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3.5.9 Shard Allocation

"index_1_shard_2"], "node_2": ["index_2_shard_1", "index_2_shard_2"] } 以及状态二 (同索引的分片均匀分配到各节点): {..."node_1": ["index_1_shard_1", "index_2_shard_2"], "node_2": ["index_2_shard_1", "index_1_shard_2"]...答案也很简单,就是节点数与单个节点能最多能支撑的分片的积,但是这里的单节点最多支撑的分片数: cluster.max_shards_per_node 用于限制整个集群最多能支撑的分片数,当集群内活跃分片数大于...cluster.max_shards_per_node * number_of_data_node 集群会阻止新索引的创建,直到有索引被删除或者关闭 (closed) 使得活跃分片总数低于阈值。...这里的活跃分片数是指非 closed 状态的分片,包括 unassigned / initializing / relocating / started。

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    Elasticsearch集群Shard Allocation机制

    为了存放数据量很大的索引,Elasticsearch将Index切分成多个分片(Shard),在这些Shard里存放一个个的文档(document)。通过这一批shard组成一个完整的index。...并且,每个Shard可以设置一定数量的副本(Replica),写入的文档同步给副本Shard,副本Shard可以提供查询功能,分摊系统的读负载。...在主Shard所在Node(ES进程)挂掉后,可以提升一个副本Shard为主Shard,文档继续写在新的主Shard上,来提升系统的容灾能力。     ...既然Shard和Replica有这样的好处,那么Elasticsearch是如何利用和管理这些Shard,让Shard在集群Node上合理的分配,比如,使副本Shard不和主Shard分配在一个Node...尽量把Shard分配给负载较轻的Node来均摊集群的压力,随着Shard分配,久而久之Shard在集群中会出现分配不均衡的情况,这又该如何才能做到均衡。

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    RGW Bucket Shard设计与优化-上

    shard数量为0,主要以OMAP-keys方式存储在leveldb中),随着单个bucket内的Object数量增加,整个shard文件的体积也在不断增长,当shard文件体积过大就会引发各种问题,...本文重点在介绍一种方法去合理优化单个bucket的shard文件体积,目前受限于RGW的index构架设计,shard问题只能优化无法根治....合理设置bucket 的shard 数量 shard的数量并不是越多越好,过多的shard会导致部分类似list bucket的操作消耗大量底层存储IO,导致部分请求耗时过长。...比如你设置index pool的size为2,并且有2个机柜,共24个OSD节点,理想情况下每个shard的2个副本都应该分布在2个机柜里面,比如当你shard设置为8的时候,总共有8*2=16个shard...同时如果你shard超过24个,这很明显也是不合适的。

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    Elasticsearch底层系列之Shard Allocation机制

    为了存放数据量很大的索引,Elasticsearch将Index切分成多个分片(Shard),在这些Shard里存放一个个的文档(document)。通过这一批shard组成一个完整的index。...并且,每个Shard可以设置一定数量的副本(Replica),写入的文档同步给副本Shard,副本Shard可以提供查询功能,分摊系统的读负载。...在主Shard所在Node(ES进程)挂掉后,可以提升一个副本Shard为主Shard,文档继续写在新的主Shard上,来提升系统的容灾能力。     ...既然Shard和Replica有这样的好处,那么Elasticsearch是如何利用和管理这些Shard,让Shard在集群Node上合理的分配,比如,使副本Shard不和主Shard分配在一个Node...尽量把Shard分配给负载较轻的Node来均摊集群的压力,随着Shard分配,久而久之Shard在集群中会出现分配不均衡的情况,这又该如何才能做到均衡。

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