Elasticsearch是一款流行的分布式开源搜索和数据分析引擎，具备高性能、易扩展、容错性强等特点。它强化了Apache Lucene的搜索能力，把掌控海量数据索引和查询的方式提升到一个新的层次。

本文结合开源社区和阿里云平台的实践经验，探讨如何调优Elasticsearch的性能提高索引和查询吞吐量。

Elasticsearch部署建议

01、选择合理的硬件配置，尽可能使用SSD

Elasticsearch最大的瓶颈往往是磁盘读写性能，尤其是随机读取性能。使用SSD（PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘）通常比机械硬盘（SATA盘/SAS盘）查询速度快5~10倍，写入性能提升不明显。

对于文档检索类查询性能要求较高的场景，建议考虑SSD作为存储，同时按照1:10的比例配置内存和硬盘。对于日志分析类查询并发要求较低的场景，可以考虑采用机械硬盘作为存储，同时按照1:50的比例配置内存和硬盘。单节点存储数据建议在2TB以内，不要超过5TB，避免查询速度慢、系统不稳定。

在单机存储1TB数据场景下，SATA盘和SSD盘的全文检索性能对比

（测试环境：Elasticsearch5.5.3，10亿条人口户籍登记信息，单机16核CPU、64GB内存，12块6TB SATA盘，2块1.5 TB SSD盘）

02、给JVM配置机器一半的内存，但是不建议超过32G

修改conf/jvm.options配置，-Xms和-Xmx设置为相同的值，推荐设置为机器内存的一半左右，剩余一半留给操作系统缓存使用。jvm内存建议不要低于2G，否则有可能因为内存不足导致ES无法正常启动或内存溢出，jvm建议不要超过32G，否则jvm会禁用内存对象指针压缩技术，造成内存浪费。机器内存大于64G内存时，推荐配置-Xms30g -Xmx30g 。JVM堆内存较大时，内存垃圾回收暂停时间比较长，建议配置ZGC或G1垃圾回收算法。

03、规模较大的集群配置专有主节点，避免脑裂问题

Elasticsearch主节点（master节点）负责集群元信息管理、index的增删操作、节点的加入剔除，定期将最新的集群状态广播至各个节点。在集群规模较大时，建议配置专有主节点只负责集群管理，不存储数据，不承担数据读写压力。

专有主节点配置(conf/elasticsearch.yml)：

node.master:true
node.data: false
node.ingest:false

数据节点配置(conf/elasticsearch.yml)：

node.master:false
node.data:true
node.ingest:true

Elasticsearch默认每个节点既是候选主节点，又是数据节点。最小主节点数量参数minimum_master_nodes推荐配置为候选主节点数量一半以上，该配置告诉Elasticsearch当没有足够的master候选节点的时候，不进行master节点选举，等master节点足够了才进行选举。

例如对于3节点集群，最小主节点数量从默认值1改为2。

最小主节点数量配置(conf/elasticsearch.yml)：

discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

04、Linux操作系统调优

关闭交换分区，防止内存置换降低性能。
将/etc/fstab 文件中包含swap的行注释掉

sed -i '/swap/s/^/#/' /etc/fstab
swapoff -a

单用户可以打开的最大文件数量，可以设置为官方推荐的65536或更大些

echo "* - nofile 655360" >> /etc/security/limits.conf

单用户线程数调大

echo "* - nproc 131072" >> /etc/security/limits.conf

单进程可以使用的最大map内存区域数量

echo "vm.max_map_count = 655360" >> /etc/sysctl.conf

参数修改立即生效

sysctl -p

索引性能调优建议

01、设置合理的索引分片数和副本数

索引分片数建议设置为集群节点的整数倍，初始数据导入时副本数设置为0，生产环境副本数建议设置为1（设置1个副本，集群任意1个节点宕机数据不会丢失；设置更多副本会占用更多存储空间，操作系统缓存命中率会下降，检索性能不一定提升）。单节点索引分片数建议不要超过3个，每个索引分片推荐10-40GB大小。索引分片数设置后不可以修改，副本数设置后可以修改。

Elasticsearch6.X及之前的版本默认索引分片数为5、副本数为1，从Elasticsearch7.0开始调整为默认索引分片数为1、副本数为1。

不同分片数对写入性能的影响

（测试环境：7节点Elasticsearch6.3集群，写入30G新闻数据，单节点56核CPU、380G内存、3TB SSD卡，0副本，20线程写入，每批次提交10M左右数据。）

索引设置

curl -XPUT http://localhost:9200/fulltext001?pretty -H 'Content-Type: application/json'   -d '
{
    "settings" : {
      "refresh_interval": "30s",
      "merge.policy.max_merged_segment": "1000mb",
      "translog.durability": "async",
      "translog.flush_threshold_size": "2gb",
      "translog.sync_interval": "100s",
      "index" : {
        "number_of_shards" : "21",
        "number_of_replicas" : "0"
      }
    }
}
'

mapping设置

curl -XPOST http://localhost:9200/fulltext001/doc/_mapping?pretty  -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
    "doc" : {
        "_all" : {
            "enabled" : false
         },
        "properties" : {
          "content" : {
            "type" : "text",
            "analyzer":"ik_max_word"
          },
          "id" : {
            "type" : "keyword"
          }
        }
    }
}
'

写入数据示例

curl -XPUT 'http://localhost:9200/fulltext001/doc/1?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
    "id": "https://www.huxiu.com/article/215169.html",
    "content": "“娃娃机，迷你KTV，VR体验馆，堪称商场三大标配‘神器’。”一家地处商业中心的大型综合体负责人告诉懂懂笔记，在过去的这几个月里，几乎所有的综合体都“标配”了这三种“设备”…"
}'

修改副本数示例

curl -XPUT "http://localhost:9200/fulltext001/_settings" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "number_of_replicas": 1
}'

02、使用批量请求

使用批量请求将产生比单文档索引请求好得多的性能。写入数据时调用批量提交接口，推荐每批量提交5~15MB数据。例如单条记录1KB大小，每批次提交10000条左右记录写入性能较优；单条记录5KB大小，每批次提交2000条左右记录写入性能较优。

批量请求接口API

curl -XPOST "http://localhost:9200/_bulk" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_type" : "_doc", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }
'

03、通过多进程/线程发送数据

单线程批量写入数据往往不能充分利用服务器CPU资源，可以尝试调整写入线程数或者在多个客户端上同时向Elasticsearch服务器提交写入请求。与批量调整大小请求类似，只有测试才能确定最佳的worker数量。可以通过逐渐增加工作任务数量来测试，直到集群上的I / O或CPU饱和。

04、调大refresh interval

在 Elasticsearch 中，写入和打开一个新段的轻量的过程叫做 refresh 。 默认情况下每个分片会每秒自动刷新一次。这就是为什么我们说 Elasticsearch 是 近 实时搜索: 文档的变化并不是立即对搜索可见，但会在一秒之内变为可见。

并不是所有的情况都需要每秒刷新。可能你正在使用 Elasticsearch 索引大量的日志文件，你可能想优化索引速度而不是近实时搜索，可以通过设置 refresh_interval，降低每个索引的刷新频率。

设置refresh interval API

curl -XPUT "http://localhost:9200/index" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "settings" : {
      "refresh_interval": "30s"
    }
}'

refresh_interval 可以在既存索引上进行动态更新。

在生产环境中，当你正在建立一个大的新索引时，可以先关闭自动刷新，待开始使用该索引时，再把它们调回来

curl -XPUT "http://localhost:9200/index/_settings" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "refresh_interval": -1 }'

curl -XPUT "http://localhost:9200/index/_settings" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "refresh_interval": "1s" }'

05、配置事务日志参数

事务日志translog用于防止节点失败时的数据丢失。它的设计目的是帮助shard恢复操作，否则数据可能会从内存flush到磁盘时发生意外而丢失。事务日志translog的落盘(fsync)是ES在后台自动执行的，默认每5秒钟提交到磁盘上，或者当translog文件大小大于512MB提交，或者在每个成功的索引、删除、更新或批量请求时提交。

索引创建时，可以调整默认日志刷新间隔5秒，例如改为60秒，index.translog.sync_interval: “60s”。创建索引后，可以动态调整translog参数，”index.translog.durability”:”async”相当于关闭了index、bulk等操作的同步flush translog操作，仅使用默认的定时刷新、文件大小阈值刷新的机制。

动态设置translog API

curl -XPUT "http://localhost:9200/index" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "settings" : {
      "index.translog.durability": "async",
      "translog.flush_threshold_size": "2gb"
    }
}'

06、设计mapping配置合适的字段类型

Elasticsearch在写入文档时，如果请求中指定的索引名不存在，会自动创建新索引，并根据文档内容猜测可能的字段类型。但这往往不是最高效的，我们可以根据应用场景来设计合理的字段类型。

例如写入一条记录

curl -XPUT "http://localhost:9200/twitter/doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "user": "kimchy",
    "post_date": "2009-11-15T13:12:00",
    "message": "Trying out Elasticsearch, so far so good?"
}'

查询Elasticsearch自动创建的索引mapping，会发现将post_date字段自动识别为date类型，但是message和user字段被设置为text、keyword冗余字段，造成写入速度降低、占用更多磁盘空间。

{
  "twitter": {
    "mappings": {
      "doc": {
        "properties": {
          "message": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "post_date": {
            "type": "date"
          },
          "user": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings": {
      "index": {
        "number_of_shards": "5",
        "number_of_replicas": "1",
      }
    }
  }
}

根据业务场景设计索引配置合理的分片数、副本数，设置字段类型、分词器。如果不需要合并全部字段，禁用_all字段，通过copy_to来合并字段。

curl -XPUT "http://localhost:9200/twitter?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "settings" : {
      "index" : {
        "number_of_shards" : "20",
        "number_of_replicas" : "0"
      }
    }
}'



curl -XPOST "http://localhost:9200/twitter/doc/_mapping?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "doc" : {
        "_all" : {
        "enabled" : false
    },
    "properties" : {
          "user" : {
          "type" : "keyword"
          },
          "post_date" : {
            "type" : "date"
          },
          "message" : {
            "type" : "text",
            "analyzer" : "cjk"
          }
        }
    }
}'

参考文档：

1. 阿里云Elasticsearch帮助文档
2. Elasticsearch参考
3. 《深入理解Elasticsearch》
4. 《Elasticsearch: 权威指南》
5. How to make Lucene searching faster
6. How to make Lucene indexing faster
7. 《死磕 Elasticsearch 方法论》
8. 《Elasticsearch实战》

作者：欧阳楚才 阿里云 Elasticsearch 团队 技术专家
来源：Elasticsearch 技术
原文链接：mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMjY4M...