Elasticsearch 优化实施方法

1.尽量运行在Sun/Oracle JDK1.7以上环境中，低版本的jdk容易出现莫名的bug，ES性能体现在在分布式计算中，一个节点是不足以测试出其性能，一个生产系统至少在三个节点以上。

2.ES集群节点规划良好，master、node、client分离开来，data节点关闭http功能。

3.合理利用内存。JVM内存设置不要超过机器的一半内存，并且不超过32G(一般分配主机1/4-1/2的内存)。

if [ "x$ES_MIN_MEM" ="x" ]; then   ES_MIN_MEM=12gfiif [ "x$ES_MAX_MEM" ="x" ]; then  ES_MAX_MEM=12gfiJAVA_OPTS="$JAVA_OPTS-Xms${ES_MIN_MEM}"JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS-Xmx${ES_MAX_MEM}"

a)设置每个线程的堆栈大小, ES单线程承载的数据量比较大

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Xss128m"

b) 修改swapping参数，内存不够用时才进行swapping（vm.swappiness= 1）
c) 暂时不要修改GC方法
d）锁定内存，不让JVM写入swapping，避免降低ES的性能

bootstrap.mlockall: true

e）缓存类型设置为Soft Reference，只有当内存不够时才会进行回收

index.cache.field.max_size: 50000index.cache.field.expire: 10mindex.cache.field.type: soft

4.权衡建索引的性能和检索的时效性，修改以下参数。

“index.translog.flush_threshold_ops”:”10000”“index.refresh_interval”:1“number_of_replicas”: 0

5.倒排词典的索引需要常驻内存，无法GC，需要监控data node上segment memory增长趋势。


定期对不再更新的索引做optimize (ES2.0以后更改为force merge api)。这Optimze的实质是对segment file强制做合并，可以节省大量的segment memory


6.根据机器数，磁盘数，索引大小等硬件环境，根据测试结果，设置最优的分片数和备份数，单个分片最好不超过10GB，定期删除不用的索引，做好冷数据的迁移。


7.保守配置内存限制参数，尽量使用doc value存储以减少内存消耗，查询时限制size、from参数。


8.如果不使用_all字段最好关闭这个属性，否则在创建索引和增大索引大小的时候会使用额外更多的CPU，如果你不受限CPU计算能力可以选择压缩文档的_source。这实际上就是整行日志，所以开启压缩可以减小索引大小。


9.避免返回大量结果集的搜索与聚合。缺失需要大量拉取数据可以采用scan & scroll api来实现。


10.熟悉各类缓存作用，如field cache, filter cache, indexing cache, bulk queue等等，要设置合理的大小，并且要应该根据最坏的情况来看heap是否够用。


11.必须结合实际应用场景，并对集群使用情况做持续的监控。