30 個 ElasticSearch 調(diào)優(yōu)知識點，都給你整理好了！
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ES官方調(diào)優(yōu)指南
第一部分：調(diào)優(yōu)索引速度
第二部分：調(diào)優(yōu)搜索速度
第三部分：通用的一些建議
ES發(fā)布時帶有的默認(rèn)值，可為es的開箱即用帶來很好的體驗。全文搜索、高亮、聚合、索引文檔 等功能無需用戶修改即可使用，當(dāng)你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的優(yōu)化以提高你的用例的性能，下面的內(nèi)容告訴你 你應(yīng)該/不應(yīng)該 修改哪些配置。
第一部分：調(diào)優(yōu)索引速度
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html
使用批量請求批量請求將產(chǎn)生比單文檔索引請求好得多的性能。
為了知道批量請求的最佳大小，您應(yīng)該在具有單個分片的單個節(jié)點上運行基準(zhǔn)測試。首先嘗試索引100個文件，然后是200，然后是400，等等。當(dāng)索引速度開始穩(wěn)定時，您知道您達到了數(shù)據(jù)批量請求的最佳大小。在配合的情況下，最好在太少而不是太多文件的方向上犯錯。請注意，如果群集請求太大，可能會使群集受到內(nèi)存壓力，因此建議避免超出每個請求幾十兆字節(jié)，即使較大的請求看起來效果更好。
發(fā)送端使用多worker/多線程向es發(fā)送數(shù)據(jù) 發(fā)送批量請求的單個線程不太可能將Elasticsearch群集的索引容量最大化。為了使用集群的所有資源，您應(yīng)該從多個線程或進程發(fā)送數(shù)據(jù)。除了更好地利用集群的資源，這應(yīng)該有助于降低每個fsync的成本。
請確保注意TOOMANYREQUESTS（429）響應(yīng)代碼（Java客戶端的EsRejectedExecutionException），這是Elasticsearch告訴您無法跟上當(dāng)前索引速率的方式。發(fā)生這種情況時，應(yīng)該再次嘗試暫停索引，理想情況下使用隨機指數(shù)回退。
與批量調(diào)整大小請求類似，只有測試才能確定最佳的worker數(shù)量。這可以通過逐漸增加工作者數(shù)量來測試，直到集群上的I / O或CPU飽和。
1.調(diào)大 refresh interval
默認(rèn)的index.refresh_interval是1s，這迫使Elasticsearch每秒創(chuàng)建一個新的分段。增加這個價值（比如說30s）將允許更大的部分flush并減少未來的合并壓力。
2.加載大量數(shù)據(jù)時禁用refresh和replicas
如果您需要一次加載大量數(shù)據(jù)，則應(yīng)該將index.refreshinterval設(shè)置為-1并將index.numberofreplicas設(shè)置為0來禁用刷新。這會暫時使您的索引處于危險之中，因為任何分片的丟失都將導(dǎo)致數(shù)據(jù) 丟失，但是同時索引將會更快，因為文檔只被索引一次。初始加載完成后，您可以將index.refreshinterval和index.numberofreplicas設(shè)置回其原始值。
3.設(shè)置參數(shù)，禁止OS將es進程swap出去
您應(yīng)該確保操作系統(tǒng)不會swapping out the java進程，通過禁止swap （https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-configuration-memory.html）
4.為filesystem cache分配一半的物理內(nèi)存
文件系統(tǒng)緩存將用于緩沖I / O操作。您應(yīng)該確保將運行Elasticsearch的計算機的內(nèi)存至少減少到文件系統(tǒng)緩存的一半。
5.使用自動生成的id（auto-generated ids）
索引具有顯式id的文檔時，Elasticsearch需要檢查具有相同id的文檔是否已經(jīng)存在于相同的分片中，這是昂貴的操作，并且隨著索引增長而變得更加昂貴。通過使用自動生成的ID，Elasticsearch可以跳過這個檢查，這使索引更快。
6.買更好的硬件
搜索一般是I/O 密集的，此時，你需要
為filesystem cache分配更多的內(nèi)存 使用SSD硬盤 使用local storage（不要使用NFS、SMB 等remote filesystem） 亞馬遜的 彈性塊存儲（Elastic Block Storage）也是極好的，當(dāng)然，和local storage比起來，它還是要慢點
如果你的搜索是 CPU-密集的，買好的CPU吧
7.加大 indexing buffer size
如果你的節(jié)點只做大量的索引，確保index.memory.indexbuffersize足夠大，每個分區(qū)最多可以提供512 MB的索引緩沖區(qū)，而且索引的性能通常不會提高。Elasticsearch采用該設(shè)置（java堆的一個百分比或絕對字節(jié)大小），并將其用作所有活動分片的共享緩沖區(qū)。非常活躍的碎片自然會使用這個緩沖區(qū)，而不是執(zhí)行輕量級索引的碎片。
默認(rèn)值是10％，通常很多：例如，如果你給JVM 10GB的內(nèi)存，它會給索引緩沖區(qū)1GB，這足以承載兩個索引很重的分片。
8.禁用fieldnames字段
fieldnames字段引入了一些索引時間開銷，所以如果您不需要運行存在查詢，您可能需要禁用它。（fieldnames：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-field-names-field.html）
9.剩下的，再去看看 “調(diào)優(yōu) 磁盤使用”吧
（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-disk-usage.html）中有許多磁盤使用策略也提高了索引速度。
第二部分-調(diào)優(yōu)搜索速度
1.filesystem cache越大越好
為了使得搜索速度更快， es嚴(yán)重依賴filesystem cache
一般來說，需要至少一半的 可用內(nèi)存 作為filesystem cache，這樣es可以在物理內(nèi)存中 保有 索引的熱點區(qū)域（hot regions of the index）
2.用更好的硬件
搜索一般是I/O bound的，此時，你需要
為filesystem cache分配更多的內(nèi)存 使用SSD硬盤 使用local storage（不要使用NFS、SMB 等remote filesystem） 亞馬遜的 彈性塊存儲（Elastic Block Storage）也是極好的，當(dāng)然，和local storage比起來，它還是要慢點
如果你的搜索是 CPU-bound，買好的CPU吧
3.文檔模型（document modeling）
文檔需要使用合適的類型，從而使得 search-time operations 消耗更少的資源。咋作呢？答：避免 join操作。具體是指
nested 會使得查詢慢 好幾倍 parent-child關(guān)系 更是使得查詢慢幾百倍
如果 無需join 能解決問題，則查詢速度會快很多
4.預(yù)索引 數(shù)據(jù)
根據(jù)“搜索數(shù)據(jù)最常用的方式”來最優(yōu)化索引數(shù)據(jù)的方式
舉個例子：所有文檔都有price字段，大部分query 在 fixed ranges 上運行 range aggregation。你可以把給定范圍的數(shù)據(jù) 預(yù)先索引下。然后，使用 terms aggregation
5.Mappings（能用 keyword 最好了）
數(shù)字類型的數(shù)據(jù)，并不意味著一定非得使用numeric類型的字段。
一般來說，存儲標(biāo)識符的 字段（書號ISBN、或來自數(shù)據(jù)庫的 標(biāo)識一條記錄的 數(shù)字），使用keyword更好（integer，long 不好哦，親）
6.避免運行腳本
一般來說，腳本應(yīng)該避免。如果他們是絕對需要的，你應(yīng)該使用painless和expressions引擎。
7.搜索rounded 日期
日期字段上使用now，一般來說不會被緩存。但，rounded date則可以利用上query cache
rounded到分鐘等
8.強制merge只讀的index
只讀的index可以從“merge成 一個單獨的 大segment”中收益
9.預(yù)熱 全局序數(shù)（global ordinals）
全局序數(shù) 用于 在 keyword字段上 運行 terms aggregations
es不知道 哪些fields 將 用于/不用于 term aggregation，因此 全局序數(shù) 在需要時才加載進內(nèi)存
但，可以在mapping type上，定義 eagerglobalordinals==true，這樣，refresh時就會加載 全局序數(shù)
10.預(yù)熱 filesystem cache
機器重啟時，filesystem cache就被清空。OS將index的熱點區(qū)域（hot regions of the index）加載進filesystem cache是需要花費一段時間的。
設(shè)置 index.store.preload 可以告知OS 這些文件需要提早加載進入內(nèi)存
11.使用索引排序來加速連接
索引排序?qū)τ谝暂^慢的索引為代價來加快連接速度非常有用。在索引分類文檔中閱讀更多關(guān)于它的信息。
12.使用preference來優(yōu)化高速緩存利用率
有多個緩存可以幫助提高搜索性能，例如文件系統(tǒng)緩存，請求緩存或查詢緩存。然而，所有這些緩存都維護在節(jié)點級別，這意味著如果連續(xù)運行兩次相同的請求，則有一個或多個副本，并使用循環(huán)（默認(rèn)路由算法），那么這兩個請求將轉(zhuǎn)到不同的分片副本，阻止節(jié)點級別的緩存幫助。
由于搜索應(yīng)用程序的用戶一個接一個地運行類似的請求是常見的，例如為了分析索引的較窄的子集，使用標(biāo)識當(dāng)前用戶或會話的優(yōu)選值可以幫助優(yōu)化高速緩存的使用。
13.副本可能有助于吞吐量，但不會一直存在
除了提高彈性外，副本可以幫助提高吞吐量。例如，如果您有單個分片索引和三個節(jié)點，則需要將副本數(shù)設(shè)置為2，以便共有3個分片副本，以便使用所有節(jié)點。
現(xiàn)在假設(shè)你有一個2-shards索引和兩個節(jié)點。在一種情況下，副本的數(shù)量是0，這意味著每個節(jié)點擁有一個分片。在第二種情況下，副本的數(shù)量是1，這意味著每個節(jié)點都有兩個碎片。哪個設(shè)置在搜索性能方面表現(xiàn)最好？通常情況下，每個節(jié)點的碎片數(shù)少的設(shè)置將會更好。
原因在于它將可用文件系統(tǒng)緩存的份額提高到了每個碎片，而文件系統(tǒng)緩存可能是Elasticsearch的1號性能因子。同時，要注意，沒有副本的設(shè)置在發(fā)生單個節(jié)點故障的情況下會出現(xiàn)故障，因此在吞吐量和可用性之間進行權(quán)衡。
那么復(fù)制品的數(shù)量是多少？如果您有一個具有numnodes節(jié)點的群集，那么numprimaries總共是主分片，如果您希望能夠一次處理maxfailures節(jié)點故障，那么正確的副本數(shù)是max（maxfailures，ceil（numnodes / numprimaries） - 1）。
14.打開自適應(yīng)副本選擇
當(dāng)存在多個數(shù)據(jù)副本時，elasticsearch可以使用一組稱為自適應(yīng)副本選擇的標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)包含分片的每個副本的節(jié)點的響應(yīng)時間，服務(wù)時間和隊列大小來選擇數(shù)據(jù)的最佳副本。這可以提高查詢吞吐量并減少搜索量大的應(yīng)用程序的延遲。
第三部分：通用的一些建議
1、不要 返回大的結(jié)果集
es設(shè)計來作為搜索引擎，它非常擅長返回匹配query的top n文檔。但，如“返回滿足某個query的 所有文檔”等數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的工作，并不是es最擅長的領(lǐng)域。如果你確實需要返回所有文檔，你可以使用Scroll API
2、避免 大的doc。即，單個doc 小了 會更好
given that(考慮到) http.maxcontextlength默認(rèn)==100MB，es拒絕索引操作100MB的文檔。當(dāng)然你可以提高這個限制，但，Lucene本身也有限制的，其為2GB 即使不考慮上面的限制，大的doc 會給 network/memory/disk帶來更大的壓力；
任何搜索請求，都需要獲取 _id 字段，由于filesystem cache工作方式。即使它不請求 _source字段，獲取大doc _id 字段消耗更大 索引大doc時消耗內(nèi)存會是 doc本身大小 的好幾倍 大doc的 proximity search, highlighting 也更加昂貴。它們的消耗直接取決于doc本身的大小
3、避免 稀疏
不相關(guān)數(shù)據(jù) 不要 放入同一個索引 一般化文檔結(jié)構(gòu)（Normalize document structures） 避免類型 在 稀疏 字段上，禁用 norms & doc_values 屬性
稀疏為什么不好？
Lucene背后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 更擅長處理 緊湊的數(shù)據(jù)
text類型的字段，norms默認(rèn)開啟；numerics, date, ip, keyword，docvalues默認(rèn)開啟 Lucene內(nèi)部使用 integer的docid來標(biāo)識文檔 和 內(nèi)部API交互。
舉個例子：使用match查詢時生成docid的迭代器，這些docid被用于獲取它們的norm，以便計算score。當(dāng)前的實現(xiàn)是每個doc中保留一個byte用于存儲norm值。獲取norm值其實就是讀取doc_id位置處的一個字節(jié)
這非常高效，Lucene通過此值可以快速訪問任何一個doc的norm值；但，給定一個doc，即使某個field沒有值，仍需要為此doc的此field保留一個字節(jié)
docvalues也有同樣的問題。2.0之前的fielddata被現(xiàn)在的docvalues所替代了。
稀疏性 最明顯的影響是 對存儲的需求（任何doc的每個field，都需要一個byte）；但是呢，稀疏性 對 索引速度和查詢速度 也是有影響的，因為：即使doc并沒有某些字段值，但，索引時，依然需要寫這些字段，查詢時，需要skip這些字段的值
某個索引中擁有少量稀疏字段，這完全沒有問題。但，這不應(yīng)該成為常態(tài)
稀疏性影響最大的是 norms&docvalues ，但，倒排索引（用于索引 text以及keyword字段），二維點（用于索引geopoint字段）也會受到較小的影響。
如何避免稀疏呢？
1、不相關(guān)數(shù)據(jù) 不要 放入同一個索引 給個tip：索引小（即：doc的個數(shù)較少），則，primary shard也要少
2、一般化文檔結(jié)構(gòu)（Normalize document structures）
3、避免類型（Avoid mapping type） 同一個index，最好就一個mapping type。在同一個index下面，使用不同的mapping type來存儲數(shù)據(jù)，聽起來不錯，但，其實不好。given that(考慮到)每一個mapping type會把數(shù)據(jù)存入 同一個index，因此，多個不同mapping type，各個的field又互不相同，這同樣帶來了稀疏性 問題
4、在 稀疏 字段上，禁用 norms & doc_values 屬性
norms用于計算score，無需score，則可以禁用它（所有filtering字段，都可以禁用norms） docvlaues用于sort&aggregations，無需這兩個，則可以禁用它 但是，不要輕率的做出決定，因為 norms&docvalues無法修改。只能reindex
秘訣1：混合 精確查詢和提取詞干（mixing exact search with stemming）
對于搜索應(yīng)用，提取詞干（stemming）都是必須的。例如：查詢 skiing時，ski和skis都是期望的結(jié)果
但，如果用戶就是要查詢skiing呢？
解決方法是：使用multi-field。同一份內(nèi)容，以兩種不同的方式來索引存儲 query.simplequerystring.quotefieldsuffix，竟然是 查詢完全匹配的
秘訣2：獲取一致性的打分
score不能重現(xiàn) 同一個請求，連續(xù)運行2次，但，兩次返回的文檔順序不一致。這是相當(dāng)壞的用戶體驗
如果存在 replica，則就可能發(fā)生這種事，這是因為：search時，replication group中的shard是按round-robin方式來選擇的，因此兩次運行同樣的請求，請求如果打到 replication group中的不同shard，則兩次得分就可能不一致
那問題來了，“你不是整天說 primary和replica是in-sync的，是完全一致的”嘛，為啥打到“in-sync的，完全一致的shard”卻算出不同的得分？
原因就是標(biāo)注為“已刪除”的文檔。如你所知，doc更新或刪除時，舊doc并不刪除，而是標(biāo)注為“已刪除”，只有等到 舊doc所在的segment被merge時，“已刪除”的doc才會從磁盤刪除掉
索引統(tǒng)計（index statistic）是打分時非常重要的一部分，但，由于 deleted doc 的存在，在同一個shard的不同copy（即：各個replica）上 計算出的 索引統(tǒng)計 并不一致
個人理解：
所謂 索引統(tǒng)計 應(yīng)該就是df，即 doc_freq 索引統(tǒng)計 是基于shard來計算的
搜索時，“已刪除”的doc 當(dāng)然是 永遠(yuǎn)不會 出現(xiàn)在 結(jié)果集中的 索引統(tǒng)計時，for practical reasons，“已刪除”doc 依然是統(tǒng)計在內(nèi)的
假設(shè)，shard A0 剛剛完成了一次較大的segment merge，然后移除了很多“已刪除”doc，shard A1 尚未執(zhí)行 segment merge，因此 A1 依然存在那些“已刪除”doc
于是：兩次請求打到 A0 和 A1 時，兩者的 索引統(tǒng)計 是顯著不同的
如何規(guī)避 score不能重現(xiàn) 的問題？使用 preference 查詢參數(shù)
發(fā)出搜索請求時候，用 標(biāo)識字符串 來標(biāo)識用戶，將 標(biāo)識字符串 作為查詢請求的preference參數(shù)。這確保多次執(zhí)行同一個請求時候，給定用戶的請求總是達到同一個shard，因此得分會更為一致（當(dāng)然，即使同一個shard，兩次請求 跨了 segment merge，則依然會得分不一致）
這個方式還有另外一個優(yōu)點，當(dāng)兩個doc得分一致時，則默認(rèn)按著doc的 內(nèi)部Lucene doc id 來排序（注意：這并不是es中的 _id 或 _uid）。但是呢，shard的不同copy間，同一個doc的 內(nèi)部Lucene doc id 可能并不相同。因此，如果總是達到同一個shard，則，具有相同得分的兩個doc，其順序是一致的
score錯了
score錯了（Relevancy looks wrong）
如果你發(fā)現(xiàn)
具有相同內(nèi)容的文檔，其得分不同 完全匹配 的查詢 并沒有排在第一位 這可能都是由 sharding 引起的 默認(rèn)情況下，搜索文檔時，每個shard自己計算出自己的得分。 索引統(tǒng)計 又是打分時一個非常重要的因素。
如果每個shard的 索引統(tǒng)計相似，則 搜索工作的很好
文檔是平分到每個primary shard的，因此 索引統(tǒng)計 會非常相似，打分也會按著預(yù)期工作。但，萬事都有個但是：
索引時使用了 routing（文檔不能平分到每個primary shard 啦） 查詢多個索引 索引中文檔的個數(shù) 非常少
這會導(dǎo)致：參與查詢的各個shard，各自的 索引統(tǒng)計 并不相似（而，索引統(tǒng)計對 最終的得分 又影響巨大），于是 打分出錯了（relevancy looks wrong）
那，如何繞過 score錯了（Relevancy looks wrong）？
如果數(shù)據(jù)集較小，則，只使用一個primary shard（es默認(rèn)是5個），這樣兩次查詢 索引統(tǒng)計 不會變化，因而得分也就一致啦
另一種方式是，將searchtype設(shè)置為：dfsquerythenfetech（默認(rèn)是querythenfetch）
dfsquerythen_fetch的作用是
向 所有相關(guān)shard 發(fā)出請求，要求 所有相關(guān)shard 返回針對當(dāng)前查詢的 索引統(tǒng)計 然后，coordinating node 將 merge這些 索引統(tǒng)計，從而得到 merged statistics coordinating node 要求 所有相關(guān)shard 執(zhí)行 query phase，于是 發(fā)出請求，這時，也帶上 merged statistics。這樣，執(zhí)行query的shard 將使用 全局的索引統(tǒng)計
大部分情況下，要求 所有相關(guān)shard 返回針對當(dāng)前查詢的 索引統(tǒng)計，這是非常cheap的。但，如果查詢中 包含 非常大量的 字段/term查詢，或者有 fuzzy查詢，此時，獲取 索引統(tǒng)計 可能并不cheap，因為 為了得到 索引統(tǒng)計 可能 term dictionary 中 所有的term都需要被查詢一遍。
英文原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html
譯者：Ghost Stories
來源：http://wangnan.tech/post/elasticsearch-how-to
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