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  • Elasticsearch 缓存总结

    一、Query Cache
    Query Cache也称为Filter Cache,顾名思义它的作用就是对一个查询中包含的过滤器执行结果进行缓存。
    比如我们常用的term,terms,range过滤器都会在满足某种条件后被缓存,注意,这里的bool过滤器是不会被缓存的,但bool过滤器包含的子query clause会被缓存,我们可以用下面的命令来查询Query Cache的情况。

    http://192.168.0.109:9200/_stats/query_cache?pretty&human 

    举个栗子,看下面的查询

    {
      "from": 0,
      "size": 5,
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "bool": {
              "must": [
                {
                  "term": {
                    "productID": "JODL-X-1937-#pV7"
                  }
                },
                {
                  "range": {
                    "price": {
                      "from": 20,
                      "to": null,
                      "include_lower": true,
                      "include_upper": true
                    }
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }
      }
    }

    1. Node Query Cache
    根据名称其实就能理解,这是属于Node级别的缓存。主要用于缓存Filter中的Query结果,基于LRU策略,当缓存满了的情况下,会自动去除一个最近最少被使用的Query Cache。
    1.1. 缓存结构
    缓存分为两个级别,第一级是Query ,第二级是Segmemt,就像是Map<Query, Map<Segment, DocIdSet>>这种结构一样。DocIdSet 使用的数据结构是Bitset。
    1.2. 重要参数介绍
    indices.queries.cache.size 集群中的每个节点都必须有的静态配置,用来控制用来缓存的内存大小,默认是10%,支持两种格式一种是百分数,代表占节点heap的百分比,另一种则是精确的值,比如512mb。
    indices.queries.cache.count 在官方文档并没有写,这是一个节点级别的配置,可以在elasticsearch.yml中配置,控制缓存的总数量。
    indices.queries.cache.all_segments 用于是否在所有 Segment上启用缓存,默认是false,不会对文档数小于100000或者小于整个索引大小的3%的Segment进行缓存。
    index.queries.cache.enabled 是属于index级别的配置,用来控制是否启用缓存,默认是开启的。
    1.3. 什么样的Query会被缓存
    对于TermQuery、MatchAllDocsQuery等这种查询都不被缓存。当BooleanQuey的字节点为空时不会被缓存,当Dis Max Query的Disjuncts为空时不会被缓存。
    对于历史查询次数有要求,对于消耗高昂的Query只需要2次就加入缓存,其他的默认是5次,对于BooleanQuery和DisjunctionMaxQuery次数为4次。默认的,这个历史查询的数量是256。
    1.4. 什么样的segment会被缓存
    Segment中文档数大于100000或者大于整个所以大小的3%。
    请注意如果想要索引所有段,请设置indices.queries.cache.all_segments
    1.5. 新索引的文档,缓存会失效或者重新构建吗
    缓存不会失效,而是通过判断文档是否符合Query的条件,如果符合条件的话则会将文档加入到Bitset中。
    2. Field data Cache
    主要用于sort以及aggs的字段。这会把字段的值加载到内存中,以便于快速访问。field data cache的构建非常昂贵,因此最好能分配足够的内存以保障它能长时间处于被加载的状态。一定要注意数据建模,对于不合理的字段启用field data cache代价非常大,而且性能特别差。indices.fielddata.cache.size用来控制缓存的大小,支持两种格式,一种是百分数,代表占节点heap的百分比,另一种是精确值,如10gb,默认是无限。
    3. Shard Request Cache
    顾名思义,Shard级别的缓存。默认的主要用于缓存size=0的请求,aggs和suggestions,还有就是hits.total。需要注意,每当分片索引refresh的时候,如果数据发生了实际变化,那么缓存就会自动失效。所以呢,refresh时间越长,那么缓存的时间也就越长。缓存采用的也是LRU策略。缓存是以请求的JSON为Key来进行存储的,那么也就是说,当同样含义的不同形式的请求将无法识别缓存。

    • 3.1. 索引级别禁用缓存:index.requests.cache.enable这个参数用来控制是否启用分片级别的缓存,默认是false
    • 3.2. 请求时禁用缓存:通过url传参方式request_cache=true
    • 3.3. 主要的缓存配置:indices.requests.cache.size 用来控制缓存在heap中的大小,默认是1%。

    4. Indexing Buffer
    用于缓存新索引的数据,用于缓存新索引的数据,当空间填满之后,会将数据写到磁盘上成为一个新的段。

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