elasticSearch 读写性能调优

elasticSearch作为java后端和大数据核心的技术之一，肯定在面试当中它的性能调优肯定是要问的，看了好多人整理的性能调优方案，确实受益匪浅。自己整理一份简单的性能调优，能应付面试就行了。哈哈哈！！！

一、写入调优

• 增加flush时间间隔，目的是减少数据写入磁盘的频率，减少磁盘的IO
• 增加buffer到segment file 的refresh的时间间隔，默认是1s。目的是减少segment文件的创建，减少segment的merge的次数，merge是发生在jvm中的，可能导致full GC。增加refresh的时间间隔的缺点就是降低了搜索的时效性。
• 增加Buffer大小，本质也是减少refresh的时间间隔，因为导致segment文件创建的原因不仅有时间的阈值，还有Buffer空间的大小，写满了也会创建。默认Buffer的大小是 48MB<默认值堆大小的10%<默认最大无限制
• 大批量的数据写入尽量控制在低检索请求的时间段，大批量的写入请求越集中越好。

1. 减小读写之间的资源抢占，读写分离
2. 当检索请求数量很少的时候，可以减少甚至完全删除副本的分片，关闭segment的自动创建以达到高效利用内存的目的，因为副本的存在会导致主从之间频繁的进行数据同步，大大增加服务器的资源占用

• Lucene的数据的fsync是发生在OS cache的，要给OS cache 预留足够的内存大小。

• 通用最小的算法，能用更小的字段就用更小的，keyword类型比int更快。

• ignore_above:字段保留的长度，越小越好

• 调整_source字段，通过include和exclude过滤

• store:开辟另一块存储空间，可以节省带宽。

  注意：_source设置为false则不存储元数据，可以节省磁盘，并不影响搜索，但是禁用source也会存在弊端。

  1. update，update_by_query 和reindex 不可用
  2. 高亮失效
  3. reindex失效，原本可以修改的mappingde 部分参数将无法修改，并且无法升级索引
  4. 无法查看元数据和聚合搜索
  5. 影响索引的容灾能力

• 禁用all字段：all字段的包含所有的字端分词后的Term,作用是可以在搜索时不指定特定字段，从所有字段中检索，es 6.0之前需要手动的关闭

• 关闭Norms字段：计算评分用，如果你确定当前字段将来不需要计算评分，设置为false可以节省大量的磁盘空间，有助于提升性能。常见的比如filter和agg字段，都可以设为关闭

• 关闭index_options（谨慎使用，高端操作）：词设置用于index time 过程中那些内容会被添加到倒排索引文件中。例如TF,docCount、postion、offset，减少option的选项可以减少在创建索引的CPU占用率，不过在实际场景中很难确定业务是否会用到这些信息，除非是在一开始就非常确定用不到，否则不建议删除。

二、搜索速度调优

• 禁用swap
• 使用filter 代替query
• 避免深度分页，避免单页数据过大，可以参考百度或者淘宝的做法。es 提供两种解决方案scroller search 和search after
• 注意关于index type的使用
• 避免使用稀疏数据
• 避免使用单索引业务重耦合
• 命名规范
• 冷热分离的架构设计
• fileddata：搜索时正派索引，doc_value 为index time正排索引
• enable ：是否创建倒排索引
• doc_values:正排索引，对于不需要聚合的字段，关闭正排索引可节省资源，提高查询速度
• 开启自适应副本（ARS）,6.1版本支持，7.0默认开启