elasticsearch2.x线程池配置

一个Elasticsearch节点会有多个线程池,但重要的是下面四个:

索引(index):主要是索引数据和删除数据操作(默认是cached类型)

搜索(search):主要是获取,统计和搜索操作(默认是cached类型)

批量操作(bulk):主要是对索引的批量操作(默认是cached类型)

更新(refresh):主要是更新操作(默认是cached类型)

可以通过给设置一个参数来改变线程池的类型(type),例如,把索引的线程池改成blocking类型:

min: 1

size: 30

wait_time: 30s

下面是三种可以设置的线程池的类型:

cache

cache线程池是一个无限大小的线程池,如果有很多请求的话都会创建很多线程,下面是个例子:

threadpool:

index:

type: cached

fixed

fixed线程池保持固定个数的线程来处理请求队列。

size参数设置线程的个数,默认设置是cpu核心数的5倍

queue_size可以控制待处理请求队列的大小。默认是设置为-1,意味着无限制。当一个请求到来但队列满了的时候,reject_policy参数可以控制它的行为。默认是abort,会使那个请求失败。设置成caller会使该请求在io线程中执行。

threadpool:

index:

type: fixed

size: 30

queue: 1000

reject_policy: caller

blocking

blocking线程池允许设置一个最小值(min,默认为1)和线程池大小(size,默认为cpu核心数的5倍)。它也有一个等待队列,队列的大小(queue_size )默认是1000,当这队列满了的时候。它会根据定好的等待时间(wait_time,默认是60秒)来调用io线程,如果超时没有执行就会报错。

threadpool:

index:

type: blocking

min: 1

size: 30

wait_time: 30s

笔者在实际工作中,由于程序启动时即产生大量请求,导致队列大小溢出的情况,从而查询请求报错,可以在以下2个解决方法权衡处理:

1、增加队列长度,但随之带来的是CPU消耗高。

2、优化程序,适当控制程序的并发请求量。

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