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分片请求缓存设置

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分片请求缓存设置编辑

当对索引或多个索引运行搜索请求时，每个涉及的分片都会在本地执行搜索并将本地结果返回给协调节点，该节点将这些分片级结果组合成一个“全局”结果集。

分片级请求缓存模块会缓存每个分片上的本地结果。这使得频繁使用（且可能很重）的搜索请求能够几乎立即返回结果。请求缓存非常适合日志记录用例，在该用例中，只有最新的索引正在被积极更新——来自旧索引的结果将直接从缓存中提供。

默认情况下，请求缓存只缓存 size=0 的搜索请求的结果，因此它不会缓存 hits，但会缓存 hits.total、聚合 和 建议。

大多数使用 now 的查询（参见 日期数学）无法被缓存。

使用非确定性 API 调用的脚本查询（例如 Math.random() 或 new Date()）不会被缓存。

缓存失效编辑

缓存很智能——它保持与未缓存搜索相同的近实时承诺。

每当分片刷新以获取文档更改或更新映射时，缓存结果会自动失效。换句话说，您始终会从缓存中获得与未缓存搜索请求相同的结果。

刷新间隔越长，即使文档发生更改，缓存条目也会保持有效的时间越长。如果缓存已满，最不常使用的缓存键将被逐出。

可以使用 clear-cache API 手动过期缓存。

resp = client.indices.clear_cache(
    index=["my-index-000001", "my-index-000002"],
    request="true",
)
print(resp)
response = client.indices.clear_cache(
  index: 'my-index-000001,my-index-000002',
  request: true
)
puts response
POST /my-index-000001,my-index-000002/_cache/clear?request=true

启用和禁用缓存编辑

缓存默认情况下处于启用状态，但在创建新索引时可以禁用，如下所示

resp = client.indices.create(
    index="my-index-000001",
    body={"settings": {"index.requests.cache.enable": False}},
)
print(resp)
response = client.indices.create(
  index: 'my-index-000001',
  body: {
    settings: {
      'index.requests.cache.enable' => false
    }
  }
)
puts response
PUT /my-index-000001
{
  "settings": {
    "index.requests.cache.enable": false
  }
}

也可以使用 update-settings API 在现有索引上动态启用或禁用缓存

resp = client.indices.put_settings(
    index="my-index-000001",
    body={"index.requests.cache.enable": True},
)
print(resp)
response = client.indices.put_settings(
  index: 'my-index-000001',
  body: {
    'index.requests.cache.enable' => true
  }
)
puts response
PUT /my-index-000001/_settings
{ "index.requests.cache.enable": true }

按请求启用和禁用缓存编辑

request_cache 查询字符串参数可用于在每个请求的基础上启用或禁用缓存。如果设置，它将覆盖索引级设置

resp = client.search(
    index="my-index-000001",
    request_cache="true",
    body={
        "size": 0,
        "aggs": {"popular_colors": {"terms": {"field": "colors"}}},
    },
)
print(resp)
response = client.search(
  index: 'my-index-000001',
  request_cache: true,
  body: {
    size: 0,
    aggregations: {
      popular_colors: {
        terms: {
          field: 'colors'
        }
      }
    }
  }
)
puts response
GET /my-index-000001/_search?request_cache=true
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "popular_colors": {
      "terms": {
        "field": "colors"
      }
    }
  }
}

其中 size 大于 0 的请求将不会被缓存，即使索引设置中启用了请求缓存。要缓存这些请求，您需要使用此处详细介绍的查询字符串参数。

缓存键编辑

整个 JSON 主体的哈希值用作缓存键。这意味着如果 JSON 发生更改——例如，如果键以不同的顺序输出——那么缓存键将无法识别。

大多数 JSON 库都支持规范模式，该模式确保 JSON 键始终以相同的顺序发出。此规范模式可在应用程序中使用，以确保请求始终以相同的方式序列化。

缓存设置编辑

缓存是在节点级别管理的，默认最大大小为堆的 1%。这可以在 config/elasticsearch.yml 文件中更改，方法是

indices.requests.cache.size: 2%

此外，您可以使用 indices.requests.cache.expire 设置为缓存结果指定 TTL，但没有理由这样做。请记住，当索引刷新时，陈旧的结果会自动失效。此设置仅出于完整性考虑而提供。

监控缓存使用情况编辑

可以使用 indices-stats API 按索引查看缓存的大小（以字节为单位）和逐出次数

resp = client.indices.stats(
    metric="request_cache",
    human=True,
)
print(resp)
response = client.indices.stats(
  metric: 'request_cache',
  human: true
)
puts response
GET /_stats/request_cache?human

或使用 nodes-stats API 按节点查看

resp = client.nodes.stats(
    metric="indices",
    index_metric="request_cache",
    human=True,
)
print(resp)
response = client.nodes.stats(
  metric: 'indices',
  index_metric: 'request_cache',
  human: true
)
puts response
GET /_nodes/stats/indices/request_cache?human
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