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背景
家喻户晓，Elasticsearch 是⼀个实时的分布式搜索引擎，为⽤户提供搜寻服务。当咱们决定存储某种数据，在创立索引的时候就须要将数据结构，即 Mapping 确定下来，于此同时索引的设定和很多固定配置将不能扭转。
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那如果后续业务发生变化，须要扭转数据结构或者更换 ES 更换分词器怎么办呢？为此，Elastic 团队提供了很多通过辅助⼯具来帮忙开发⼈员进⾏重建索引的计划。
如果对 reindex API 不相熟，那么在遇到重构的时候，必然事倍功半，效率低下。反之，就能够不便地进行索引重构，省时省力。
步骤
假如之前咱们曾经存在一个 blog 索引，因为更换分词器须要对该索引中的数据进行重建索引，以便反对业务应用新的分词规定搜寻数据，并且尽可能使这个变动对外服务没有感知，大略分为以下几个步骤：
- 新增⼀个索引
blog_lastest，Mapping 数据结构与blog索引统一 - 将
blog数据同步至blog_lastest - 删除
blog索引 - 数据同步后给
blog_lastest增加别名blog
新建索引
在这里举荐一个 ES 管理工具Kibana，次要针对数据的摸索、可视化和剖析。
put /blog_lastest/
{
"mappings":{
"properties":{
"title":{
"type":"text",
"analyzer":"ik_max_word"
},
"author":{
"type":"keyword",
"fields":{
"seg":{
"type":"text",
"analyzer":"ik_max_word"
}
}
}
}
}
}将旧索引数据 copy 到新索引
同步期待
接⼝将会在 reindex 完结后返回
POST /_reindex
{
"source": {"index": "blog"},
"dest": {"index": "blog_lastest"}
}在 kibana 中的应用如下所示
当然高版本（7.1.1）中，ES 都有提供对应的Java REST Client，比方
ReindexRequest reindexRequest = new ReindexRequest();
reindexRequest.setSourceIndices("blog").setSource.setDestIndex("blog_lastest");
TaskSubmissionResponse taskSubmissionResponse = client.submitReindexTask(reindexRequest, RequestOptions.DEFAULT);为了避免赘述，接下来举例全副以 kibana 中申请介绍，如果有须要用Java REST Client，能够自行去 ES 官网查看。
异步执⾏
如果 reindex 工夫过⻓，倡议加上 wait_for_completion=false 的参数条件，这样 reindex 将间接返回 taskId。
POST /_reindex?wait_for_completion=false
{
"source": {"index": "blog"},
"dest": {"index": "blog_lastest"}
}返回：
{"task" : "dpBihNSMQfSlboMGlTgCBA:4728038"}op_type 参数
op_type 参数管制着写入数据的抵触解决形式，如果把 op_type 设置为 create【默认值】，在 _reindex API 中，示意写入时只在 dest index中增加不存在的 doucment，如果雷同的 document 曾经存在，则会报 version confilct 的谬误，那么索引操作就会失败。【这种形式与应用 _create API 时成果统一】
POST _reindex
{
"source": {"index": "blog"},
"dest": {
"index": "blog_lastest",
"op_type": "create"
}
}如果这样设置了，也就不存在更新数据的场景了【抵触数据无奈写入】，咱们也能够把 op_type 设置为 index，示意所有的数据全副从新索引创立。
conflicts 配置
默认状况下，当产生 version conflict 的时候，_reindex 会被 abort，工作终止【此时数据还没有 reindex 实现】，在返回体中的 failures 指标中会蕴含抵触的数据【有时候数据会十分多】，除非把 conflicts 设置为 proceed。
对于 abort 的阐明，如果产生了 abort，曾经执行的数据【例如更新写入的】依然存在于指标索引，此时工作终止，还会有数据没有被执行，也就是漏数了。换句话说，该执行过程不会回滚，只会终止。如果设置了 proceed，工作在检测到数据抵触的状况下，不会终止，会跳过抵触数据继续执行，直到所有数据执行实现，此时不会漏掉失常的数据，只会漏掉有抵触的数据。
POST _reindex
{
"source": {"index": "blog"},
"dest": {
"index": "blog_lastest",
"op_type": "create"
},
"conflicts": "proceed"
}咱们能够成心把 op_type 设置为 create，人为制作数据抵触的场景，测试时更容易察看到抵触景象。
如果把 conflicts 设置为 proceed，在返回体后果中不会再呈现 failures 的信息，然而通过 version_conflicts 指标能够看到具体的数量。
批次大小配置
当你发现 reindex 的速度有些慢的时候，能够在 query 参数的同一档次【即 source 参数中】增加 size 参数，示意 scroll size 的大小【会影响批次的次数，进而影响整体的速度】，如果不显式设置，默认是一批 1000 条数据，在一开始的简略示例中也看到了。
如下，设置 scroll size 为 5000：
POST /_reindex?wait_for_completion=false
{
"source": {
"index": "blog",
"size":5000
},
"dest": {
"index": "blog_lastest",
"op_type": "create"
},
"conflicts": "proceed"
}测试后，速度达到了 30 分钟 500 万左右，显著晋升了很多。
依据 taskId 能够实时查看工作的执行状态
一般来说，如果咱们的 source index 很大【比方几百万数据量】，则可能须要比拟长的工夫来实现 _reindex 的工作，可能须要几十分钟。而在此期间不可能始终期待后果返回，能够去做其它事件，如果中途须要查看进度，能够通过 _tasks API 进行查看。
GET /_tasks/{taskId}返回：
{
"completed" : false,
"task" : {
"node" : "dpBihNSMQfSlboMGlTgCBA",
"id" : 4704218,
"type" : "transport",
"action" : "indices:data/write/reindex",
……
}当执行结束时，completed为 true
查看工作进度以及勾销工作，除了依据 taskId 查看以外，咱们还能够通过查看所有的工作中筛选本次 reindex 的工作。
GET _tasks?detailed=true&actions=*reindex返回后果：
{
"nodes" : {
"dpBihNSMQfSlboMGlTgCBA" : {
"name" : "node-16111-9210",
"transport_address" : "192.168.XXX.XXX:9310",
"host" : "192.168.XXX.XXX",
"ip" : "192.168.16.111:9310",
"roles" : [
"ingest",
"master"
],
"attributes" : {
"xpack.installed" : "true",
"transform.node" : "false"
},
"tasks" : {
"dpBihNSMQfSlboMGlTgCBA:6629305" : {
"node" : "dpBihNSMQfSlboMGlTgCBA",
"id" : 6629305,
"type" : "transport",
"action" : "indices:data/write/reindex",
"status" : {
"total" : 8361421,
"updated" : 0,
"created" : 254006,
"deleted" : 0,
"batches" : 743,
"version_conflicts" : 3455994,
"noops" : 0,
"retries" : {
"bulk" : 0,
"search" : 0
},
"throttled_millis" : 0,
"requests_per_second" : -1.0,
"throttled_until_millis" : 0
},
"description" : "reindex from [blog] to [blog_lastest][_doc]",
"start_time_in_millis" : 1609338953464,
"running_time_in_nanos" : 1276738396689,
"cancellable" : true,
"headers" : {}}
}
}
}
}留神察看外面的几个重要指标，例如从 description 中能够看到工作形容，从 tasks 中能够找到工作的 id【例如 dpBihNSMQfSlboMGlTgCBA:6629305】，从 cancellable 能够判断工作是否反对勾销操作。
这个 API 其实就是含糊匹配，同理也能够查问其它类型的工作信息，例如应用 GET _tasks?detailed=true&actions=*byquery 查看查问申请的状态。
当集群的工作太多时咱们就能够依据 task_id，也就是下面提到GET /_tasks/task_id 形式更加精确地查问指定工作的状态，防止集群的工作过多，不不便查看。
如果遇到操作失误的场景，想勾销工作，有没有方法呢？
当然有啦，尽管覆水难收，通过调用_tasks API：
POST _tasks/task_id/_cancel这里的 task_id 就是通过下面的查问工作接口获取的工作 id（工作要反对勾销操作，即【cancellable 为 true】时方能收效）。
删除旧索引
当咱们通过 API 查问发现工作实现后，就能够进行后续操作，我这里是要删除旧索引，而后再给新索引起别名，用于替换旧索引，这样能力保障对外服务没有任何感知。
DELETE /blog应用别名
POST /_aliases
{
"actions":[
{
"add":{
"index":"blog_lastest",
"alias":"blog"
}
}
]
}通过别名拜访新索引
进行过以上操作后，咱们能够应用一个简略的搜寻验证服务。
POST /blog/_search
{
"query": {
"match": {"author": "james"}
}
}如果搜寻后果达到咱们的预期指标，至此，数据索引重建迁徙实现。
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