提到日志系统，很多人都会使用ELK Stack(Elastic/Logstash/Kibana）来采
已解决提到日志系统，很多人都会使用ELK Stack(Elastic/Logstash/Kibana）来采集存储数据，Kafka用作数据临时存储，Flink用来业务数据实时分析，从而实时对业务的监控、风控。但是在以上看似简单的架构中，也隐藏了大量细节需要关注。以ES为例，用户需要关注哪几个方面？
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推荐回答磁盘需要预留的数据空间，即原始数据膨胀系数（1+副本数）*（1+预留空间)；数据冷热分离问题，所有数据全部保存到SSD上，成本过高。需要根据数据的重要程度和时间因素，将部分索引数据直接保存至HDD磁盘或使用Rollover功能迁移索引数据；索引设置，每个应用的两类日志，分别按照时间周期性创建索引，根据数据大小合理设置Shard数，单Shard以30~50 GB为宜，但是各应用的日志量很难准确估计，常在遇到写入或查询问题后再调整，然而重建索引的消耗又非常大；Kafka消费设置，使用Logstash消费Kafka数据再写入到ES，需要Kafka topic的patition数和logconsumer_threads相匹配，否则容易导致各partition消费不均。ES参数调优，即对写入吞吐、可见性延时、数据安全性以及查询性能等多方面因素进行综合评估和权衡后，结合集群CPU、内存，对ES一些列参数进行调优，才能更好发挥ES的特性。
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2022-10-17 18:01:22赞同 展开评论 打赏
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