15台机器，日志量200G左右，集群规模多大合适？

Elasticsearch | 作者 sdlyjzh | 发布于2014年12月02日 | 阅读数：23110

一个redis够么？es1个节点的话，内存给多大合适？

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Elk的处理能力没有公式可以得到，受很多因素影响，我给出的答案是基于我们的实践经验。我们经历过20G -> 100G -> 200G -> 500G -> 1T这样的过程，集群的data node从最初的4个扩容到现在的20个。目前每天处理50亿条裸日志，产生的主索引1.5TB，业务繁忙期间，每秒处理8-10万条日志，历史数据保留10天。

如果每天200gb日志估计用redis问题不大，但以后量会大很多，推荐用Kafka，主要原因是redis是单线程，一个实例的处理能力受限于一个cpu内核，而多个实例做lb会很麻烦。kafka是集群方式运作，扩容简单得多。另外Kafka的队列是构造在磁盘上的，相比Reidis可以容忍更长的消费端故障时间。我们目前是2台服务器做kafka集群，上面所说的量撑住毫无压力。

kennywu76 - Wood

一个redis够了，这个量ES估计需要4个data node，单机内存最好>=64GB，ES的heap分配20-30GB足够。

rockybean - Elastic Certified Engineer, ElasticStack Fans，公众号：ElasticTalk

@kennywu76 hi,很想知道你的这个评估是基于怎样的一个逻辑算出来的？

@sdlyjzh 你所说的日志两200G是每天产生量吧？这个数据量的QPS怎么也得1000了，内存上应该要不小。假设每条日志大小平均1KB，简单计算，1秒就有1MB，如果用一个redis的话，内存设置多少合适呢？

@medcl 在qcon上海的分享上有讲到redis内存撑爆，后来换用了kafka的经验。不知道有无考虑？

最近我也在尝试用es来搭建日志系统，还在犹豫是否用kafka做中间件，看了@medcl 的介绍后，又看到了kafka 省资源这点好处。

目前我碰到的难点在es集群评估上，和楼主的问题一致，希望可以得到一个评估逻辑的解答，谢谢各位！

rockybean - Elastic Certified Engineer, ElasticStack Fans，公众号：ElasticTalk

@kennywu76 谢谢您的回复！

我还想问一下，多个data node可以分配在一台机器上吗？这样会有什么不好的地方吗？master node你们用了几个？关于shard的数目我也想咨询下，我们一天的日志量目前在300G左右，shard做10个可以吧，另外我们不会直接基于es做aggregation的东西，所以是不是shard越多越好呢？

另外kafka消费是自己写消费者程序吧，然后通过es的sdk再索引到elasticsearch吗？还是有现成可用的？

谢谢！

lee62817

我也想了解kafka如何配置
有人有教學嗎

juneryang

可能这个问题现在回答太晚了。我回答下吧，现在正在弄这个东西。我们有两个项目，一个项目一天产生索引文件约100多G，现在的ELK在一台阿里云虚拟机，配置是8核16G内存，es是一个节点，目前负载高峰期约70%上下，日志高峰期有2小时左右延迟。另外一个项目，5台线上机器的日志一天约500-600G，目前ELK在一台物理机上，24核88G内存，es是两个节点，cpu负载70-80%，晚高峰的日志时间延迟约2小时。

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