ElasticSearch实战系列十: ElasticSearch冷热分离架构

时间：2024-01-03 13:57:38

前言

本文主要介绍ElasticSearch冷热分离架构以及实现。

冷热分离架构介绍

冷热分离是目前ES非常火的一个架构，它充分的利用的集群机器的优劣来实现资源的调度分配。ES集群的索引写入及查询速度主要依赖于磁盘的IO速度，冷热数据分离的关键点为使用固态磁盘存储数据。若全部使用固态，成本过高，且存放冷数据较为浪费，因而使用普通机械磁盘与固态磁盘混搭，可做到资源充分利用，性能大幅提升的目标。因此我们可以将实时数据(5天内)存储到热节点中，历史数据(5天前)的存储到冷节点中，并且可以利用ES自身的特性，根据时间将热节点的数据迁移到冷节点中，这里因为我们是按天建立索引库，因此数据迁移会更加的方便。

架构图:

ElasticSearch实战系列十: ElasticSearch冷热分离架构

一个例子

使用冷热分离的时候，我们需要将索引库建立在热节点中，等到一定的时间时间在将该索引库迁移冷节点中。因此这里我们需要更加热节点的量来进行设置分片数。

比如，我们拥有6个热节点，9个冷节点，索引库的主分片的数据量500G左右，那么该索引库建立18个分片并且都在在热节点中，此时该索引库的分片的分布是，热节点:18,冷节点0；等到该数据不是热数据之后，将该索引库的分片全部迁移到冷节点中，索引库的分片的分布是， 热节点:0,冷节点18。

单个索引库热冷节点分片分布示例:

时间 索引库名称 热节点分片数量 冷节点分片数量
20190707 TEST_20190703 18 0
20190708 TEST_20190703 0 18

最终实现效果图，这里我用cerebro界面截图来表示

cerebro示例图:

写入ES索引库中，分片分布在热节点中

ElasticSearch实战系列十: ElasticSearch冷热分离架构

过了一段时间之后进行了迁移，分片数据迁移到了冷节点:

ElasticSearch实战系列十: ElasticSearch冷热分离架构

更多ElasticSearch的相关介绍可以查看我的这篇博文:https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/12093933.html

ElasticSearch冷热分离架构实现

ElasticSearch冷热分离架构是一种思想，其实现原理是使用ElasticSearch的路由完成，在data节点设置对应的路由，然后在创建索引库时指定分布到那些服务器，过一段时间之后，根据业务要求在将这些索引库的数据进行迁移到其他data节点中。

ElasticSearch节点配置

这里需要改变的节点为data节点，其他的节点配置无需更改。这里我就用以前写的ElasticSearch实战系列一: ElasticSearch集群+Kibana安装教程里面的配置进行更改。

data节点的elasticsearch.yml原配置:

cluster.name: pancm

node.name: data1

path.data: /home/elk/datanode/data

path.logs: /home/elk/datanode/logs

network.host: 0.0.0.0

network.publish_host: 192.169.0.23

transport.tcp.port: 9300

http.port: 9200

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.169.0.23:9301","192.169.0.24:9301","192.169.0.25:9301"]

node.master: false

node.data: true

node.ingest: false

index.number_of_shards: 5

index.number_of_replicas: 1

discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

bootstrap.memory_lock: true

http.max_content_length: 1024mb

相比普通的data节点, 主要是增加了这两个配置:

node.attr.rack: r1

node.attr.box_type: hot

热节点配置示例:

cluster.name: pancm

node.name: data1

path.data: /home/elk/datanode/data

path.logs: /home/elk/datanode/logs

network.host: 0.0.0.0

network.publish_host: 192.169.0.23

transport.tcp.port: 9300

http.port: 9200

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.169.0.23:9301","192.169.0.24:9301","192.169.0.25:9301"]

node.master: false

node.data: true

node.ingest: false

index.number_of_shards: 5

index.number_of_replicas: 1

discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

bootstrap.memory_lock: true

http.max_content_length: 1024mb

node.attr.rack: r1

node.attr.box_type: hot

冷节点配置大体相同，就是后面的值进行更改

node.attr.rack: r9

node.attr.box_type: cool

冷节点配置示例:

cluster.name: pancm

node.name: data1

path.data: /home/elk/datanode/data

path.logs: /home/elk/datanode/logs

network.host: 0.0.0.0

network.publish_host: 192.169.0.23

transport.tcp.port: 9300

http.port: 9200

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.169.0.23:9301","192.169.0.24:9301","192.169.0.25:9301"]

node.master: false

node.data: true

node.ingest: false

index.number_of_shards: 5

index.number_of_replicas: 1

discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

bootstrap.memory_lock: true

http.max_content_length: 1024mb

node.attr.rack: r1

node.attr.box_type: hot

ElasticSearch索引库设置

在创建索引库的时候需要指定默认索引库的分片归属，如果没有指定，就会根据ElasticSearch默认进行均匀分布。这里我们将索引库默认创建到hot节点中，满足业务条件之后在使用命令或代码将该索引库设置到冷节点中。

索引示例:

PUT TEST_20190717

{

  "index":"TEST_20190717",

  "settings": {

    "number_of_shards" :18,

    "number_of_replicas" : 1,

    "refresh_interval" : "10s",

    "index.routing.allocation.require.box_type":"hot"

  },

"mappings": {

    "mt_task_hh": {

      "properties": {

        "accttype": {

          "type": "byte"

        },

....

}

}

索引库冷节点设置

根据业务要求，我们可以对索引库的数据进行迁移，使用dsl语句在kibana上执行或者使用java代码实现都可以。

dsl语句:

PUT TEST_20190717/_settings

{

    "index.routing.allocation.require.box_type":"cool"

}

java代码实现:

  public static void setCool(String index) throws IOException {

        RestClient restClient = null;

        try {

            Objects.requireNonNull(index, "index is not null");

            restClient = client.getLowLevelClient();

            String source = "{\"index.routing.allocation.require.box_type\": \"%s\"}";

            source = String.format(source, "cool");

            HttpEntity entity = new NStringEntity(source, ContentType.APPLICATION_JSON);

            restClient.performRequest("PUT", "/" + index + "/_settings", Collections.<String, String>emptyMap(), entity);

        } catch (IOException e) {

            throw e;

        } finally {

            if (restClient != null) {

                restClient.close();

            }

        }

    }

完整代码地址: https://github.com/xuwujing/java-study/tree/master/src/main/java/com/pancm/elasticsearch

其它

其实这篇文章本应来说在2019年就完成了初稿，但是因为其他的事情一直耽搁，好在查看草稿是发现了，于是便补了。因为时隔太久，细节上相比之前的文章有一定的差距。不过好在是写出来了，以后的话写文章的话还是尽早，不然后面就忘了。目前ElasticSearch实战系列已经写了10篇了，虽然中间的间隔有点久，后面我会慢慢的更新这个系列，尽量把自己所学所感悟的写出来，如有写的不好，希望能够指出讨论。

ElasticSearch实战系列:

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作者：虚无境

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