1. 分析节点磁盘使用情况
- 使用ES监控工具：利用Elasticsearch提供的监控API（如
_cat/nodes?v查看节点状态，_cat/shards?v查看分片分布等）或第三方监控工具（如Kibana的监控面板），深入了解每个节点的磁盘使用情况，包括已用空间、可用空间、分片分布数量等信息。
- 分析分片分布：检查哪些索引的分片过度集中在磁盘使用率高的节点上，确定是特定索引的问题还是普遍存在的分片不均衡现象。
2. 调整分片分配策略
- 修改分片分配规则：通过修改
elasticsearch.yml配置文件中的cluster.routing.allocation相关参数，例如：
cluster.routing.allocation.total_shards_per_node：限制每个节点上的总分片数，防止某节点承载过多分片。cluster.routing.allocation.balance.shard：控制分片分配的均衡度，值越大越倾向于均衡分配。
- 使用自定义分配策略：根据业务需求和节点属性（如磁盘容量、节点角色等），定义自定义的分片分配策略。可以通过编写自定义的分配插件或者利用ES的属性感知分配功能，例如设置节点属性（如
node.attr.disk_type: large），并在分配策略中使用这些属性来引导分片分配到合适的节点。
3. 迁移分片
- 使用
_cluster/reroute API：手动执行_cluster/reroute API ，通过move命令将高磁盘使用率节点上的分片迁移到磁盘资源闲置的节点。例如：
POST _cluster/reroute
{
"commands": [
{
"move": {
"index": "your_index",
"shard": 0,
"from_node": "high_disk_usage_node",
"to_node": "idle_disk_node"
}
}
]
}
- 使用
forcemerge操作：对于一些有大量小分片的索引，使用forcemerge API将多个分片合并为一个，减少分片数量，从而降低节点的负载和磁盘占用。例如：
POST your_index/_forcemerge?max_num_segments=1
4. 调整索引设置
- 优化副本数量：检查索引的副本数量设置，根据业务的可用性需求适当降低副本数。可以通过
PUT请求修改索引设置，例如：
PUT your_index/_settings
{
"index": {
"number_of_replicas": 1
}
}
- 设置合理的分片大小：根据数据量和增长趋势，合理规划索引的分片大小。可以在创建索引时指定合适的
number_of_shards参数，避免单个分片过大或过小导致的磁盘分配不合理。
5. 定期清理和优化
- 删除无用索引：定期清理不再使用的索引，释放磁盘空间。可以使用
DELETE请求删除索引，例如：
DELETE your_index
- 执行索引优化任务：定期对索引执行优化操作，如
optimize（在ES 7.0之前）或forcemerge，以合并分段、减少文件碎片，提高磁盘I/O性能。
