如何进行Elasticsearch性能优化

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何进行Elasticsearch性能优化，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

Elasticsearch是目前大数据领域最热门的技术栈之一，经过近8年的发展，已从0.0.X版升级至6.X版本，虽然增加了很多的特性和功能，但是在主体架构上，还是没有太多的变化。下面就把我对于ES使用实践的一些经验总结一下，供大家参考；也请大家拍砖。

一、 硬件环境选择：

如果有条件，尽可能使用SSD硬盘， 不错的CPU。ES的厉害之处在于ES本身的分布式架构以及lucene的特性。IO的提升，会极大改进ES的速度和性能。

二、系统拓朴设计：

ES集群在架构拓朴时，一般都会采用Hot-Warm的架构模式，即设置3种不同类型的节点：Master节点、Hot 节点和 Warm节点。

Master节点设置：一般会设置３个专用的maste节点，以提供最好的弹性扩展能力。当然，必须注意discovery.zen.minimum_master_nodes 属性的设置，以防split-brain问题，使用公式设置：N/2+1(N为候选master节点数）。 该节点保持: node.data: false ; 因为master节点不参与查询、索引操作，仅负责对于集群管理，所以在CPU、内存、磁盘配置上，都可以比数据节点低很多。

Hot节点设置： 索引节点（写节点），同时保持近期频繁使用的索引。 属于IO和CPU密集型操作，建议使用SSD的磁盘类型，保持良好的写性能；节点的数量设置一般是大于等于3个。将节点设置为hot类型:

node.attr.box_type: hot

针对index, 通过设置index.routing.allocation.require.box_type： hot 可以设置将索引写入hot节点。

Warm节点设置： 用于不经常访问的read-only索引。由于不经常访问，一般使用普通的磁盘即可。内存、CPU的配置跟Hot节点保持一致即可；节点数量一般也是大于等于3个。

当索引不再被频繁查询时，可通过index.routing.allocation.require.box_type： warm， 将索引标记为warm, 从而保证索引不写入hot节点，以便将SSD磁盘资源用在刀刃上。一旦设置这个属性，ES会自动将索引合并到warm节点。同时，也可以在elasticsearch.yml中设置 index.codec: best_compression 保证warm 节点的压缩配置

Coordinating节点：协调节点用于做分布式里的协调，将各分片或节点返回的数据整合后返回。在ES集群中，所有的节点都有可能是协调节点，但是，可以通过设置node.master、node.data 、 node.ingest 都为 false 来设置专门的协调节点。需要较好的CPU和较高的内存。

三、ES的内存设置：

由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。所以， 在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：

1. 当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给lucene。

2. 当机器内存大于64G时，遵循以下原则：

a. 如果主要的使用场景是全文检索, 那么建议给ES Heap分配 4~32G的内存即可；其它内存留给操作系统, 供lucene使用（segments cache), 以提供更快的查询性能。

b. 如果主要的使用场景是聚合或排序， 并且大多数是numerics, dates, geo_points 以及not_analyzed的字符类型， 建议分配给ES Heap分配 4~32G的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用(doc values cache)，提供快速的基于文档的聚类、排序性能。

c. 如果使用场景是聚合或排序，并且都是基于analyzed 字符数据，这时需要更多的 heap size, 建议机器上运行多ES实例，每个实例保持不超过50%的ES heap设置(但不超过32G，堆内存设置32G以下时，JVM使用对象指标压缩技巧节省空间)，50%以上留给lucene。

3. 禁止swap，一旦允许内存与磁盘的交换，会引起致命的性能问题。 通过： 在elasticsearch.yml 中 bootstrap.memory_lock: true， 以保持JVM锁定内存，保证ES的性能。

4. GC设置原则：

a. 保持GC的现有设置，默认设置为：Concurrent-Mark and Sweep (CMS)，别换成G1GC，因为目前G1还有很多BUG。

b. 保持线程池的现有设置，目前ES的线程池较1.X有了较多优化设置，保持现状即可；默认线程池大小等于CPU核心数。如果一定要改，按公式（（CPU核心数* 3）/ 2）+ 1 设置；不能超过CPU核心数的2倍；但是不建议修改默认配置，否则会对CPU造成硬伤。

四、 集群分片设置：

ES一旦创建好索引后，就无法调整分片的设置，而在ES中，一个分片实际上对应一个lucene 索引，而lucene索引的读写会占用很多的系统资源，因此，分片数不能设置过大；所以，在创建索引时，合理配置分片数是非常重要的。一般来说，我们遵循一些原则：

1. 控制每个分片占用的硬盘容量不超过ES的最大JVM的堆空间设置（一般设置不超过32G，参加上文的JVM设置原则），因此，如果索引的总容量在500G左右，那分片大小在16个左右即可；当然，最好同时考虑原则2。

2. 考虑一下node数量，一般一个节点有时候就是一台物理机，如果分片数过多，大大超过了节点数，很可能会导致一个节点上存在多个分片，一旦该节点故障，即使保持了1个以上的副本，同样有可能会导致数据丢失，集群无法恢复。所以， 一般都设置分片数不超过节点数的3倍。

五、 Mapping建模:

1. 尽量避免使用nested或 parent/child，能不用就不用；nested query慢， parent/child query 更慢，比nested query慢上百倍；因此能在mapping设计阶段搞定的（大宽表设计或采用比较smart的数据结构），就不要用父子关系的mapping。

2. 如果一定要使用nested fields，保证nested fields字段不能过多，目前ES默认限制是50。参考：

index.mapping.nested_fields.limit ：50

因为针对1个document, 每一个nested field, 都会生成一个独立的document, 这将使Doc数量剧增，影响查询效率，尤其是JOIN的效率。

3. 避免使用动态值作字段(key), 动态递增的mapping，会导致集群崩溃；同样，也需要控制字段的数量，业务中不使用的字段，就不要索引。控制索引的字段数量、mapping深度、索引字段的类型，对于ES的性能优化是重中之重。以下是ES关于字段数、mapping深度的一些默认设置：

index.mapping.nested_objects.limit :10000

index.mapping.total_fields.limit:1000

index.mapping.depth.limit: 20

六、 索引优化设置：

1.设置refresh_interval 为-1，同时设置number_of_replicas 为0，通过关闭refresh间隔周期，同时不设置副本来提高写性能。

2. 修改index_buffer_size 的设置，可以设置成百分数，也可设置成具体的大小，大小可根据集群的规模做不同的设置测试。

indices.memory.index_buffer_size：10%（默认）

indices.memory.min_index_buffer_size： 48mb（默认）

indices.memory.max_index_buffer_size

3. 修改translog相关的设置：

a. 控制数据从内存到硬盘的操作频率，以减少硬盘IO。可将sync_interval的时间设置大一些。

index.translog.sync_interval：5s(默认)。

b. 控制tranlog数据块的大小，达到threshold大小时，才会flush到lucene索引文件。

index.translog.flush_threshold_size：512mb(默认)

4. _id字段的使用，应尽可能避免自定义_id, 以避免针对ID的版本管理；建议使用ES的默认ID生成策略或使用数字类型ID做为主键。

5. _all字段及_source字段的使用，应该注意场景和需要，_all字段包含了所有的索引字段，方便做全文检索，如果无此需求，可以禁用；_source存储了原始的document内容，如果没有获取原始文档数据的需求，可通过设置includes、excludes 属性来定义放入_source的字段。

6. 合理的配置使用index属性，analyzed 和not_analyzed，根据业务需求来控制字段是否分词或不分词。只有 groupby需求的字段，配置时就设置成not_analyzed, 以提高查询或聚类的效率。

七、 查询优化：

1. query_string 或 multi_match的查询字段越多， 查询越慢。可以在mapping阶段，利用copy_to属性将多字段的值索引到一个新字段，multi_match时，用新的字段查询。

2. 日期字段的查询， 尤其是用now 的查询实际上是不存在缓存的，因此， 可以从业务的角度来考虑是否一定要用now, 毕竟利用query cache 是能够大大提高查询效率的。

3. 查询结果集的大小不能随意设置成大得离谱的值， 如query.setSize不能设置成 Integer.MAX_VALUE， 因为ES内部需要建立一个数据结构来放指定大小的结果集数据。

4. 尽量避免使用script，万不得已需要使用的话，选择painless & experssions 引擎。一旦使用script查询，一定要注意控制返回，千万不要有死循环（如下错误的例子），因为ES没有脚本运行的超时控制，只要当前的脚本没执行完，该查询会一直阻塞。

如： {

"script_fields"：{

"test1"：{

"lang"："groovy"，

"script"："while（true）{print 'don't use script'}"

}

}

}

5. 避免层级过深的聚合查询， 层级过深的group by , 会导致内存、CPU消耗，建议在服务层通过程序来组装业务，也可以通过pipeline的方式来优化。

6. 复用预索引数据方式来提高AGG性能：

如通过 terms aggregations 替代 range aggregations， 如要根据年龄来分组，分组目标是: 少年（14岁以下） 青年（14-28） 中年（29-50） 老年（51以上）， 可以在索引的时候设置一个age_group字段，预先将数据进行分类。从而不用按age来做range aggregations, 通过age_group字段就可以了。

7. Cache的设置及使用：

a) QueryCache: ES查询的时候，使用filter查询会使用query cache, 如果业务场景中的过滤查询比较多，建议将querycache设置大一些，以提高查询速度。

indices.queries.cache.size： 10%（默认），可设置成百分比，也可设置成具体值，如256mb。

当然也可以禁用查询缓存（默认是开启）， 通过index.queries.cache.enabled：false设置。

b) FieldDataCache: 在聚类或排序时，field data cache会使用频繁，因此，设置字段数据缓存的大小，在聚类或排序场景较多的情形下很有必要，可通过indices.fielddata.cache.size：30% 或具体值10GB来设置。但是如果场景或数据变更比较频繁，设置cache并不是好的做法，因为缓存加载的开销也是特别大的。

c) ShardRequestCache: 查询请求发起后，每个分片会将结果返回给协调节点(Coordinating Node), 由协调节点将结果整合。

如果有需求，可以设置开启; 通过设置index.requests.cache.enable: true来开启。

不过，shard request cache只缓存hits.total, aggregations, suggestions类型的数据，并不会缓存hits的内容。也可以通过设置indices.requests.cache.size: 1%（默认）来控制缓存空间大小。

上述就是小编为大家分享的如何进行Elasticsearch性能优化了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注行业资讯频道。