ＥＳ优化总结

最近一直在研究ＥＳ集群，也看了很多篇前辈们总结的博客，同事借鉴了官方给出的一些建议，做了一下几点总结，希望对后来者有用：

1、内存交换。为了防止ES进程的内存被置换到磁盘上（会导致在检索的时候发生内存交换导致检索速度迟缓）引起性能急速下降。在启动ES的时

候可以把config/elasticsearch.yml中的bootstrap.mlockall设置为true就可以了。

 

2、节点的细分。在官方文档中，主要定义了master node、data node、client node、tribe node、coordinating node，他们之间的协调工作，才能使

集群节点更好的工作。（需要仔细研究，多搭建几个节点测试下）。

master node：配置 node.master : true     node.data : false

1)当master为false，而data为true时，会对该节点产生严重负荷；

2)当master为true，而data为false时，该节点作为一个协调者；

3)当master为false，data也为false时，该节点就变成了一个负载均衡器。

 

3 索引刷新。每次在进行一次document操作的时候，有两个可选项，在索引（动词，理解为插入一条document）之后刷新，在查询（同上）之前刷

新，在索引之后刷新，会牺牲索引的效率（每次插入document都额外的进行刷新），在查询之前刷新会牺牲查询的效率（查询之前会额外的进行刷新）。这两种方式虽然都可以让我们每次查到的数据都是实时性的，但是效率特别的低下，因此我们正常情况可以采用定时刷新的方式，即每次间隔一秒刷新一次（时间可以自己定）。在创建构建客户端的时候，设置index.refresh_interval为想要的数值即可。如：1s，也可以在elasticsearch中配置index.refresh_interval:1s

 

4 内存分配。es在内存分配上官方给的内存最大不超过32G（和os有关，超过32G，指针会变长，增加cpu压力），一般为机器内存的50%即可，剩下

的会交给lucene，Lucene的设计目的是把底层OS里的数据缓存到内存中。Lucene的段是分别存储到单个文件中的，这些文件都是不会变化的，所以很利于缓存，同时操作系统也会把这些段文件缓存起来，以便更快的访问。

 

5 分片数量。ES在创建索引的时候默认的分片大小是5。我们可以在创建索引的时候指定分片数量。注意：分片一旦确定，就没法更改。这是因为

Es在创建分片之后，每次索引（动词）都会使用一个算法

shard= hash(routing) % number_of_primary_shards

来确定存储在哪一个分片上，如果更改分片的数量，那么之前所有的document都将无效。没法被routing。

官方给的建议：每个node上的分片数量不超过3个，因此我们如果想要更多的分片只能通过增加节点的方式。

分片不宜过大，也不宜过小。具体可以参考官网的文档和压力测试的结果来设定大小。

为了导入数据更快，可以在创建索引的时候把复制分片设置为0.导入数据结束之后再设置为想要的值。

 

6 routing。Elasticsearch的路由机制和它的分片机制有相似的地方，他们都是使用的hash算法。将具有相同hash值得文档放在一起。

情景分析：如果poi将全国所有的店面的信息放在es中，如果我们不指定路由，es会随机的将所有的文档存入分片中（数据很大，所以我们需要不止5个分片），现在我们想要查询上海地区所有的poi信息，es的做法是master收到请求，然后广播，每个节点查询数据，然后将数据交给通道节点合并，排序交给用户。这个会严重增加es的节点压力，网络负载。如果我们在查询的时候能明确的知道上海的poi数据在某一个节点上，我们只需要在查询的时候指定routing，es就会在routing指定的节点上查询，就可以避免不必要的资源浪费。也可以提高查询的速度。

我们可以在添加数据的时候指定某一个相同值得字段放在一起，比如上海的cityid=1，我们可以使用以下命令

Curl -XPUT localhost:9200/store/poi?routing=cityId -d '{

"cityId":"1",

"cityName":"上海"

}'

PUT test/_settings
{
 "index.routing.allocation.include.size":"big,medium" #这个是把test索引的数据全部分配到big和medium节点
}

PUT test/_settings
{
 "index.routing.allocation.exclude.size": "small" #与上面相反，把test索引的数据全部移除small节点
}

 

 

7 导入。在导入数据的时候建议先把副本设置为0.待导入完毕之后再设置为需要的数据。

curl -XPUT '192.168.5.112:9200/qinzi/_settings?pretty' -d '
{
    "index" : {
        "number_of_replicas" : 1
    }
}'

导入的时候先把刷新的时间设置为-1（这样在索引的时候，数据对搜索不可见，就是在索引的时候，数据是没法实时查询的），等到索引结束之后，在设置为想要的时间，这个值可以可以通过api设置

curl -XPUT localhost:9200/test/_settings-d '{
    "index" : {
        "refresh_interval" :"-1"
    }
}'

记得在索引之后改回来，不然之前索引的数据都没法查询。

 

8 节点状态监控。

 

9   segments优化 ES是基于lucene的，

curl -XPOST192.168.5.112:9200/baidu/_forcemerge?max_num_segments=1（强制性的把segments变为1）在合并的时候需要预留足够的磁盘空间，因为segments合并时候是采用一定的策略，把segments合并，但是旧的还会暂时存在的。

curl -XPOST 192.168.5.112:9200/baidu/_optimize?max_num_segments=1