当前位置: 首页 > news >正文

Elasticsearch在部署时,对Linux的设置有哪些优化方法?

部署Elasticsearch时,可以通过优化Linux系统的设置来提升性能和稳定性。以下是一些常见的优化方法:

1.文件描述符限制

Elasticsearch需要大量的文件描述符来处理数据和连接,所以确保调整系统的文件描述符限制。可以通过修改 /etc/security/limits.conf 文件来增加限制,例如:

elasticsearch soft nofile 65536
elasticsearch hard nofile 65536

2.虚拟内存

禁用虚拟内存的交换可以防止系统过度使用磁盘,从而提升性能。可以编辑 /etc/sysctl.conf 文件来禁用交换,如下所示:

vm.swappiness=0

使用sysctl -p命令加载新的设置。

3.内核参数调整

根据Elasticsearch的要求,可以调整内核参数来提高性能,例如:

vm.max_map_count=262144

这可以在/etc/sysctl.conf中进行设置,然后使用sysctl -p命令加载。

4.禁用透明大页面(Transparent Huge Pages)

大页面可以在某些情况下影响Elasticsearch的性能。可以通过以下命令禁用:

echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag

这些设置也可以在启动脚本中进行配置。

5.禁用THP自动启用

在启动脚本中添加以下环境变量可以确保THP不会在系统重新启动时自动启用:

export ES_HEAP_NEWSIZE=1g
export ES_JAVA_OPTS="-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+AlwaysPreTouch -XX:+DisableExplicitGC -Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=UTF-8 -Djna.nosys=true -XX:-OmitStackTraceInFastThrow"
export ES_USE_GC_LOGGING="true"
export ES_GC_LOGGING_OPTS="-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps"
export ES_PATH_CONF=/path/to/conf
export ES_HOME=/path/to/es
export ES_CLASSPATH=$ES_CLASSPATH:$ES_HOME/lib/sigar/*
export ES_HEAP_SIZE=8g
export ES_HEAP_NEWSIZE=2g
export ES_DIRECT_SIZE=2g
export ES_DIRECT_SIZE=1g
export ES_DIRECT_SIZE=512m
export ES_DIRECT_SIZE=256m

6.优化文件系统

使用XFS或EXT4等现代文件系统,并确保适当地对文件系统进行调优,以适应Elasticsearch的工作负载。可以在格式化文件系统时使用合适的选项,如 noatime。

7.安全设置

配置防火墙和安全组规则,只允许必要的端口和IP地址访问Elasticsearch。这有助于保护集群免受未经授权的访问。

8.监控和日志

设置合适的监控和日志系统,以便能够实时监视Elasticsearch的性能和运行状况,及时发现问题并进行调整。

9.定期维护

定期执行Elasticsearch的维护任务,如清理过期数据、优化索引等,以保持集群的健康状态。

这些是一些常见的优化方法,实际上可能会因系统配置、硬件规格和具体工作负载而有所不同。在应用这些设置之前,建议您详细阅读Elasticsearch的官方文档以了解最新的建议和推荐配置。

相关文章:

Elasticsearch在部署时,对Linux的设置有哪些优化方法?

部署Elasticsearch时,可以通过优化Linux系统的设置来提升性能和稳定性。以下是一些常见的优化方法: 1.文件描述符限制 Elasticsearch需要大量的文件描述符来处理数据和连接,所以确保调整系统的文件描述符限制。可以通过修改 /etc/security/…...

【网络基础】应用层协议

【网络基础】应用层协议 文章目录 【网络基础】应用层协议1、协议作用1.1 应用层需求1.2 协议分类 2、HTTP & HTTPS2.1 HTTP/HTTPS 简介2.2 HTTP工作原理2.3 HTTPS工作原理2.4 区别 3、URL3.1 编码解码3.2 URI & URL 4、HTTP 消息结构4.1 HTTP请求方法4.2 HTTP请求头信…...

面试八股文Mysql:(1)事务实现的原理

1. 什么是事务 事务就是一组数据库操作,这些操作是一个atomic(原子性的操作) ,不可分割,要么都执行,要么回滚(rollback)都不执行。这样就避免了某个操作成功某个操作失败&#xff0…...

Linux学习之sed多行模式

N将下一行加入到模式空间 D删除模式空间中的第一个字符到第一个换行符 P打印模式空间中的第一个字符到第一个换行符 doubleSpace.txt里边的内容如下: goo d man使用下边的命令可以实现把上边对应的内容放到doubleSpace.txt。 echo goo >> doubleSpace.txt e…...

【刷题笔记8.15】【链表相关】LeetCode:合并两个有序链表、反转链表

LeetCode:【链表相关】合并两个有序链表 题目1:合并两个有序链表 题目描述 将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 输入:l1 [1,2,4], l2 [1,3,4] 输出:[1,1,2,3…...

神经网络基础-神经网络补充概念-11-向量化逻辑回归

概念 通过使用 NumPy 数组来进行矩阵运算,将循环操作向量化。 向量化的好处在于它可以同时处理多个样本,从而加速计算过程。在实际应用中,尤其是处理大规模数据集时,向量化可以显著提高代码的效率。 代码实现-以逻辑回归为例 i…...

openGauss学习笔记-40 openGauss 高级数据管理-锁

文章目录 openGauss学习笔记-40 openGauss 高级数据管理-锁40.1 语法格式40.2 参数说明40.3 示例 openGauss学习笔记-40 openGauss 高级数据管理-锁 如果需要保持数据库数据的一致性,可以使用LOCK TABLE来阻止其他用户修改表。 例如,一个应用需要保证表…...

勘探开发人工智能技术:机器学习(6)

0 提纲 7.1 循环神经网络RNN 7.2 LSTM 7.3 Transformer 7.4 U-Net 1 循环神经网络RNN 把上一时刻的输出作为下一时刻的输入之一. 1.1 全连接神经网络的缺点 现在的任务是要利用如下语料来给apple打标签: 第一句话:I like eating apple!(我喜欢吃苹…...

代理类型中的 HTTP、HTTPS 和 SOCKS 有什么区别?

HTTP、HTTPS 和 SOCKS 都是代理(Proxy)协议,用于在网络通信中转发请求和响应,但它们在工作原理和用途上有一些区别。下面是它们之间的主要区别: HTTP代理: 工作原理: HTTP 代理主要用于转发 HTT…...

【STM32RT-Thread零基础入门】 3. PIN设备(GPIO)的使用

硬件:STM32F103ZET6、ST-LINK、usb转串口工具、4个LED灯、1个蜂鸣器、4个1k电阻、2个按键、面包板、杜邦线 文章目录 前言一、PIN设备介绍1. 引脚编号获取2. 设置引脚的输入/输出模式3. 设置引脚的电平值4. 读取引脚的电平值5. 绑定引脚中断回调函数6. 脱离引脚中断…...

fiddler抓包工具的用法以及抓取手机报文定位bug

前言: fiddler抓包工具是日常测试中常用的一种bug定位工具 一 抓取https报文步骤 使用方法: 1 首先打开fiddler工具将证书导出 点击TOOLS------Options------Https-----Actions---选中第二个选项 2 把证书导出到桌面后 打开谷歌浏览器 设置---高级…...

spring中时间格式化的两种方式

方法一:自己格式化 自己写一个格式化的类,把date类型的时间传进去: public class DateUtil {public static String formatDate(Date date){SimpleDateFormat simpleDateFormatnew SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");retur…...

【设计模式】原型模式

原型模式(Prototype Pattern)是用于创建重复的对象,同时又能保证性能。这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式之一。 这种模式是实现了一个原型接口,该接口用于创建当前对象的克隆。当直接…...

Matlab的Filter Designer工具设计二阶低通滤波器

Matlab版本:2018b 本文要求:设计一个二阶巴特沃斯低通滤波器用于嵌入式软件滤波,传感器采样频率是20KHz,截止频率是333Hz,获取滤波系数,本文不包括二阶滤波推导和代码编写。 打开Matlab->APP->Filt…...

软件测试基础篇——LAMP环境搭建

LAMP 1、Linux系统的其他命令 find命令:在目录下查找文件 ​ 格式一:find 路径 参数 文件名 ​ 路径:如果没有指定路径,默认是在当前目录下 ​ 参数:-name 根据文件名来查找,区分大小写; -…...

使用dom4j将xml转为String并去掉所有格式

文章目录 功能描述实现代码 功能描述 有以下xml内容&#xff0c;需要转成String字符串。同时&#xff0c;要去掉文中所有格式。 <root><student><name>张三</name><sex>男</sex><age>16</age><class>1班</class>…...

wsl2安装docker引擎(Install Docker Engine on Debian)

安装 1.卸载旧版本 在安装 Docker 引擎之前&#xff0c;您必须首先确保卸载任何冲突的软件包。 发行版维护者在他们的存储库。必须先卸载这些软件包&#xff0c;然后才能安装 Docker 引擎的正式版本。 要卸载的非官方软件包是&#xff1a; docker.iodocker-composedocker-…...

百日筑基篇——python爬虫学习(一)

百日筑基篇——python爬虫学习&#xff08;一&#xff09; 文章目录 前言一、python爬虫介绍二、URL管理器三、所需基础模块的介绍1. requests2. BeautifulSoup1. HTML介绍2. 网页解析器 四、实操1. 代码展示2. 代码解释1. 将大文件划分为小的文件&#xff08;根据AA的ID数量划…...

【Spring专题】Spring之底层架构核心概念解析

目录 前言前置知识课程内容一、BeanDefinition&#xff1a;图纸二、BeanDefinitionReader&#xff1a;图纸注册器——Spring工厂基础设施之一2.1 AnnotatedBeanDefinitionReader2.2 XmlBeanDefinitionReader2.3 ClassPathBeanDefinitionScanner基本介绍总结使用示例 三、BeanFa…...

electron 使用node C++插件 node-gyp

node C插件使用&#xff0c;在我们常规使用中&#xff0c;需要使用node-gyp指定对饮的node版本即可 在electron的使用中&#xff0c;我们需要指定的是electron版本要不然会报错使用的v8内核版本不一致导致C扩展无法正常引入 electron官方文档-node原生模块 package.json {&quo…...

【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop

在Linux系统中&#xff0c;iftop是网络管理的得力助手&#xff0c;能实时监控网络流量、连接情况等&#xff0c;帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...

【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15

缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下&#xff1a; struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应&#xff0c;这是一种非线性光学现象&#xff0c;主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场&#xff0c;对材料产生非线性响应&#xff0c;可能…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来&#xff0c;Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...

Python爬虫(二):爬虫完整流程

爬虫完整流程详解&#xff08;7大核心步骤实战技巧&#xff09; 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程&#xff0c;我将结合具体技术点和实战经验展开说明&#xff1a; 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析&#xff1a; 使用浏览器开发者工具&#xff08;F12&…...

零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场(第九期-Unsafe Fileupload模块)(yakit方式)

本期内容并不是很难&#xff0c;相信大家会学的很愉快&#xff0c;当然对于有后端基础的朋友来说&#xff0c;本期内容更加容易了解&#xff0c;当然没有基础的也别担心&#xff0c;本期内容会详细解释有关内容 本期用到的软件&#xff1a;yakit&#xff08;因为经过之前好多期…...

多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现

多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...

基于PHP的连锁酒店管理系统

有需要请加文章底部Q哦 可远程调试 基于PHP的连锁酒店管理系统 一 介绍 连锁酒店管理系统基于原生PHP开发&#xff0c;数据库mysql&#xff0c;前端bootstrap。系统角色分为用户和管理员。 技术栈 phpmysqlbootstrapphpstudyvscode 二 功能 用户 1 注册/登录/注销 2 个人中…...

Spring AI Chat Memory 实战指南:Local 与 JDBC 存储集成

一个面向 Java 开发者的 Sring-Ai 示例工程项目&#xff0c;该项目是一个 Spring AI 快速入门的样例工程项目&#xff0c;旨在通过一些小的案例展示 Spring AI 框架的核心功能和使用方法。 项目采用模块化设计&#xff0c;每个模块都专注于特定的功能领域&#xff0c;便于学习和…...

数学建模-滑翔伞伞翼面积的设计,运动状态计算和优化 !

我们考虑滑翔伞的伞翼面积设计问题以及运动状态描述。滑翔伞的性能主要取决于伞翼面积、气动特性以及飞行员的重量。我们的目标是建立数学模型来描述滑翔伞的运动状态,并优化伞翼面积的设计。 一、问题分析 滑翔伞在飞行过程中受到重力、升力和阻力的作用。升力和阻力与伞翼面…...