Elasticsearch详解-续 Chandler_珏瑜  关注  7.6 2019.05.22 10:46* 字数 8366 阅读 675评论 4喜欢 25 5.3 性能调优  Elasticsearch的默认配置,是综合了数据可靠性.写入速度.搜索实时性等因素.实际使用时,我们需要根据公司要求,进行偏向性的优化. 5.3.1 写优化  假设我们的应用场景要求是,每秒300万的写入速度,每条500字节左右. 正对这种对于搜索性能要求不高,但是对写入要求较高的场景,我们需要尽可能的选择恰当写优

原文地址:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/29812433 之前在SSD(Solid State Drive)上设计并实现缓存系统用于存储数据块时遇到了一些问题,比如在磁盘写满后,如果老化掉一些最久未使用的数据块后,继续大量写入新的数据,随着时间的推移,写入速度变得比刚开始时慢了许多.为了弄清楚为什么会出现这样的情况,于是在网上搜索了一些关于SSD的资料,原来这种情况是由于SSD硬件设计本身决定的,最终映射到应用程序上该中现象称为写入放大现

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/29812433 1. 关于SSD的写入放大     之前在SSD(Solid State Drive)上设计并实现缓存系统用于存储数据块时遇到了一些问题,比方在磁盘写满后,假设老化掉一些最久未使用的数据块后.继续大量写入新的数据,随着时间的推移.写入速度变得比刚開始时慢了很多.为了弄清楚为什么会出现这种情况,于是在网上搜索了一些关于SSD的资料,原来这种情况是因为SSD硬件设计本身决定的,终

固态硬盘ssd写入量剩余读写次数怎么查 为什么要查固态硬盘的写入量呢,主要是因为闪存是有写入次数限制的,所以查次数就是看看寿命还有多少,说白了这是对耐久度的一点担忧.其实目前原厂出品的固态硬盘,即便是TLC闪存在家用条件下用满三五年也毫无问题,不过为了心中有个底儿,能随时查到写入量还是更放心.固态硬盘的SMART(Self Monitoring Analysis And Reporting Technolog,自我监测分析与报告技术)信息当中就包含了读取和写入量的信息.   就像HDTune是机

from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import pymysql import time # 连接ES es = Elasticsearch( ['127.0.0.1'], port=9200 ) # 连接MySQL print("Connect to mysql...") mysql_db = "test" m_conn = pymysql.connec

Elasticsearch的写 Elasticsearch采用多Shard方式,通过配置routing规则将数据分成多个数据子集,每个数据子集提供独立的索引和搜索功能.当写入文档的时候,根据routing规则,将文档发送给特定Shard中建立索引.这样就能实现分布式了. 此外,Elasticsearch整体架构上采用了一主多副的方式: 每个Index由多个Shard组成,每个Shard有一个主节点和多个副本节点,副本个数可配.但每次写入的时候,写入请求会先根据_routing规则选择发给哪个Sh

Elasticsearch 写入流程及优化 一. 集群分片设置:ES一旦创建好索引后,就无法调整分片的设置,而在ES中,一个分片实际上对应一个lucene 索引,而lucene索引的读写会占用很多的系统资源,因此,分片数不能设置过大:所以,在创建索引时,合理配置分片数是非常重要的.一般来说,我们遵循一些原则:1. 控制每个分片占用的硬盘容量不超过ES的最大JVM的堆空间设置(一般设置不超过32G,参加上文的JVM设置原则),因此,如果索引的总容量在500G左右,那分片大小在16个左右即可:当然,

问题:当有大量数据提交到Elasticsearch时,怎么优化处理效率? 回答: 批量提交 当有大量数据提交的时候,建议采用批量提交. 比如在做 ELK 过程中 ,Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ,batch size 就可以作为一个优化功能点.但是优化 size 大小需要根据文档大小和服务器性能而定. 像 Logstash 中提交文档大小超过 20MB ,Logstash 会请一个批量请求切分为多个批量请求. 如果在提交过程中,遇到 EsRejec

一.  ElasticSearch简单介绍 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. ElasticSearch不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作:-> 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索.-> 实时分析的分布式搜索引擎.-> 可以扩展到上百

笔者目前开发运维的存储系统的服务器都跑在SSD之上,目前单机服务器最大的SSD容量有4T之多.(公司好有钱,以前在实验室都只有机械硬盘用的~~)但SSD本身的特性与机械硬盘差距较大,虽然说在性能上有诸多优势,但是如果使用的方式方法不对,反而会事倍功半.所以笔者花时间调研了一下固态硬盘的结构与特性,并且总结了一些避免SSD写放大性能下降的法则,希望对大家有所帮助~~ 1.SSD的写放大 首先我们来看看什么是写放大,写放大(Write amplification)是2008年,由英特尔和Silico

目录 elasticsearch 优化 从硬件上 : 从软件上: 从用户使用层 elasticsearch 优化 从硬件上 : 使用SSD 硬盘,解决io导致的瓶颈. 增大内存 但不超过32G(单实例建议设置31G) ,elasticsearch 设置不超过机器内存的60%. 如果负载过高,增加cpu核心数. 从软件上: 减少集群的副本数量, 一般集群有1-2两个副本即可,最多有3个副本. Elasticsearch 默认副本数量为 3 个,虽然这样会提高集群的可用性,增加搜索的并发数,但是同时

前言 最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」,亿级别的分布式跟踪系统.在设计这些系统的过程中,底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储,并且数据量都超过亿级别,甚至达到百亿级别. 所以趁着有空,就花点时间整理一下具体怎么做 Elasticsearch 性能优化,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 背景 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于

一.搜索效率优化 批量提交 当有大量数据提交的时候,建议采用批量提交. 比如在做 ELK 过程中 ,Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ,batch size 就可以作为一个优化功能点.但是优化 size 大小需要根据文档大小和服务器性能而定. 像 Logstash 中提交文档大小超过 20MB ,Logstash 会请一个批量请求切分为多个批量请求. 如果在提交过程中,遇到 EsRejectedExecutionException 异常的话,则说明集群

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比

SLC缓存什么鬼?TLC评测造假要持续多久 2016.5.5来源:中关村在线 TLC的廉价真的将SSD引入了全面普及的高速公路上,谈到TLC我们更多的理解是TLC的P/E(Program/Erase Count)是否经得起长时间的数据写入,但是这又是一个无解的案例,首先随着NAND Flash工艺的提升,NAND中存储数据的Cell(基本存储单元)栅极上的氧化层化学键更难控制,导致P/E次数随着工艺的提升而缩减,TLC NAND的P/E次数约为1000. 好在随着工艺和技术(3D NAND)的进

AHCI对性能的影响 AHCI,全称Advanced Host Controller Interface,即高级主机控制器接口,是一种相比老旧的“IDE虚拟模式”更适合新一代SATA存储设备通信的协议(如果主板BIOS不开启AHCI,那么SATA设备其实是工作在IDE虚拟模式下的,南桥会把SATA设备认为是老旧的IDE设备,占用主板IRQ 14/15),通过它可激活设备的高级SATA功能如原生指令队列和热插拔,支持64bit LBA寻址(大容量机械盘会需要),完全抛弃老一套的“主/从”设备概念,

原文地址:http://www.expreview.com/19604-all.html SSD横评是最具消费指导意义的评测文章,也是各类热门SSD固态硬盘的决斗疆场.SSD评测在行业内已经有不少网站做过,超能网也从今年开始专注SSD固态硬盘重点产品的评测.随着40nm和25nm新制程的NAND颗粒的 量产,SSD固态硬盘在今年迎来了价格大幅度下降,特别是国内120GB和128GB的SSD固态硬盘价格已经达到非常合理的区间,因此需要阅读SSD评测特别是SSD横评来指导消费的用户,也在呈现爆发式增

在微服务化盛行的今天,日志的收集.分析越来越重要.ASP.NET Core 提供了一个统一的,轻量级的Logining系统,并可以很方便的与第三方日志框架集成.我们也可以根据不同的场景进行扩展,因为ASP.NET Core Logining系统设计的非常灵活性,我们可以很容易的添加自己的LogProvider.本文就来介绍一下如何借助于 ELKstack 来实现在分布式环境下的集中式日志处理. 使用Docker部署Elasticsearch和Kibana ELKstack是Elasticsear

Spark 整合ElasticSearch 因为做资料搜索用到了ElasticSearch,最近又了解一下 Spark ML,先来演示一个Spark 读取/写入 ElasticSearch 简单示例.(spark 读取ElasticSearch中数据) 环境:IDEA2016,JDK8,windows10,安装的 ElasticSearch6.3.2 和 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7,使用mvn package 将程序打成jar包,采用spark-submit提交给spar

基于SSD固态硬盘的数据库性能优化 2010-11-08 00:0051cto佚名   关键字:固态硬盘 数据库管理 SSD 企业软件热点文章 Java内存结构与模型结构分析 Oracle触发器的语法详解 NOR和NAND NOR和NAND都是闪存技术的一种,NOR是Intel公司开发的,它有点类似于内存,允许通过地址直接访问任何一个内存单元,缺点是:密度低(容量小),写入和擦除的速度很慢.NAND是东芝公司开发的,它密度高(容量大),写入和擦除的速度都很快,但是必须通过特定的IO接口经过地址转

什么是TRIM与GC?他们是怎样让SSD保持高速的 2017-7-6 15:43  |  作者:Strike   |  关键字:SSD,TRIM,GC,超能课堂 分享到       SSD的写入方式决定了它越用越慢的特性,数据写入的越多性能就会越差,不过现在的SSD都支持TRIM指令与GC垃圾回收功能,在他们俩的守护下可以确保你的SSD里面即使写入得再多东西也不会轻易掉速. 本文约2152字,需4分钟阅读 使用闪存为存储载体的SSD的读写过程与传统的HDD有着本质上的不同,特别是在写入方面,HD