elk默认分片只有1000导致索引没有创建

maximun shards open

by: 铁乐与猫

现象

• elk使用7.0版本

• elk出现没有新数据的情况。

• logstash日志中报出例如以下的报警：

  [WARN ] 2020-05-11 18:58:42.045 [[main]>worker26] elasticsearch - Could not index event ex=>"tielemao_web_log-2020.05.12", :_type=>"_doc", :routing=>nil}, #<LogStash::Event:0x6cb75e7>"_doc", "_id"=>nil, "status"=>400, "error"=>{"type"=>"validation_exception", "reason"=>is cluster currently has [1177]/[1000] maximum shards open;"}}}}
  

原因

7版本以上的elasticsearch吧，默认只允许1000个分片，问题是因为集群分片数不足引起的。

1000 个shards的限制是怎么来的？

根据官方解释，从Elasticsearch v7.0.0 开始，集群中的每个节点默认限制 1000 个shard，如果你的es集群有3个数据节点，那么最多 3000 shards。这里我是开发环境，只有一台es，所以只有1000。

解决方案

在elasticsearch.yml中定义

> cluster.max_shards_per_node: 10000

在kibana的tools中改变临时设置以便即时生效

PUT /_cluster/settings
{
  "transient": {
    "cluster": {
      "max_shards_per_node":10000
    }
  }
}

除此外，如果是开发环境，数据不那么重要的话，可以清空所有index

DELETE /_all

官方文档：删除索引

然后，重新设置默认值，降低number_of_shards数量，同时提高max_shards_per_node的数量。

vim elasticsearch.yml

# Set the number of shards (splits) of an index (5 by default):
#
index.number_of_shards: 2
# Set the number of replicas (additional copies) of an index (1 by default):
#
index.number_of_replicas: 1

cluster.max_shards_per_node: 3000

对于生产环境

vim elasticsearch.yml

# Set the number of shards (splits) of an index (5 by default):
#
index.number_of_shards: 5
# Set the number of replicas (additional copies) of an index (1 by default):
#
index.number_of_replicas: 2

cluster.max_shards_per_node: 3000

Index 的配置参数在es配置文件里直接配置，会报错。不过可以用Kibana来设置。也就是最开始所说的使用kibana的开发工具put改变。

最重要的是，要定期删除无用数据，可以每个月初删除一个月前的所有数据，即只保留最近1个月的Index数据。

扩展阅读

每个 Index 多少个 Shard 合适？

配置 Elasticsearch 集群后，对于分片数，是比较难确定的。因为一个索引分片数一旦确定，以后就无法修改，所以我们在创建索引前，要充分的考虑到，以后我们创建的索引所存储的数据量，否则创建了不合适的分片数，会对我们的性能造成很大的影响。

如果以后发现有必要更改分片的数量，则需要重新索引所有源文档。（尽管重新编制索引是一个漫长的过程，但可以在不停机的情况下完成）。

主分片配置与硬盘分区非常相似，在硬盘分区中，原始磁盘空间的重新分区要求用户备份，配置新分区并将数据重写到新分区上。

稍微过度分配是好的。但是如果你给每个 Index 分配 1000 个Shard 那就是不好的。

请记住，您分配的每个分片都需要支付额外费用：

• 由于分片本质上是Lucene索引，因此会消耗文件句柄，内存和CPU资源。
• 每个搜索请求都将触摸索引中每个分片的副本，当分片分布在多个节点上时，这不是问题。当分片争夺相同的硬件资源时，就会出现争用并且性能会下降。

我们的客户期望他们的业务增长，并且其数据集会相应地扩展。因此，始终需要应急计划。许多用户说服自己，他们将遇到爆炸性增长（尽管大多数用户从未真正看到无法控制的增长）。此外，我们所有人都希望最大程度地减少停机时间并避免重新分片。

如果您担心数据的快速增长，那么我们建议您关注一个简单的约束：Elasticsearch的最大JVM堆大小建议约为30-32GB。这是对绝对最大分片大小限制的可靠估计。例如，如果您确实认为可以达到200GB（但在不更改其他基础架构的情况下无法达到更大容量），那么我们建议分配7个分片，或最多8个分片。

绝对不要为从现在起三年后达到的太高的10 TB目标分配资源。

如果现在你的场景是分片数不合适了，但是又不知道如何调整，那么有一个好的解决方法就是按照时间创建索引，然后进行通配查询。如果每天的数据量很大，则可以按天创建索引，如果是一个月积累起来导致数据量很大，则可以一个月创建一个索引。如果要对现有索引进行重新分片，则需要重建索引.

修改默认的 Elasticsearch 分片数

这是正确的改变配置文件中的index.number_of_shards默认值将涉及更改所有节点上的设置，然后理想地按照rolling restarts的指导方针重新启动实例。

但是，如果这不是一个选项，如果在创建新索引时在设置中明确指定number_of_shards并不理想，那么解决方法将使用index templates

可以创建index_defaults默认值，如下所示

PUT /_template/index_defaults 
{
  "template": "*", 
  "settings": {
    "number_of_shards": 4
  }
}

这会将index_defaults模板中指定的设置应用于所有新索引。

重建索引

参考：教你如何在 elasticsearch 中重建索引

每个节点的 maximum shards open 设置为多大合适？

对于分片数的大小，业界一致认为分片数的多少与内存挂钩，认为 1GB 堆内存对应 20-25 个分片。因此，具有30GB堆的节点最多应有600个分片，但是越低于此限制，您可以使其越好。而一个分片的大小不要超过50G，通常，这将有助于群集保持良好的运行状况。

参考

https://segmentfault.com/a/1190000021303027