26、Elasticsearch 底层索引控制与缓存机制详解

Elasticsearch 底层索引控制与缓存机制详解

一、可视化合并策略与调度器

在处理合并策略和合并调度器时，可视化它们会很有帮助。若想了解底层 Apache Lucene 库中合并操作的具体实现，可访问 Mike McCandless 的博客文章： Visualizing Lucene’s Segment Merges 。此外，还有一个名为 SegmentSpy 的插件，可用于查看段的状态，更多信息请参考： Elasticsearch SegmentSpy 。

二、I/O 限流机制

2.1 限流原因

Apache Lucene 将数据存储在不可变的段文件中，合并过程是异步的，通常不应干扰索引和搜索操作。但合并操作的 I/O 开销较大，当搜索和索引并发进行时，可能会给 I/O 子系统带来过大压力，尤其是在 I/O 性能较低的系统中。此时，限流机制就可以发挥作用，控制 Elasticsearch 的 I/O 使用量。

2.2 配置方式

限流可以在节点级别和索引级别进行配置：
-节点级别：使用indices.store.throttle.type属性设置限流类型，可选