Primary Shard and Replica Shard Primary Shard Primary Shard，即主本分片。每个文档都会存储在主本分片中。...shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards Replica Shard Replica Shard，即副本分片。...副本分片有以下优点： increase failover, a replica shard can be promoted to a primary shard if the primary fails...settings { "settings": { "index": { "number_of_replicas": 2 } } } A shard
1 什么是分片分配 (shard allocation) 分片分配 (shard allocation)，是指在索引创建、副本增减、节点增减、分片重平衡等过程将索引分片落实到实际的物理节点的操作，包括但不限于..."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"]...比如 A 索引的 shard 1 分布在 N1 节点，shard 2 分布在 N2 节点，如果 N1 节点磁盘容量超过警戒水位，索引 A 即被执行写禁止操作，成为只读索引。...awareness)、平衡 (shard rebalance) 等，再细化到每一个索引考虑单索引分片如何调整以达到最佳的表现。
为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换)，MongoDB官方建议每个Shard为一组Replica Set。...Config Server 为了将一个特定的collection存储在多个shard中，需要为该collection指定一个shard key(片键)，例如{age: 1} ，shard key可以决定该条记录属于哪个...Config Servers就是用来存储：所有shard节点的配置信息、每个chunk的shard key范围、chunk在各shard的分布情况、该集群中所有DB和collection的sharding.../data/shard/s0 ./data/shard/s1 #创建数据目录 mkdir -p ./data/shard/log # 创建日志目录 ..../data/shard/log/s0.log # 启动Shard Server实例1 .
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。...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...文件需要存储，那么这16个shard要做到均分到2个机柜。...同时如果你shard超过24个，这很明显也是不合适的。
查看发现 Elasticsearch 集群出现 unassigned shard。定位发现是由于集群节点磁盘使用率过高超过85% 触发 Elasticsearch 集群对副本分片停止自动分配。...查看 unassigned shard 原因 Kibana DEV Tools GET /_cluster/allocation/explain 日志错误提示 "cannot allocate because...官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/modules-cluster.html#disk-based-shard-allocation
shard map分片锁 0.前言 1.写并发量大的时候，goroutine会阻塞，只允许一个写，此时可以通过使用shard技术。...分片，减小锁力度，在使用shard时，经常配合fnv算法 hash获取某一个shard。...此外，像bigcache这种高性能localcache，内部的实现也是与concurrent-map实现类似，fnv+shard map。...1.使用 concurrent-map如其名字，是一个并发map，在sync.Map出来之前，go标准库是不支持map并发的，即使出来之后，相比较于sync.Map来说，这里使用了shard Map使用起来
不均衡的 shard 分布 假设您的硬件分布于两个不同的物理机架中： 1.png 在上面我们可以看到：我们的 my_index 的 shard 分布于两个不同的物理机架中 rack1 及 rack2。...这个在 Elasticsearch 中称之为 shard allocation awareness。...rack1 或者直接在 elasticsearch.yml 中来定义 3.png Step2: 对 cluster 进行配置 我们必须告诉 Elasticsearch 我们使用哪个属性或哪些属性用于我们的 Shard...settings{ "persistent": { "cluster.routing.allocation.awareness.attributes": "my_rack_id" }} 均衡的 Shard
are on the same physical server, in the same rack, or in the same zone, it can distribute the primary shard...and its replica shards to minimise the risk of losing all shard copies in the event of a failure....不均衡的 shard 分布 假设您的硬件分布于两个不同的物理机架中： image.png 在上面我们可以看到：我们的 my_index 的 shard 分布于两个不同的物理机架中 rack1 及 rack2...这个在 Elasticsearch 中称之为 shard allocation awareness。...均衡的 Shard 分布 经过上面的 step1 及 step2 的配置后，现在，你可以确保所有分片至少有一个副本将存在于每个索引的每个机架中。
Shard 的基本概念Shard 是 Elasticsearch 中存储数据的最小单位。每个索引都被分成多个 Shard，每个 Shard 都是一个 Lucene 索引，用于存储和索引数据。...当我们往索引中添加数据时，Elasticsearch 会自动将数据分配到不同的 Shard 上。Shard 可以分为两种类型：Primary Shard 和 Replica Shard。...而 Replica Shard 是 Primary Shard 的备份，用于提供高可用性和容错性。...移动 Shard当我们需要将一个 Shard 从一个节点移动到另一个节点时，可以使用 shard allocation API。...]}合并 Shard当我们需要减少 Shard 的数量或合并小的 Shard 以优化查询性能时，可以使用 shard allocation API 手动执行 Shard 合并操作。
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。
// MongoDB之primary shard介绍 // 今天我们看看MongoDB的主分片的概念。 01 主分片是什么？...分片集群中的每一个数据库都有一个主分片，这个主分片上保存了当前数据库中没有被分片的集合的数据，主分片(primary shard)和主节点(primary)之间没有任何关联。...-f732-4478-8851-06dad4b94d6b"), "lastMod" : 1 } } new.test shard...-f732-4478-8851-06dad4b94d6b"), "lastMod" : 2 } } new.test shard
solr工作在集群模式下时，一般很难在开始阶段就能确定需要创建几个分片，只有当数据量大到一定的程度时（比如创建索引速度明显下降），这时我们可能就需要执行分片操作，但是有时我们有需要删除多余的shard，...前提是这些shard有备份，否则可能导致数据缺失，但是我们是不能通过删除当前处于active状态的shard的（会报错）， 笔者在这里给出一种解决方法： 把该shard上对应的备份删除即可 http:
org.apache.skywalking.apm.collector.cache.caffeine.service.ServiceNameCacheCaffeineService -82494825 [grpc-default-executor-149] ERROR [] - No shard...service_name][type][-87]: routing [null]] org.elasticsearch.action.NoShardAvailableActionException: No shard...for [get [service_name][type][-87]: routing [null]] at org.elasticsearch.action.support.single.shard.TransportSingleShardAction...TransportSingleShardAction.java:209) ~[elasticsearch-5.5.0.jar:5.5.0] at org.elasticsearch.action.support.single.shard.TransportSingleShardAction...org.elasticsearch.action.support.TransportAction.execute(TransportAction.java:142) ~[elasticsearch-5.5.0.jar:5.5.0] 错误关键字 No shard
（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。
在RGW里面每个存储到rados的Object都需要先计算出对应元数据存储的shard number，之后再将元数据信息更新到shard number对应的Object里面。...%d", bucket_oid_base.c_str(), sid); (*bucket_obj) = buf; if (shard_id) { *shard_id...编辑头文件 hash_shard.h，内容如下 #ifndef hash_shard_h #define hash_shard_h #ifndef _UINT32_T #define _UINT32_...# g++ main.cpp -o hash_shard root@demohost:/home/demouser/hash_shard# ....= sid %num_shards会导致hash计算出来的结果不够离散，最终导致数据都集中写到一个shard文件上造成写入上的单点热数据(hash1计算出来的结果都是1)。
2cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries:2cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries:4cluster.routing.allocation.same_shard.host
1、预备知识 1）分片（shard） Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量，实现这一目标引入分片策略shard。...副本策略对index中的每个分片创建冗余的副本，处理查询时可以把这些副本当做主分片来对待（primary shard），此外副本策略提供了高可用和数据安全的保障，当分片所在的机器宕机，Elasticsearch...hash之后再与有多少个shard的数量取模，最终得到这条数据应该在被分配在那个一个shard上，也就是说默认是基于hash的分片，保证在每个shard上数据量都近似平均，这样就不会出现负载不均衡的情况...，然后在检索的时候，es默认会搜索所有shard上的数据，最后在master节点上汇聚在处理后，返回最终数据。...，避免在其他shard无用的查询与master上的合并，提升了查询效率。
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