Elasticsearch 7.9 之 Frozen indices

Elasticsearch 索引在内存中保留了一些数据结构，使您可以高效地搜索它们并对其进行索引。如果索引很多，则这些数据结构所需的内存可能总计很大。对于经常搜索的索引，最好将这些结构保留在内存中，因为重建它们需要花费时间。但是某些索引您可能很少访问，您可以释放相应的内存并在每次搜索时重建这些数据结构。

例如，如果您使用基于时间的索引来存储日志消息或时间序列数据，则较早的索引可能比最近的索引的搜索频率要低得多。老旧的索引也几乎不会收到索引请求。此外通常情况下，对于执行长期分析的老旧索引，慢响应是可以接受的。

如果您有这样的索引，则它们很适合成为 frozen indices。每当搜索分片时，Elasticsearch 都会构建 frozen indices 的每个分片的瞬态数据结构，并在搜索完成后立即丢弃这些数据结构。因为 Elasticsearch 不会在内存中维护这些临时数据结构，所以 frozen indices 消耗的堆要比普通索引少得多。与其他方式相比，这允许更高的磁盘与堆的比率。

您可以使用 Freeze Index API 冻结索引。

在 frozen indices 上执行的搜索使用专用的小型 search_throttled threadpool 控制命中每个节点上的冻结分片的并发搜索的数量。这限制了与冻结的分片相对应的瞬态数据结构所需的额外内存量，因此可以保护节点免受过多的内存消耗。

Frozen indices 是只读的：您无法对其进行索引。

预期对 frozen indices 的搜索将缓慢执行。冻结索引不适用于较高的搜索负载。即使对未冻结的索引进行的搜索在几毫秒内完成，对冻结索引的搜索也可能需要数秒或数分钟才能完成。

要使 frozen index 再次可写，请使用 Unfreeze Index API。

详情见官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/frozen-indices.html

翻译不易，请勿盗用，如使用请标明出处。

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