아빠는 개발자

뭐 대충 이런느낌 이랄까트래픽이 왔을때  8core 16Gb 로 띄운 X 6대의 data node prd data copy index 0710 (운영데이터) alias 변경local api (Local to ES)200건/초중복제거키워드 (10,000 x 2)sleep 0.3초최초 1회 es cache 초기화 후 실행이렇게 테스트 하면 저런 결과가 나온다. 샤드 구성도 맞춰놓고  샤드 구성 변경 reroute api POST _cluster/reroute{ "commands": [ { "move": { "index": "prd-ds-item-20240710", "shard": 1, "from_node": "node-qa-totalsearch-data-..

Elasticsearch에서 검색 쿼리가 유입되었을 때, 샤드 검색 순서는 다음과 같은 단계로 진행됩니다:쿼리 수신: 클라이언트가 검색 쿼리를 보내면, 해당 쿼리는 클러스터의 코디네이터 노드(요청을 받은 노드)로 전달됩니다. 이 노드는 검색 요청을 처리할 책임을 집니다.샤드 선택: 코디네이터 노드는 검색해야 할 샤드를 선택합니다. Elasticsearch는 프라이머리 샤드와 레플리카 샤드 중 하나를 선택하여 검색을 수행할 수 있습니다. 기본적으로 Elasticsearch는 프라이머리 샤드와 레플리카 샤드 간에 부하를 균등하게 분산시키기 위해 라운드 로빈 방식으로 샤드를 선택합니다.쿼리 분산: 코디네이터 노드는 검색 쿼리를 선택된 샤드로 분산시킵니다. 이 샤드는 프라이머리 샤드일 수도 있고, 레플리카 샤드..

레플리카 샤드가 많으면 검색 성능이 좋아지는 이유는 다음과 같은 여러 가지 요인에 기인합니다:1. 병렬 처리 증가레플리카 샤드가 많으면, 동일한 데이터에 대해 여러 샤드가 동시에 검색 쿼리를 처리할 수 있습니다. 이는 병렬 처리를 증가시켜 전체 검색 시간을 줄여줍니다. 예를 들어, 3개의 프라이머리 샤드와 3개의 레플리카 샤드를 갖고 있다면, 총 12개의 샤드(3 프라이머리 + 9 레플리카)가 동시에 검색 쿼리를 처리할 수 있습니다.2. 부하 분산레플리카 샤드가 많으면 검색 요청이 클러스터 내 여러 노드로 분산됩니다. 이는 특정 노드에 검색 요청이 집중되는 것을 방지하고, 클러스터 전체에 부하를 고르게 분산시켜 각 노드의 성능을 최적화합니다. 부하 분산이 잘 되면, 개별 노드의 CPU 및 I/O 사용량이..