primary shard的数量。
```
  curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_shrink/twitter_shrinked?pretty' -d '
  {
    "settings": {
      "index.number_of_replicas": 1,
      "index.number_of_shards": 1, 
      "index.codec": "best_compression" 
    }
  }'
```
是需要监控整个shrink的过程的，用GET _cat/recovery?v即可。

1.7 rollover index创建新索引

rollover命令可以将一个alias重置到一个新的索引上去，如果已经存在的index被认为太大或者数据太旧了。这个命令可以接收一个alias名称，还有一系列的condition。
如果索引满足了condition，那么就会创建一个新的index，同时alias会指向那个新的index。比如下面的命令。举例来说，有一个logs-0000001索引，给了一个别名是logs_write，接着发起了一个rollover的命令，如果logs_write别名之前指向的那个index，也就是logs-0000001，创建了超过7天，或者里面的document已经超过了1000个了，然后就会创建一个logs-000002的索引，同时logs_write别名会指向新的索引。
这个命令其实是很有用的，特别是针对这种用户访问行为日志的数据，或者是一些联机事务系统的数据的进入，你可以写一个shell脚本，每天0:00的时候就执行以下rollover命令，此时就判断，如果说之前的索引已经存在了超过1天了，那么此时就创建一个新的索引出来，同时将别名指向新的索引。自动去滚动创建新的索引，保持每个索引就只有一个小时，一天，七天，三天，一周，一个月。

类似用es来做日志平台，就可能分布式电商平台，可能订单系统的日志，单独的一个索引，要求的是保留最近3天的日志就可以了。交易系统的日志，是单独的一个索引，要求的是保留最近30天的日志。

  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/logs-000001?pretty' -d ' 
  {
    "aliases": {
      "logs_write": {}
    }
  }'
  
  # Add > 1000 documents to logs-000001
  
  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/logs-000001/data/1?pretty' -d '
  {
  	"userid": 1,
  	"page": 1
  }'
  
  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/logs-000001/data/2?pretty' -d '
  {
  	"userid": 2,
  	"page": 2
  }'
  
  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/logs-000001/data/3?pretty' -d '
  {
  	"userid": 3,
  	"page": 3
  }'
  
  curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/logs_write/_rollover?pretty' -d ' 
  {
    "conditions": {
      "max_age":   "1d",
      "max_docs":  3
    }
  }'
  
  {
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "old_index": "logs-000001",
    "new_index": "logs-000002",
    "rolled_over": true, 
    "dry_run": false, 
    "conditions": { 
      "[max_age: 7d]": false,
      "[max_docs: 1000]": true
    }
  }

这个过程常见于网站用户行为日志数据，比如按天来自动切分索引，写个脚本定时去执行rollover，就会自动不断创建新的索引，但是别名永远是一个，对于外部的使用者来说，用的都是最新数据的索引。
举一个简单的例子，这块是怎么玩儿的，比如说用es做网站的实时用户行为分析，要求的是一个索引只要保留当日的数据就可以了，那么就可以用这个rollover的策略，确保每个索引都是包含当日的最新数据的。老的数据，就变成别的索引了，此时可以写一个shell脚本，删除旧的数据，这样的话，es里就保留当前最新的数据就可以了。也可以根据你的需求，就保留最近7天的数据，但是最新一天的数据在一个索引中，供分析查询使用。
默认情况下，如果已经存在的那个索引是用-符号加上一个数字结尾的，比如说logs-000001，那么新索引的名称就会是自动给那个数字加1，比如logs-000002，自动就是给一个6位的数字，而且会自动补零。但是我们也可以自己指定要的新的索引名称，比如下面这样：
```
  POST /my_alias/_rollover/my_new_index_name
  {
    "conditions": {
      "max_age":   "7d",
      "max_docs":  1000
    }
  }
```
可以将rollover命令和date日期结合起来使用，比如下面的例子，先创建了一个logs-2016.10.31-1格式的索引。接着每次如果成功rollover了，那么如果是在当天rollover了多次，那就是当天的日期，末尾的数字递增。如果是隔天才rollover，会自动变更日期，同时维护末尾的数字序号。
```
  PUT /%3Clogs-%7Bnow%2Fd%7D-1%3E 
  {
    "aliases": {
      "logs_write": {}
    }
  }
  
  PUT logs_write/log/1
  {
    "message": "a dummy log"
  }
  
  POST logs_write/_refresh
  
  # Wait for a day to pass
  
  POST /logs_write/_rollover 
  {
    "conditions": {
      "max_docs":   "1"
    }
  }
```

当然，还可以在rollover的时候，给新的index进行新的设置：

  POST /logs_write/_rollover
  {
    "conditions" : {
      "max_age": "7d",
      "max_docs": 1000
    },
    "settings": {
      "index.number_of_shards": 2
    }
  }

1.8 mapping管理

put mapping命令可以让我们给一个已有的索引添加一个新的type，或者修改一个type，比如给某个type加一些字段。

下面这个命令是在创建索引的时候，直接跟着创建一个type：

  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/twitter?pretty' -d ' 
  {
    "mappings": {
      "tweet": {
        "properties": {
          "message": {
            "type": "text"
          }
        }
      }
    }
  }'

下面这个命令是给一个已有的索引添加一个type：

  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_mapping/user?pretty' -d ' 
  {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      }
    }
  }'

下面这个命令是给一个已有的type添加一个field：

  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_mapping/tweet?pretty' -d '
  {
    "properties": {
      "user_name": {
        "type": "text"
      }
    }
  }'

  curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_mapping/tweet?pretty'，上面这行命令可以查看某个type的
  mapping映射信息
  
  curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_mapping/tweet/field/message?pretty'，这行命令可以看某个
  type的某个field的映射信息

1.9 索引别名管理

    curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/_aliases?pretty' -d '
    {
        "actions" : [
            { "add" : { "index" : "twitter", "alias" : "twitter_prod" } }
        ]
    }'
    
    curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/_aliases?pretty' -d '
    {
        "actions" : [
            { "remove" : { "index" : "twitter", "alias" : "twitter_prod" } }
        ]
    }'
    
    POST /_aliases
    {
        "actions" : [
            { "remove" : { "index" : "test1", "alias" : "alias1" } },
            { "add" : { "index" : "test2", "alias" : "alias1" } }
        ]
    }
    
    POST /_aliases
    {
        "actions" : [
            { "add" : { "indices" : ["test1", "test2"], "alias" : "alias1" } }
        ]
    }

索引别名，还是挺有用的，主要是什么呢，就是说，可以将一个索引别名底层挂载多个索引，比如说7天的数据
索引别名常常和之前讲解的那个rollover结合起来，我们为了性能和管理方便，每天的数据都rollover出来一个索引，但是在对数据分析的时候，可能是这样子的，有一个索引access-log，指向了当日最新的数据，用来计算实时数据的; 有一个索引access-log-7days，指向了7天的7个索引，可以让我们进行一些周数据的统计和分析。

1.10 index settings管理

经常可能要对index做一些settings的调整，常常和之前的index open和close结合起来

  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_settings?pretty' -d '
  {
      "index" : {
          "number_of_replicas" : 1
      }
  }'
  
  curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_settings?pretty'

1.11 index template管理

可以定义一些index template，这样template会自动应用到新创建的索引上去。template中可以包含settings和mappings，还可以包含一个pattern，决定了template会被应用到哪些index上。而且template仅仅在index创建的时候会被应用，修改template，是不会对已有的index产生影响的。

  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/_template/template_access_log?pretty' -d '
  {
    "template": "access-log-*",
    "settings": {
      "number_of_shards": 2
    },
    "mappings": {
      "log": {
        "_source": {
          "enabled": false
        },
        "properties": {
          "host_name": {
            "type": "keyword"
          },
          "created_at": {
            "type": "date",
            "format": "EEE MMM dd HH:mm:ss Z YYYY"
          }
        }
      }
    },
    "aliases" : {
        "access-log" : {}
    }
  }'
  
  curl -XDELETE 'http://elasticsearch02:9200/_template/template_access_log?pretty'
  curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_template/template_access_log?pretty'
  curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/access-log-01?pretty'
  curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/access-log-01?pretty'

index template，可能是这样子的，就是你可能会经常创建不同的索引，比如说商品，分成了多种，每个商品种类的数据都很大，可能就是说，一个商品种类一个索引，但是每个商品索引的设置是差不多的，所以干脆可以搞一个商品索引模板，然后每次新建一个商品种类索引，直接绑定到模板，引用相关的设置

2 索引统计

indice stat对index上发生的不同类型的操作都提供了统计。这个api提供了index level的统计信息，不过大多数统计信息也可以从node level获取。这里包括了doc数量，index size，segment的内存使用量，merge，flush，refresh，translog等底层机制的统计信息。
```
  curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_stats?pretty'
```

2.1 segment 统计

查看low level的lucene的segment信息，可以用来查看shard和index的更多的信息，包括一些优化信息，因为delete而浪费的数据空间等等。

  curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_segments?pretty'
  
  {
      ...
          "_3": {
              "generation": 3,
              "num_docs": 1121,
              "deleted_docs": 53,
              "size_in_bytes": 228288,
              "memory_in_bytes": 3211,
              "committed": true,
              "search": true,
              "version": "4.6",
              "compound": true
          }
      ...
  }

_3，是segment的名称，这个名称跟这个segment files的文件名有关系，一个segment的所有文件都是用这个名称开头的
generation：每次新生成一个segment，就会递增一个数值，segment名称也就是这个数值
num_docs：在这个segment中存储的没有被删除的document的数量 deleted_docs：在这个segment中存储的被删除的document数量，这个数值是无所谓的，因为每次segment merge的时候都会删除这些document
size_in_bytes：这个segment占用的磁盘空间
memory_in_bytes：segment需要将一些数据缓存在内存中，这样搜索性能才能更高，这个数值就是segment占用的内存的空间大小
committed：segment是否被sync到磁盘上去了，commit/sync的segment可以确保数据不会丢失，但是即使这个值是false也不要紧，因为数据同时被存储在了translog里面，es进程重启的时候，是可以重放translog中的日志来恢复数据的
search：这个segment能不被搜索，如果是false的话，可能这个segment已经被sync到磁盘上，但是还没有进行refresh，所以不能被搜索
version：lucene的版本号
compound：如果是true的话，意味着lucene将这个segment所有的文件都merge成了一个文件，进而可以节省file descriptor的消耗

2.2 shard存储信息统计

查询索引shard copy的存储信息，可以看到哪些节点上有哪些shard copy，shard copy的allocation id，每个shard copy的唯一标识，包括打开索引的时候遇到的报错。默认情况下，会显示至少有一个未分配的copy的shard，如果cluster health是yellow，会显示至少有一个未分配的replica的shard，当cluster health是red，会显示有未分配的primary的shard。但是用status=green可以看到每个shard的信息。

  curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_shard_stores?pretty'
  curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_shard_stores?status=green&pretty'

  {
      ...
     "0": { 
          "stores": [ 
              {
                  "sPa3OgxLSYGvQ4oPs-Tajw": { 
                      "name": "node_t0",
                      "transport_address": "local[1]",
                      "attributes": {
                          "mode": "local"
                      }
                  },
                  "allocation_id": "2iNySv_OQVePRX-yaRH_lQ", 
                  "legacy_version": 42, 
                  "allocation" : "primary" | "replica" | "unused", 
                  "store_exception": ... 
              },
              ...
          ]
     },
      ...
  }

0：shard id
stores：shard的每个copy的store信息
sPa3OgxLSYGvQ4oPs-Tajw：node id，持有一个copy的node信息
allocationi_id：copy的allocationid
allocation：shard copy的角色

2.4 clear cache

curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_cache/clear?pretty'，这个命令可以清空所有的缓存

2.5 flush

flush API可以让我们去强制flush多个索引，索引flush以后，就会释放掉这个索引占用的内存，因为会将os cache里的数据强制fsync到磁盘上去，同时还会清理掉translog中的日志。默认情况下，es会不定时自动触发flush操作，以便于及时清理掉内存。POST twitter/_flush，这条命令即可。
flush命令可以接受下面两个参数，wait_if_going，如果设置为true，那么flush api会等到flush操作执行完以后再返回，即使需要等待其他的flush操作先完成。默认的值是false，这样的话，如果有其他flush操作在执行，就会报错；force，如果没有必要flush的话，是不会强制一个flush
```
  curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_flush?pretty'
```

2.6 refresh

refresh用来显式的刷新一个index，这样可以让这个refresh之前执行的所有操作，都处于可见的状态。POST twitter/_refresh
```
  curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_refresh?pretty'
```

2.7 force merge

force merge API可以强制合并多个索引文件，可以将一个shard对应的lucene index的多个segment file都合并起来，可以减少segment file的数量。POST /twitter/_forcemerge。
```
  curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/twitter/_forcemerge?pretty'
```

3 短路器

es有很多的断路器，也就是circuit breaker，可以用来阻止各种操作导致OOM内存溢出。每个断路器都有一个限制，就是最多可以使用多少内存。此外，还有一个父断路器指定了所有断路器最多可以使用多少内存。

父短路器

indices.breaker.total.limit，可以配置父短路器的最大内存限制，默认是jvm heap内存的70%
fielddata短路器

field data短路器可以估算每一个field的所有数据被加载到内存中，需要耗费多大的内存。这个短路器可以组织field data加载到jvm内存时发生OOM问题。默认的值是jvm heap的60%。indices.breaker.fielddata.limit，可以用这个参数来配置。indices.breaker.fielddata.overhead，可以配置估算因子，估算出来的值会乘以这个估算因子，留一些buffer，默认是1.03。
request circuit breaker

request circuit breaker会阻止每个请求对应的一些数据结构造成OOM，比如一个聚合请求可能会用jvm内存来做一些汇总计算。indices.breaker.request.limit，最大是jvm heap的60%。indices.breaker.request.overhead，估算因子，默认是1.
in flight request circuit breaker

flight request circuit breaker可以限制当前所有进来的transport或http层的请求超出一个节点的内存总量，这个内存的使用量就是请求自己本身的长度。network.breaker.inflight_requests.limit，默认是jvm heap的100%。network.breaker.inflight_requests.overhead，估算因子，默认是1.
script compilation circuit breaker

这个短路器可以阻止一段时间内的inline script编译的数量。script.max_compilations_per_minute，默认是1分钟编译15个。

4 缓存优化

fielddata cache
在对field进行排序或者聚合的时候，会用到这个cache。这个cache会将所有的field value加载到内存里来，这样可以加速排序或者聚合的性能。但是每个field的field data cache的构建是很成本很高昂的，因此建议给机器提供充足的内存来保持fielddata cache。
```
indices.fielddata.cache.size，这个参数可以控制这个cache的大小，可以是30%这种相对大小，或者是12GB这种绝对大小，默认是没有限制的。
```
其实是对分词后的field进行排序或者聚合的时候，才会使用fielddata这种jvm内存数据结构。如果是对普通的未分词的field进行排序或者聚合，其实默认是用的doc value数据结构，是在os cache中缓存的。
query cache
用来缓存query的结果，每个node都有一个query cache，使用的是LRU策略，会自动清理数据。但是query cache仅仅会对那些filter后的数据进行缓存，对search后的数据是不会进行缓存的。如果只是要根据一些field进行等值的查询或过滤，那么用filter操作，性能会比较好，query cache
```
  indices.queries.cache.size，控制query cache的大小，默认是jvm heap的10%。
```
index buffer
用来存储最新索引的的document。如果这个buffer满了之后，document就会被写入一个segment file，但是此时其实是写入os cache中，没有用fsync同步到磁盘，这就是refresh过程，写入os cache中，就可以被搜索到了。然后flush之后，就fsync到了磁盘上。
```
  indices.memory.index_buffer_size，控制index buffer的大小，默认是10%。
  indices.memory.min_index_buffer_size，buffer的最小大小，默认是48mb。
```
index buffer，增删改document，数据先写入index buffer，写到磁盘文件里面去，不可见的，refresh刷入磁盘文件对应的os cache里面，还有translog一份数据
对于分布式的搜索请求，相关的shard都会去执行搜索操作，然后返回一份结果集给一个coordinate node，由那个coordinate node来执行最终的结果合并与计算。shard request cache会缓存每个shard的local result。那么对于频繁请求的数据，就可以直接从cache中获取了。与query cache不同的是，query cache只是针对filter的，但是shard request cache是针对所有search和聚合求的。
shard request cache
默认情况下，shard request cache仅仅会针对size=0的搜索来进行缓存，仅仅会缓存hits.total，聚合结果等等汇总结果，而不会缓存搜索出来的hits明细数据。cache是很智能的，如果cache对应的doc数据被refresh，也就是修改了，那么cache就会自动失效。如果cache满了的话，也会自动用LRU算法来清理掉cache中的数据。

可以手动来启用和禁用cache：

  PUT /my_index
  {
    "settings": {
      "index.requests.cache.enable": false
    }
  }
  
  在每个request中也可以手动启用或禁用cache：
  
  GET /my_index/_search?request_cache=true
  {
    "size": 0,
    "aggs": {
      "popular_colors": {
        "terms": {
          "field": "colors"
        }
      }
    }
  }

但是默认对于size>0的request的结果是不会被cache的，即使在index设置中启用了request cache也不行。只有在请求的时候，手动加入reqeust cache参数，才可以对size>0的请求进行result cache。缓存用的key，是完整的请求json，因此每次请求即使json中改变了一点点，那么也无法复用上次请求的request cache结果。
```
  indices.requests.cache.size，可以设置request cache大小，默认是1%
  GET /_stats/request_cache?human，监控request cache的使用
  如果是search，默认是不缓存的，除非你手动打开request_cache=true，在发送请求的时候
  如果是aggr，默认是缓存的，不手动打开request_cache=true，也会缓存聚合的结果
```

索引恢复

  indices.recovery.max_bytes_per_sec，每秒可以恢复的数据量，默认是40mb

5 索引管理高级特性

5.1 merge

es里的一个shard，就是一个lucene index，每个lucene index都是由多个segment file组成的。segment file负责存储所有的document数据，而且segment file是不可变的。一些小的segment file会被merge成一个大的segment file，这样可以保证segment file数量不会膨胀太多，而且可以将删除的数据实际上做物理删除。merge过程会自动进行throttle限流，这样可以让merge操作和节点上其他的操作都均衡使用硬件资源。

merge scheduler会控制merge的操作什么时候执行，merge操作会在一些独立的后台线程中执行，如果达到了最大的线程数量的话，那么merg操作就会等待有空闲的线程出来再去执行。

  index.merge.scheduler.max_thread_count，这个参数可以控制每次merge操作的最大线程数量，
  默认的公式是Math.max(1, Math.min(4, Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2))，
  对于SSD来说，表现是很好的。但是如果我们使用的是机械硬盘，建议将这个数量降低为1。

5.2 translog

对lucene的磁盘持久化，可以通过一次lucene commit来提交，是一个很重的过程，所以是不可能在每次插入或者删除操作过后来执行的。所以在上一次提交和下一次提交之间的数据变更，都是在os cache中的，如果机器挂掉，可能导致数据丢失。为了避免这种数据丢失，每个shard都有一个transaction log，也就是translog，来写入write ahead log，预写日志。任何写入数据都会同时被写入translog。如果机器挂掉了，那么就可以重放translog中的日志来恢复shard中的数据。
一次es flush操作，都会执行一次lucene commit，将数据fsync到磁盘上去，同时清空translog文件。在后台会自动进行这个操作，来确保translog日志不会增长的太过于巨大，这样的话重放translog数据来恢复，才不会太慢。
```
  index.translog.flush_threshold_size，这个参数可以设置os cache中数据达到多大的时候，要执行一次flush，默认是512mb。
```

此外，默认情况下，es每隔5秒钟会在每个增删改操作结束之后，对translog进行一次fsync操作，

  但是要求index.translog.durability设置为async或者request（默认）。
  es只有在primary和每一个replica shard的translog fsync之后，才会对增删改操作返回的状态中显示为success。

  index.translog.sync_interval：设置index.translog.durability=fsync操作时，translog被fsync到磁盘的频率，默认是5秒
  index.translog.durability：是否要在每次增删改操作之后，fsync translog。
  
  默认是request，每次写请求之后，都会fsync translog，这样的话，即使机器宕机，但是只要是返回success的操作，
  就意味着translog被fsync到磁盘了，就可以保证数据不丢失。
  
  async，在后台每隔一定时间来fsync translog，默认是5秒，机器宕机的时候，可能导致5秒的数据丢失，
  可能有5秒钟的数据，数据本身是停留在os cache中的，数据对应的translog也停留在os cache中，
  5秒才能将translog从os cache输入磁盘

5.3 translog损坏怎么办

如果硬盘损坏，可能导致translog出现损坏，es会自动通过checksum来捕获到这个问题，此时es就会认为这个shard故障了，而且禁止将shard分配给这个node，同时会尝试从其他replica shard来恢复数据。如果没有replica数据的话，那么用户可以手动通过工具来恢复，使用elasticsearch-translog即可。要注意的是，elasticsaerch-translog工具不能在elasticsearch运行的时候来使用，否则我们可能丢失数据。
```
  bin/elasticsearch-translog truncate -d /var/lib/elasticsearchdata/nodes/0/indices/P45vf_YQRhqjfwLMUvSqDw/0/translog/
  
  Checking existing translog files
```

6 总结

生产部署还有很多工作要做，本文从初级思路切入，进行了问题的整合。

本套技术专栏作者（秦凯新）专注于大数据及容器云核心技术解密，具备5年工业级IOT大数据云平台建设经验，可提供全栈的大数据+云原生平台咨询方案，请持续关注本套博客。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何学术交流，可随时联系

秦凯新