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3.5.9 Shard Allocation

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。

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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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