Elasticsearch索引生命周期管理与ILM策略

本文目录#

• 引言
• ILM 阶段
• 配置示例
• 实践要点
• 总结
• 参考资料

引言#

Elasticsearch Index Lifecycle Management (ILM) 支持索引的热、温、冷、删除多阶段管控。本文介绍 ILM 策略配置、资源优化与实战经验。

ILM 阶段#

• Hot：写入活跃数据；
• Warm：降低副本数、转移至冷存储；
• Cold：只读，可能冻结；
• Delete：删除或快照后删除。

配置示例#

{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "7d" }
        }
      },
      "warm": {
        "min_age": "7d",
        "actions": {
          "shrink": { "number_of_shards": 1 },
          "forcemerge": { "max_num_segments": 1 }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "30d",
        "actions": { "delete": {} }
      }
    }
  }
}

实践要点#

• 结合 Rollover 索引模式 logs-%{+yyyy.MM.dd}；
• 使用 Index Templates 自动应用策略；
• 监控热节点 CPU、磁盘；
• 对日志场景结合 Elasticsearch Snapshot 保存历史。

总结#

ILM 是 Elasticsearch 数据生命周期管理的关键工具。通过分阶段策略与监控，可降低成本并保持查询性能。

参考资料#

• [1] Elastic Docs: Index Lifecycle Management. https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-lifecycle-management.html

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