之前的博文和视频都讲过 ILM 索引生命周期管理。但是从最近的反馈和我自己的实践经验来看，还是会有很多坑。
现在我自己和你遇到的常见坑汇集如下，希望以后的朋友少走弯路。
少啰嗦，直接上干货。
坑1:刷新频率按需设置
这里指的刷新频率不是:refresh_interval 数据写入段的刷新频率是：indices.lifecycle.poll_interval。
indices.lifecycle.poll_interval 指索引生命周期管理检查符合要求 policy 本质上，战略标准索引的频率是检查是否符合要求 rollover 周期频率值。
poll_interval 默认 10 每隔10分钟检查一次。
如果你用过旧版本，如果你用过旧版本 rollover 实现-每次执行前都需要手动执行 rollover，就能更好的理解 poll_interval 本质上减少了人工触发，系统自动定期运行。
如果大家是demo 自己验证阶段 ILM，一般建议这个值调小。
PUT_cluster/settings { "persistent":{ "indices.lifecycle.poll_interval":"1s" } }坑2:提前划分节点角色
这里要区分版本
| 版本 | 7.9版本之前 | 7.9 版本之后 |
|---|---|---|
| 是否区分节点角色 | 没有区分 | 已经区分 |
7.9 之前的早期版本没有节点角色的概念，冷热温节点角色的划分需要新的配置属性，类似的配置如下：
node.attr.hotwarm_type:warm而 7.9 版本完成后，全部通过节点角色完成。
仅数据层面的节点角色细分如下：
data_hot 热节点
data_warm 暖节点
data_cold 冷节点
data_content 数据内容节点
data：原始数据节点
建议在配置节点角色时data_hot、data_warm、data_cold 节点角色 要和 data_content 一起配置。
且 data_hot/data_warm/data_cold 不要和原来的一起 data 配置角色节点。
A node can belong to multiple tiers, but a node that has one of the specialized data roles cannot have the generic data role.
如果仅配置data_hot 角色不设置 data_content 写入集群数据后，角色将无法着陆。
我的理解：data_hot, data_warm, data_cold 它是一个标志性的节点，实际的着陆存储必须依靠 data_content 角色。
坑3：冷热架构应考虑非时序数据
继续讨论第二点的节点角色。一些特定的业务场景并不一定每个索引数据都有日期或时间字段，例如：
企业业务数据
电子商务数据
用户信息数据库数据
如果节点角色只划分上述类型数据：data_hot、data_warm、data_cold 无法写入会导入数据的角色。
破解的方法是：混合设置 data_hot / data_warm / data_cold 与 data_content 角色。
冷热集群架构集群节点三节点样例角色分为：
elasticsearch.yml 配置文件如下：
node.roles:[data_hot,data_content,master,ingest]4.坑4:配置节点角色的热温冷节点数据迁移不再需要配置分片分配策略
Elasitcsearch 7.9 在早期版本中，需要配置分片分配策略机制。
"allocate": { "require": { "box_type":"warm" }7.9 新版本相当于我们提前设置了冷热集群架构的不同角色，后台将帮助我们自动迁移。
我们只需要设置不同的横向：phrase 和 每个phrase 下的不同的 action（rollover， freeze， number_of_replicas delete forcemerge 操作)就可以了，我们不需要意其他事情。
后台会有定期的任务，轮询完整的数据 phrase 阶段变化。
总之，7.9 版本的ILM 将节点的角色与自动分配迁移机制相结合，变得更加灵活、省心、方便。
5、坑5：ILM 配置没有问题，但不生效，如何调查？
GET索引名称/_ilm/explain结果出来，了无秘密。
6、坑6：对于 min_age 正确理解？
官方 How to prepare 视频中有这样一个样题：
“Define a new data stream on cluster1 that satisfies the following requirements:
the index pattern is logs-my.app-production
the corresponding index template is named task3
the data is hot for 3 minutes, then immediately rolls over to warm
the data is warm for 5 minutes, then rolls over to cold
10 minutes after rolling over, the data is deleted
min_age 如何在这里设置？
球友也有以下问题 5 次以上。
你好， 问一个关于ilm配置的问题，一直想不明白他每个阶段配置的min_age的含义是针对的什么？是索引创建多久后移动到这个阶段吗？还是在上个阶段停留多长时间后到这个阶段？——来自死磕Elasticsearch 知识星球
我们先把官方对：min_age 的解释全都汇聚在这里，然后逐步给出答案。
6.1 min_age 定义
在 ILM 中，索引基于 min_age 参数进入一个阶段（phrase）。
min_age通常是指从索引被创建时算起的时间。在索引生命周期管理检查min_age并过渡到下一个阶段之前，前一个阶段的操作必须完成。
还是云里雾里，对吧？来吧，看个例子：
PUT _ilm/policy/my_policy
{
"policy": {
"phases": {
"warm": {
"min_age": "1d",
"actions": {
"allocate": {
"number_of_replicas": 1
}
}
},
"delete": {
"min_age": "30d",
"actions": {
"delete": {}
}
}
}
}
}上面的示例配置了一个策略：
在 1 天后将索引移动到 warm 暖阶段。在此之前，索引处于等待状态。
进入 warm 暖阶段后，它将等到 30 天后才进入删除 delete 阶段并删除索引。
https://www.elastic.co/cn/blog/control-ilm-phase-transition-timings-using-origination-date
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/_timing.html
6.2 未指定 min_age 会怎么样？
如果创建的策略Policy 具有未指定 min_age 的热阶段，min_age 默认为 0 ms。
表示该阶段中的操作完成后，索引将立即从一个阶段过渡到下一个阶段，也就意味着索引会在应用策略（policy）时立即进入热阶段。
6.3 更新 min_age 会怎么样？
如果随后更新策略将指定热阶段的 min_age 为 1 天，这对已经处于热阶段的索引没有影响。policy 更新后创建的索引在一天之内不会进入hot 阶段。
也就是说，只对新写入数据生效，老数据不生效。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/update-lifecycle-policy.html
6.4 官方题目该如何解读？
the data is hot for 3 minutes, then immediately rolls over to warm
the data is warm for 5 minutes, then rolls over to cold
10 minutes after rolling over, the data is deleted
上图：
有了这张图，一切都变得非常清晰。
Hot Phrase：索引创建后立即进入 Hot 阶段，保持 3 分钟。
Warm Phrase：索引创建 3 分钟后进入 Warm 阶段，保持 5分钟。
Phrase：索引创建 8 分钟后进入 Cold 阶段，保持 2 分钟。
Delete Phrase：索引创建 10 分钟后进入 Delete 阶段。
上答案：
PUT _ilm/policy/ece_policy_20220116
{
"policy": {
"phases": {
"hot": {
"min_age": "0ms",
"actions": {
"rollover": {
"max_primary_shard_size": "50gb",
"max_age": "3d",
"max_docs": 5
},
"set_priority": {
"priority": 100
},
"alias":{
"hot_alias":{}
}
}
},
"warm": {
"min_age": "3m",
"actions": {
"forcemerge": {
"max_num_segments": 1
},
"set_priority": {
"priority": 55
},
"allocate": {
"number_of_replicas": 0
}
}
},
"cold": {
"min_age": "8m",
"actions": {
"freeze": {},
"set_priority": {
"priority": 0
}
}
},
"delete": {
"min_age": "10m",
"actions": {
"delete": {}
}
}
}
}
}7、小结
本文结合实战环境解读了 ILM 使用环节常见的坑，并一一给出了解决方案或者完全解读。
ILM 索引生命周期管理，你在实战环境中用起来了吗？
有没有遇到什么问题，欢迎留言交流。
参考
https://www.elastic.co/cn/blog/elasticsearch-data-lifecycle-management-with-data-tiers
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/ilm-explain-lifecycle.html
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