1、reindex 源码在线地址
为方便大家验证，这里给出 reindex github 源码地址。
https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/001fcfb931454d760dbccff9f4d1b8d113f8708c/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/reindex/ReindexRequest.java
reindex 常见问题：
2、reindex 源码本质
reindex 操作的本质是从一个或多个源索引中读取文档，并将这些文档索引到一个目标索引中，可能还涉及对文档的某些转换。
以下是从源码中得出的 reindex 操作的关键点：
2.1 源和目标
ReindexRequest 定义了源索引（从中读取文档）和目标索引（将文档索引到其中）。
2.2 查询和过滤
可以为源索引定义一个查询（使用 setSourceQuery 方法），以确定哪些文档应该被重新索引。
也就是可以迁移满足给定检索语句的数据。
2.3 文档转换
如果提供了一个脚本，它可以在文档从源索引移动到目标索引之前对文档进行修改或转换。
2.4 批量处理
文档是批量从源索引读取并批量索引到目标索引的。
批处理的大小可以通过 setSourceBatchSize 方法进行调整。
这个值究竟可以多大，源码并没有明示。但是如下规则咱们得知道！
设置一个非常大的滚动大小仍然可能会对集群造成压力，因为它会增加内存使用和集群节点之间的数据传输。
因此，选择一个合适的滚动大小是很重要的，以确保在取得良好性能的同时，不会过度压迫集群。
2.5 远程源索引
reindex 不仅可以在当前 Elasticsearch 集群中的索引之间移动文档（如图 1 所示），还可以从一个远程的 Elasticsearch 集群读取文档（如图 2 所示）。
这是通过 RemoteInfo 类实现的，它包含了远程集群的所有必要信息。
包含信息如下：
远程集群的地址（可能是一个 URL 或 URI）
认证信息（例如用户名和密码）
请求头（为远程请求定制的特定头信息）
连接超时和套接字超时
其他与远程集群交互所需的配置信息
2.6 验证
在执行 reindex 操作之前，会进行一系列的验证检查（使用 validate 方法），以确保请求是合法的。
2.7 序列化/反序列化
ReindexRequest 类包含了将请求序列化到网络传输格式并从该格式反序列化的方法。
这允许 Elasticsearch 节点之间有效地通信并执行 reindex 请求。
2.8 输出
ReindexRequest 可以被转化为一个描述性的字符串（使用 toString 方法）或一个XContent格式（通常是JSON，使用 toXContent 方法），这对于日志记录和调试非常有用。
总结起来，reindex 操作的本质是从源索引读取文档、可能进行一些转换，然后将这些文档索引到目标索引。
此操作可以在当前集群的索引之间进行，也可以跨集群进行。这是一种强大的方式，可以用于数据迁移、索引重组、数据转换等任务。
3、reindex 加速
重新索引操作的速度受多个因素的影响， 如果希望加速 reindex 操作，以下是一些建议：
3.1 调整批次大小：
ReindexRequest 有一个 setSourceBatchSize 方法，允许我们设置每批处理的文档数量。
/*** Sets the scroll size for setting how many documents are to be processed in one batch during reindex*/public ReindexRequest setSourceBatchSize(int size) {this.getSearchRequest().source().size(size);return this;}增加批次大小可能会提高性能，但请注意，太大的批次可能会导致内存问题或请求超时。
3.2 slice 并行处理
slice 在 Elasticsearch 的重索引操作中确实可以帮助提速。slice 是一种将大型查询分解为多个较小部分并并行执行它们的方法，从而使整体操作更快。
在 ReindexRequest 类中，我们可以看到方法 forSlice(TaskId slicingTask, SearchRequest slice, int totalSlices)，它允许我们为给定的滚动请求创建一个子切片。
如何实操?
关于设置切片数量: 当我们执行重索引操作时，可以设置 slices 参数来指定我们想要的切片数。
例如，如果我们选择 slices: 5，那么 Elasticsearch 将尝试将查询拆分成5个子查询，并尽可能均匀地分布文档。
并行执行提速
使用切片后，每个切片都可以在单独的线程或节点上并行执行。这样，如果我们有多个节点或足够的资源，切片可以显著提高重索引的速度。
实际命令:
在 Elasticsearch REST API 中，进行带切片的重索引操作的命令可能如下：
POST _reindex
{"source": {"index": "old_index","size": 1000,"slice": {"id": 0,"max": 5}},"dest": {"index": "new_index"}
}在上面的命令中，我们将原始索引分成了5个切片，并使用 id 参数来指定当前切片的编号。
要并行执行所有切片，需要为每个切片编号运行此命令（在此例中，从0到4）。
slice 注意事项
虽然切片可以加速操作，但它也会增加集群的负担，因为每个切片都会创建自己的滚动上下文。确保的 Elasticsearch 集群有足够的资源来处理我们选择的切片数量。
切片操作的最佳数量取决于数据、查询和集群配置。可能需要进行一些性能测验来找到最佳的切片数量。
总的来说，slice 可以显著提高重索引操作的速度（一会我们验证一把，用事实证明），但需要确保正确使用它，以便在提高速度的同时不过度负担集群。
3.3 优化查询
如果我们在 reindex 请求中使用了查询来筛选文档，确保该查询是优化的。避免使用复杂或低效的查询。比如：复杂嵌套查询、wildcard模糊查询等都尽量避免。
3.4 增加硬件资源
增加 Elasticsearch节点的 CPU、内存和I/O能力可以提高 reindex 的速度。
如果我们正在从远程集群进行重新索引，确保两个集群都有足够的资源。
这种针对数据量极大的情况。
3.5 优化索引设置：
在目标索引上临时禁用一些功能，如刷新和副本。完成 reindex 后，再启用它们：
设置 index.number_of_replicas 为 0 以禁用副本。
设置 index.refresh_interval 为 -1 以禁用刷新。
3.6 使用 Ingest Pipelines
如果我们正在在 reindex 操作中使用脚本对文档进行转换，考虑使用 Ingest Pipelines，这可能比脚本更高效。
3.7 网络优化
如果从远程集群重新索引，确保网络连接是高速、低延迟的。限制其他网络密集型操作的使用，以确保 reindex 请求可以充分利用带宽。
这属于边缘化建议，一般常识属于必知必会的。
3.8 限制其他操作
尝试在集群的非高峰时段执行 reindex 操作，并限制执行其他资源密集型操作，如大型搜索或其他索引操作（如段合并等）。
3.9 检查插件和外部脚本
确保没有任何插件或外部脚本影响 reindex 操作的性能。
3.10监控并调优
使用Elasticsearch的监控工具，如 Elastic Stack 的监控功能，来监控 reindex 操作的性能。这可以帮助我们识别瓶颈并进行相应的调优。
考虑到这些建议，最好在生产环境中进行测试，以找到最佳的设置和优化策略。
4、reindex 借助 slice 加速验证
4.1准备工作
条件1——选择或创建一个足够大的数据。
需要一个大型索引，这样性能差异才会明显。小数据集可能不会显示出明显的差异。
条件2——确保集群健康。
确保 Elasticsearch 集群在开始测试之前是健康的，所有节点都是在线的，没有挂起的任务。
条件3——关闭其他大型操作。
确保集群上没有其他大型查询或索引操作在运行，以免影响性能测试结果。
4.2 不使用 slice 的重索引
记录开始时间。
使用 _reindex API 执行重索引操作，但不使用 slice。
记录完成时间。
计算持续时间。
## 第一种：直接迁移。"took": 4005,POST _reindex
{"source": {"index": "image_index"},"dest": {"index": "image_index_direct"}
}GET image_index_direct/_count4.3 使用 slice 的重索引
选择一个切片数量：例如，如果有5个数据节点，我们可能想尝试5个切片。
记录开始时间。
使用 _reindex API 执行重索引操作，为每个切片创建一个单独的请求。可以使用并发工具（如 parallel 命令或脚本）来并行运行所有的请求。
记录所有切片完成的时间。
计算总持续时间。
## 第二种，加了并行处理！POST _reindex
{"source": {"index": "image_index","slice": {"id": 0,"max": 5}},"dest": {"index": "image_index_slice"}
}4.4 比较
比较两次重索引的总时间。理论上，使用 slice 的版本应该更快，尤其是在有多个节点和大量数据的集群中。
如下视频所示，我优先小范围做了验证。
数据量 16MB，上万条数据迁移结果对比：
| 迁移方式 | 耗时 |
|---|---|
| 直接迁移 | 4005ms |
| slice迁移 | 1123ms |
数据量 112MB，15万条长津湖影评数据迁移结果对比：
| 迁移方式 | 耗时 |
|---|---|
| 直接迁移 | 30000ms左右（事后视频回放看到的） |
| slice迁移 | 10263ms |
综上两种数量级不同数据的 reindex 结果可以看出，加了 slice 能提速 3-4倍！
更多节点规模集群和大规模数据，期待大家留言反馈结果。
5、小结
有了方案，更多的付诸实践，拿出结果才更有谁服力！
加油！
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