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ES行为NoSQL数据库里相配进攻的一员，使用越来越平常。天然它因为索引延长的原因，数据在时效性上有一些劣势，但其大容量、散布式的优秀打算，使得它在时效性要求并不是止境高的类及时搜索界限，能够大展技术。

笔据使用场景和用途，ES不错分为写入和读取两种典型的运用面目。比如ELKB，咱们就需要荒谬柔和它的写优化;再比如从MySQL中同步数据到ES的宽表，咱们就需要荒谬柔和它的读优化。

谎话未几说，咱们径直show一下优化方法。如果你对ES的一些看法还不是很明晰，建议储藏本文逐步看。

1.写入优化

日记属于写多读少的业务场景，对写入速率要求很高。拿咱们其中一个集群来说，单集群日记量达到百TB，每秒钟日记写入量达到10W条。

数据写入，主要有三个动作：flush、refresh和merge。通过改革它们的活动，即可在性能和数据可靠性之间进行衡量。

1.1 translog异步化

最初，ES需要写一份translog，它近似于MySQL中的redolog，为的是幸免在断电的时候数据丢失。ES默许每次肯求王人进行一次flush，但关于日记来说，这莫得必要，不错将这个经由改为异步的，刷盘废除为60秒。参数如下： kaiyun

curl-H"Content-Type: application/json"-XPUT'http://localhost:9200/_all/_settings?preserve_existing=true'-d'{   "index.translog.durability" : "async",   "index.translog.flush_threshold_size" : "512mb",   "index.translog.sync_interval" : "60s" }' 

这不错说是最进攻的一步优化了，对性能的影响最大，但在顶点情况下会有丢失部分数据的可能。关于日记系统来说，是不错忍耐的。

1.2 增多refresh废除

除了写translog，ES还会将数据写入到一个缓冲区中。然而注目了!此时，缓冲区的内容是无法被搜索到的，它还需要写入到segment内部才不错，也即是刷新到lucence索引内部。这即是refresh动作，默许1秒。也即是你写入的数据，能够率1秒之后才会被搜索到。

这亦然为什么ES不是及时搜索系统的原因，它从数据写入到数据读出，一般是有一个吞并经由的，有一定的时代差。

通过index.refresh_interval不错修改这个刷新废除。

关于日记系统来说，天然要把它调大少量啦。xjjdog这里改革到了120s，减少了这些落到segment的频率，I/O的压力天然会小，写入速率天然会快。 

curl-H"Content-Type: application/json"-XPUT'http://localhost:9200/_all/_settings?preserve_existing=true'-d'{   "index.refresh_interval" : "120s" }' 

1.3 merge

merge其实是lucene的机制，它主若是吞并小的segment块，生成更大的segment，来升迁检索的速率。

原因即是refresh经由会生成一大堆小segment文献，数据删除也会产生空间碎屑。是以merge，庸碌来讲就像是碎屑整理进度。像postgresql等，也有vaccum进度在干雷同的事。

无庸赘述，这种整理操作，既虚耗I/O，又虚耗CPU。

如果你的系统merge相配经常，那么改革merge的块大小和频率，是一个相比好的方法。

2.读取优化 2.1 指定路由

如果你向ES里写数据，那么它会为你设立一个闹翻的掩饰ID，落到哪个分片，是不一定的。如果你笔据一个查询要求查询数据，你设立了6个shards的话，它要查询6次才行。如果能够在路由的时候就知谈数据在哪个分片上，查询速率天然会高潮，这就要求咱们在构造数据的时候，东谈主工指定路由端正。它的本色起先端正如下： 

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards 

比如，一个查询会变成这么。 

GET my-index-000001/_search {   "query": {     "terms": {       "_routing": [ "user1" ]      }   } } 

天然，如果你的查询维度较多，又对数据的查询速率有相配高的有求，笔据routing存放多份数据是一个相比好的选择。

2.2 rollover冷热分歧

rollover笔据索引大小，文档数或使用期限自动过渡到新索引。当rollover触发后，将创建新索引，写笔名将更新为指向新索引，统统后续更新王人将写入新索引，比如indexname-000001.这种形态。

从rollover这个名字不错看出来，它和Java的log日记有一定的相似之处，比如Log4j的RollingFileAppender。

当索引变的相配大，经常是几十GB，那它的查询效能将变的相配的低，索引重建的资本也较大。本色上，许多索引的数据在时代维度上有较为较着的规章，一些冷数据将很少被用到。这个时候，建筑滚动索引将是一个相比好的方针。

滚动索引一般不错与索引模板攀附使用，杀青按一定要求自动创建索引，ES的官方文档有具体的_rollover建筑方法。

2.3 使用BoolQuery替代TermQuery

Bool查询当今包括四种子句，must、filter、should和must_not。Bool查询是true、false对比，而TermQuery是精准的字符串比对，是以如果需求相似，BoolQuery天然会快于TermQuery。

2.4 将大查询拆要素段查询

有些业务的查询相比复杂，咱们不得不拼接一张相配大的宽表放在ES中，这有两个相比较着的问题。

宽表的数据时常需要从其他数据源中回查拼接而成，数据更新时对源库或者ES自己王人有较大的压力 业务的查询JSON需要书写的相配复杂，查询效能未知，一次查询锁定的内存过高，无法进行深刻优化

其实，宽表不管在RDBMS中还是ES中，王人会与复杂的查询语句估计，其锁定时代王人较长，业务也不够天真。

应酬这种场景的战术，经常将复杂的数据查询，振荡到业务代码的拼接上来。比如，将一段相配冗长的单条查询，拆分红轮回遍历的100条小查询。统统的数据库王人对较小的查询肯求有较好的反馈，其合座性能合座上将优于复杂的单条查询。

这对咱们的ES索引建模材干和编码材干建议了挑战。毕竟，在ES层面，互不相干的几个索引，将行为合座为其他奇迹提供所谓的数据中台接口。

2.5 增多第一次索引的速率

许多业务的索引数据时常来自于MySQL等传统数据库，第一次索引时常是全量索引，后头才是增量索引。必要的时候，也会进行索引的重建，无数的数据灌入变成了ES的索引速率建筑舒缓。

为了缓解这种情况，建议在创建索引的时候，把副本数目设立成1，即莫得从副本。等所荒芜据索引罢了，再将副本数目增多到正常水平。

这么，数据能够快速索引，副本会在后台逐步复制。

3.通用优化

天然，咱们还不错针对ES作念一些通用的优化。比如，使用监控接口或者trace器具，发现线程池有较着的瓶颈，则需要改革线程池的大小。

具体的优化项如下。

3.1 线程池优化

新版块对线程池的树立进行了优化，不需要树立复杂的search、bulk、index线程池。有需要树立底下几个就行了：thread_pool.get.size, thread_pool.write.size, thread_pool.listener.size, thread_pool.analyze.size。具体可不雅测_cat/thread_pool接口涌现的数据进行改革。

3.2 物理冷热分歧

上头的rollover接口，咱们不错杀青索引滚动。然而怎样将冷数据存放在相比慢然而低廉的节点上?怎样将某些索引挪动畴前?

ES解救给节点打标签，具体面目是在elasticsearch.yml文献中增多一些属性。比如： 

//热节点 node.attr.temperature: hot  //冷节点 node.attr.temperature: cold  

节点有了冷热属性后，接下来即是指定数据的冷热属性，来设立和改革数据散布。ES提供了index shard filtering功能来杀青索引的迁徙。

最初，不错对索引也设立冷热属性。 

PUT hot_data_index/_settings {     "index.routing.allocation.require.temperature": "hot" } 

这些索引将自动振荡到冷开采上。咱们不错写一些定时任务，通过_cat接口的数据，自动的完成这个振荡经由。

3.2 多磁盘分散I/O

其实，不错通过树立多块磁盘的面目，来分散I/O的压力，但容易会变成数据热门聚合在单块磁盘上。

ES解救在一台机器上树立多块磁盘，是以在存储限制上有更大的伸缩性。在树立文献中，树立path.data属性，即可挂载多块磁盘。 

path.data : /data1, /data2, /data3 

值得注目的是，如果你是在扩容，那么就需要调解reroute接口进行索引的再行分拨。

3.3 减少单笔记载的大小

Lucene的索引建筑经由，相配销耗CPU，不错减少倒排索引的数目来减少CPU的损耗。第一个优化即是减少字段的数目;第二个优化即是减少索引字段的数目。具体的操作，是将不需要搜索的字段，index属性设立为not_analyzed或者no。至于_source和_all，在本色调试中后果不大，不再赘述。

ES的使用越来越平常，从ELKB到APM，从NoSQL到搜索引擎，ES在企业中的地位也越来越进攻。本文通过分析ES写入和读取场景的优化，努力从旨趣到抓行层面，助你为ES加快。但愿你在使用ES时能够愈加庖丁解牛。

经常，一个ES集群对树立的要求是较高的，尤其是APM等场景，以至会占到PaaS平台的1/3资源以至更多。ES提供了较多的树立选项，咱们不错笔据运用场景，改革ES的发扬，使其更好的为咱们奇迹。

作家简介：姑娘姐滋味 (xjjdog)，一个不允许规律员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你有计划高并发寰宇，给你不一样的滋味。