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每个节点的分片总数已达到

Elasticsearch 尝试通过在集群节点之间分配数据（索引分片）来利用所有可用资源。

用户可能希望通过配置 cluster.routing.allocation.total_shards_per_node 系统设置来影响此数据分配，以限制系统中单个节点上可以托管的分片数量，而不管索引如何。各种限制单个节点上可以托管多少分片的配置会导致分片未分配，因为集群没有足够的节点来满足配置。

为了解决此问题，请按照以下步骤操作

为了让分片分配，我们需要增加集群中节点上可以并置的分片数量。我们将通过检查系统范围内的 cluster.routing.allocation.total_shards_per_node 集群设置并增加配置的值来实现。

使用 Kibana

登录到 Elastic Cloud 控制台。
在 Elasticsearch 服务 面板中，点击您的部署名称。

如果您的部署名称被禁用，则您的 Kibana 实例可能不健康，在这种情况下，请联系 Elastic 支持。如果您的部署不包含 Kibana，您只需先启用它。
打开部署的侧边导航菜单（位于左上角的 Elastic 徽标下方），然后转到 开发工具 > 控制台。

检查 cluster.routing.allocation.total_shards_per_node 集群设置

resp = client.cluster.get_settings(
    flat_settings=True,
)
print(resp)

response = client.cluster.get_settings(
  flat_settings: true
)
puts response

const response = await client.cluster.getSettings({
  flat_settings: "true",
});
console.log(response);

GET /_cluster/settings?flat_settings

响应将如下所示

{
  "persistent": {
    "cluster.routing.allocation.total_shards_per_node": "300" 
  },
  "transient": {}
}

表示系统中单个节点上可以驻留的分片总数的当前配置值。

增加单个节点上可以分配的分片总数的值到更高的值

resp = client.cluster.put_settings(
    persistent={
        "cluster.routing.allocation.total_shards_per_node": 400
    },
)
print(resp)

response = client.cluster.put_settings(
  body: {
    persistent: {
      'cluster.routing.allocation.total_shards_per_node' => 400
    }
  }
)
puts response

const response = await client.cluster.putSettings({
  persistent: {
    "cluster.routing.allocation.total_shards_per_node": 400,
  },
});
console.log(response);

PUT _cluster/settings
{
  "persistent" : {
    "cluster.routing.allocation.total_shards_per_node" : 400 
  }
}

系统范围内的 total_shards_per_node 配置的新值从之前的 300 增加到 400。 total_shards_per_node 配置也可以设置为 null，这意味着对于系统中单个节点上可以并置多少分片没有上限。

为了让分片分配，您可以向 Elasticsearch 集群添加更多节点，并将索引的目标层级节点角色分配给新节点。

要检查索引的目标分配层级，请使用获取索引设置 API 来检索 index.routing.allocation.include._tier_preference 设置的配置值

resp = client.indices.get_settings(
    index="my-index-000001",
    name="index.routing.allocation.include._tier_preference",
    flat_settings=True,
)
print(resp)

response = client.indices.get_settings(
  index: 'my-index-000001',
  name: 'index.routing.allocation.include._tier_preference',
  flat_settings: true
)
puts response

const response = await client.indices.getSettings({
  index: "my-index-000001",
  name: "index.routing.allocation.include._tier_preference",
  flat_settings: "true",
});
console.log(response);

GET /my-index-000001/_settings/index.routing.allocation.include._tier_preference?flat_settings

响应将如下所示

{
  "my-index-000001": {
    "settings": {
      "index.routing.allocation.include._tier_preference": "data_warm,data_hot" 
    }
  }
}

表示此索引允许分配到的数据层级节点角色的逗号分隔列表，列表中的第一个角色优先级最高，即索引的目标层级。例如，在此示例中，层级首选项是 data_warm,data_hot，因此索引的目标是 warm 层级，并且 Elasticsearch 集群中需要更多具有 data_warm 角色的节点。

或者，如果不想向 Elasticsearch 集群添加更多节点，可以检查系统范围内的 cluster.routing.allocation.total_shards_per_node 集群设置并增加配置的值

检查具有未分配分片的索引的 cluster.routing.allocation.total_shards_per_node 集群设置

resp = client.cluster.get_settings(
    flat_settings=True,
)
print(resp)

response = client.cluster.get_settings(
  flat_settings: true
)
puts response

const response = await client.cluster.getSettings({
  flat_settings: "true",
});
console.log(response);

GET /_cluster/settings?flat_settings

响应将如下所示

{
  "persistent": {
    "cluster.routing.allocation.total_shards_per_node": "300" 
  },
  "transient": {}
}

表示系统中单个节点上可以驻留的分片总数的当前配置值。

增加单个节点上可以分配的分片总数的值到更高的值

resp = client.cluster.put_settings(
    persistent={
        "cluster.routing.allocation.total_shards_per_node": 400
    },
)
print(resp)

response = client.cluster.put_settings(
  body: {
    persistent: {
      'cluster.routing.allocation.total_shards_per_node' => 400
    }
  }
)
puts response

const response = await client.cluster.putSettings({
  persistent: {
    "cluster.routing.allocation.total_shards_per_node": 400,
  },
});
console.log(response);

PUT _cluster/settings
{
  "persistent" : {
    "cluster.routing.allocation.total_shards_per_node" : 400 
  }
}

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