关于ES集群信息的一些查看-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了关于ES集群信息的一些查看。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

查看ES信息

查看版本
kibana ：
GET /

查看节点信息

GET /_cat/nodes?v

关于ES集群信息的一些查看
解释：
ip：集群中节点的 ip 地址；
heap.percent：堆内存的占用百分比；
ram.percent：总内存的占用百分比，其实这个不是很准确，因为 buff/cache 和 available 也被当作使用内存；
cpu：cpu 占用百分比；
load_1m：1 分钟内 cpu 负载；
load_5m：5 分钟内 cpu 负载；
load_15m：15 分钟内 cpu 负载；
node.role：上图的dilmrt代表全部权限
master：* 代表是 master 节点，- 代表普通节点；
name：节点的名称。

node.role详解

master
data
ingest
ml machine learn 机器学习和xpack有关这个确实不太懂
remote_cluster_client
transform X-pack专用角色转换节点运行转换并处理转换 API 请求

查看分片信息

首先看下面的图片数据来源于elk
具体命令是

GET /_cat/shards?v

一个名叫assets_vitualasset_index_v1_test 的索引（相当于数据库的表）这里可以看到有9个每三个为一组那么为什么是这样的设定呢
关于ES集群信息的一些查看

index：索引名称
shard：分片数
prirep：分片类型，p：primary为主分片，r：replicas为复制分片
state：分片状态，STARTED为正常分片，INITIALIZING为异常分片
docs：记录数
store：存储大小
ip：es节点ip
node：es节点名称

请看下图
分片数量为3 代表数据会被均分的切成三份保证分布式的最大性能也提高了扩展性 number_of_replicas为副本数量这个是用来保证高可用的
从上图我们可以看到三个为一组的容量是很接近的因为这三个存放的内容是相同的即使有一个节点挂掉也能保证数据正常访问
(节点数量=分片数*（副本数量+1）)
关于ES集群信息的一些查看

实际场景下ES分片及副本数量应该怎么分

/elasticsearch-head可视化工具
首先需要考虑生产环境上总体节点的数量如实际节点数量为6（三台主机）
那么我们尽量配置成3个分片1个副本这样数据会很均匀的散落在这6个节点上
如果分成3个分片2个副本可能会造成分布不均匀从而导致master所在的节点压力过大 master节点尽量不要有太大压力因为除了数据查询他还有额外的任务：分配数据
注意：新增副本时主节点会自动协调，然后拷贝数据到新增的副本节点,副本数是可以随时调整的！
具体设置方式如下

PUT /my_temp_index/_settings 
{ "number_of_replicas": 1 }

关于ES的灵活使用

我们先来介绍下面这样一个场景
SMS系统业务场景是每天发送各家银行的登录短信等，一个数据表每天产生的数据量是50G 查询场景是按时间段按银行（如过去三个月民生银行）查询短信发送记录
那么如果是mysql的话就算建立索引效率也会很慢
在mysql中优化的话需要拆表将各个银行的短信拆分出来再按照日期拆
但是这样会造成跨库和跨表
ES场景
思路和mysql基本一致建立索引如下
bankName_date_index文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-410313.html

到了这里，关于关于ES集群信息的一些查看的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！