Elasticsearch.yml

cluster.name: elasticsearch
配置es的集群名称,默认是elasticsearch,es会自动发现在同一网段下的es,如果在同一网段下有多个集群,就可以用这个属性来区分不同的集群。


node.name: "Franz Kafka"
节点名,默认随机指定一个name列表中名字,该列表在es的jar包中config文件夹里name.txt文件中,其中有很多作者添加的有趣名字。


node.master: true
指定该节点是否有资格被选举成为node,默认是true,es是默认集群中的第一台机器为master,如果这台机挂了就会重新选举master。


node.data: true
指定该节点是否存储索引数据,默认为true。


index.number_of_shards: 5
设置默认索引分片个数,默认为5片。


index.number_of_replicas: 1
设置默认索引副本个数,默认为1个副本。


path.conf: /path/to/conf
设置配置文件的存储路径,默认是es根目录下的config文件夹。


path.data: /path/to/data
设置索引数据的存储路径,默认是es根目录下的data文件夹,可以设置多个存储路径,用逗号隔开,例:
path.data: /path/to/data1,/path/to/data2


path.work: /path/to/work
设置临时文件的存储路径,默认是es根目录下的work文件夹。


path.logs: /path/to/logs
设置日志文件的存储路径,默认是es根目录下的logs文件夹


path.plugins: /path/to/plugins
设置插件的存放路径,默认是es根目录下的plugins文件夹


bootstrap.mlockall: true
设置为true来锁住内存。因为当jvm开始swapping时es的效率会降低,所以要保证它不swap,可以把ES_MIN_MEM和 ES_MAX_MEM两个环境变量设置成同一个值,并且保证机器有足够的内存分配给es。同时也要允许elasticsearch的进程可以锁住内存,linux下可以通过`ulimit -l unlimited`命令。


network.bind_host: 192.168.0.1
设置绑定的ip地址,可以是ipv4或ipv6的,默认为0.0.0.0。


network.publish_host: 192.168.0.1
设置其它节点和该节点交互的ip地址,如果不设置它会自动判断,值必须是个真实的ip地址。


network.host: 192.168.0.1
这个参数是用来同时设置bind_host和publish_host上面两个参数。

http.port: 9200
设置对外服务的http端口,默认为9200。


transport.tcp.port: 9300
设置节点间交互的tcp端口,默认是9300。


transport.tcp.compress: true
设置是否压缩tcp传输时的数据,默认为false,不压缩。


http.max_content_length: 100mb
设置内容的最大容量,默认100mb


http.enabled: false
是否使用http协议对外提供服务,默认为true,开启。


gateway.type: local
gateway的类型,默认为local即为本地文件系统,可以设置为本地文件系统,分布式文件系统,Hadoop的HDFS,和amazon的s3服务器。


gateway.recover_after_nodes: 1
设置集群中N个节点启动时进行数据恢复,默认为1。


gateway.recover_after_time: 5m
设置初始化数据恢复进程的超时时间,默认是5分钟。


gateway.expected_nodes: 2
设置这个集群中节点的数量,默认为2,一旦这N个节点启动,就会立即进行数据恢复。


cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 4
初始化数据恢复时,并发恢复线程的个数,默认为4。


cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 2
添加删除节点或负载均衡时并发恢复线程的个数,默认为4。


indices.recovery.max_size_per_sec: 0
设置数据恢复时限制的带宽,如入100mb,默认为0,即无限制。


indices.recovery.concurrent_streams: 5
设置这个参数来限制从其它分片恢复数据时最大同时打开并发流的个数,默认为5。


discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
设置这个参数来保证集群中的节点可以知道其它N个有master资格的节点。默认为1,对于大的集群来说,可以设置大一点的值(2-4)


discovery.zen.ping.timeout: 3s
设置集群中自动发现其它节点时ping连接超时时间,默认为3秒,对于比较差的网络环境可以高点的值来防止自动发现时出错。


discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
设置是否打开多播发现节点,默认是true。


discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port", "host3[portX-portY]"]
设置集群中master节点的初始列表,可以通过这些节点来自动发现新加入集群的节点。

有两种方法,都是修改es的配置文件(%ES_HOME%/config/elasticsearch.yml):

方法一、设置cluster.routing.allocation.same_shard.host: true。

这个设置是告诉es,将同一shard的primary shard和replica shard分步在不同的主机上(官方文档说按照不同的IP或主机名称来判断是否是同一主机)。这个值,ES默认是false。注意:如果是已经在生产环境使用的ES(每个机器的节点大于1个时),修改完配置重启节点时,可能会导致最后一个节点没有数据(因为最后一个节点在重启的时候,其他节点已经将他这个节点上的数据分配到同一机器上的另外一个节点)。


下面是一些查询时的慢日志参数设置
index.search.slowlog.level: TRACE
index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s
index.search.slowlog.threshold.query.info: 5s
index.search.slowlog.threshold.query.debug: 2s
index.search.slowlog.threshold.query.trace: 500ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.warn: 1s
index.search.slowlog.threshold.fetch.info: 800ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.debug:500ms
index.search.slowlog.threshold.fetch.trace: 200ms

更多选项

如果日常维护elasticsearch集群,针对某一节点进行需要重启的更改,那么可以先禁止分片分配,待重启完成后,再打开

PUT _cluster/setting
{
    "cluster.routing.allocation.disable_allocation": true
}

避免节点重启导致的脑裂

如果elasticsearch集群中节点数比较多,而且负载也比较高,这个时候对某一个instance进行重启,很有可能会导致该instance无法找到master而将自己推举为master的情况出现,如何防止,需要调整 elasticsearch.yml 中的内容

discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
discovery.zen.ping.timeout: 120s
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1","host2"]

client.transport.ping_timeout: 60s

加快recovery的进程

Elasticsearch在默认情况下将资源更多的分配给正常的traffic,这样给recovery的资源相对有限,会导致整个集群长时间处于yellow状态,如果机器配置很强劲,那么更改如下配置,可以加快elasticsearch instance重启之后的恢复过程。

cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 10
cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 5
indices.recovery.max_bytes_per_sec: 100mb
indices.recovery.concurrent_streams: 5
原文地址:https://www.cnblogs.com/valor-xh/p/6096438.html