ELK 索引生命周期管理
前言
之前搭建的 ELK 集群经过几天的日志收集，索引数逐渐增多，服务器的各项内存、cpu、IO 指标开始上涨起来，要解决这个问题，在权衡性能与用户使用，应该做好索引的生命周期管理。
kibana 索引配置
1. 管理索引
点击设置 --- Elasticsearch 的 Index management 可以查看 elk 生成的所有索引
配置 kibana 的索引匹配
配置索引生命周期
点击设置 --- Elasticsearch 的 Index Lifecycle Policies 可以配置策略管理索引生命周期
配置索引策略文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/index-lifecycle-management.html
配置索引的生命周期，折腾了我好几天，这里要仔细记录下：
首先创建 Index Lifecycle Policies 也就官方文档中的四个阶段配置
需要说明的是并不是每个阶段都是必要配置，这里我的配置参考如下图，
hot 阶段
warm阶段 这里设置的是创建索引 3 天后转移到这一阶段，同时还配置强制合并为 3 个 segments
cold阶段，这里设置的是创建索引 7 天后转移到这一阶段，同时冻结这一索引
delete阶段，这里设置的是创建索引 15 天后转移到这一阶段，同时删除这一索引
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配置好生命周期策略后，我们需要创建一个模板，将我们现在的输入 index 接管过来，然后将策略应用于这个模板，这就达到了，每次创建的 index 都能应用于这一策略
其实最方便的就是将你创建的索引都以 logstash- 开头，默认就包含一个名为 logstash 的模板，如果你不想以 logstash- 开头创建索引，你可以先创建个模板参考如下：
PUT /_template/my_template
{
"order" : 0,
"index_patterns" : [
"prod-*",
"stage-*",
"dev-*"
],
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : "1",
"refresh_interval" : "5s"
}
},
"mappings" : {
"dynamic_templates" : [
{
"message_field" : {
"path_match" : "message",
"mapping" : {
"norms" : false,
"type" : "text"
},
"match_mapping_type" : "string"
}
},
{
"string_fields" : {
"mapping" : {
"norms" : false,
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"ignore_above" : 256,
"type" : "keyword"
}
}
},
"match_mapping_type" : "string",
"match" : "*"
}
}
],
"properties" : {
"@timestamp" : {
"type" : "date"
},
"geoip" : {
"dynamic" : true,
"properties" : {
"ip" : {
"type" : "ip"
},
"latitude" : {
"type" : "half_float"
},
"location" : {
"type" : "geo_point"
},
"longitude" : {
"type" : "half_float"
}
}
},
"@version" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"aliases" : { }
}以上的模板接管了 prod- stage- dev-* 开头的 index，然后将策略应用于这些 index
现在我们就可以在 index management 里查看索引当前的生命周期状态
总结
虽然按照这个流程下来，能达到我们的预期效果。但其中还有很多的东西是需要更多的时间去理解的。比如：shard、segments、这些该怎么分配，怎么去优化。
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