一、Query Cache
Query Cache也称为Filter Cache，顾名思义它的作用就是对一个查询中包含的过滤器执行结果进行缓存。
比如我们常用的term，terms，range过滤器都会在满足某种条件后被缓存，注意，这里的bool过滤器是不会被缓存的，但bool过滤器包含的子query clause会被缓存，我们可以用下面的命令来查询Query Cache的情况。
http://192.168.0.109:9200/_stats/query_cache?pretty&human
举个栗子，看下面的查询
{
"from": 0,
"size": 5,
"query": {
"bool": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"productID": "JODL-X-1937-#pV7"
}
},
{
"range": {
"price": {
"from": 20,
"to": null,
"include_lower": true,
"include_upper": true
}
}
}
]
}
}
}
}
}
上面提到Filter Cache只会在满足某种条件下才会被缓存，至于是哪些条件这里就不介绍了，想了解的童鞋戳下面链接。
关于Filter执行流程及缓存原理 ，请参看此文： 《Elasticsearch2.X Filter执行流程及缓存原理》
二、Request Cache
当一个查询发送到ES集群的某个节点上时，这个节点会把该查询扩散到其他节点并在相应分片上执行，我们姑且把在分片上执行的结果叫“本地结果集“，这些本地结果集最终会汇集到最初请求到达的那个协调节点，这些“分片级”的结果集会合并成“全局”结果集返回给调用端。
Request Cache模块就是为了缓存这些“分片级”的本地结果集，但是目前只会缓存查询中参数size=0的请求，所以就不会缓存hits 而是缓存 hits.total，aggregations和suggestions
缓存失效
Request Cache是非常智能的，它能够保证和在近实时搜索中的非缓存查询结果一致。这句话读起来很难懂，简单解释下。
我们都知道ES是一个“near real-time”（近实时）搜索引擎，为什么是近实时搜索呢，那是因为当我们向ES发送一个索引文档请求到这个文档变成Searchable（可搜索）默认的时间是1秒，我们可以通过index.refresh_interval参数来设置刷新时间间隔，也就是说我们在执行一个搜索请求时实际上数据是有延迟的。回到刚才的问题，刚才那句话其实指的就是：ES能保证在使用Request Cache的情况下的搜索结果和不使用Request Cache的近实时搜索结果相同，那ES是如何保证两者结果相同的呢？继续……
Request Cache缓存失效是自动的，当索引refresh时就会失效，也就是说在默认情况下Request Cache是每1秒钟失效一次（注意：分片在这段时间内确实有改变才会失效）。也就是说当一个文档被索引到该文档变成Searchable之前的这段时间内，不管是否有请求命中缓存该文档都不会被返回，正是是因为如此ES才能保证在使用Request Cache的情况下执行的搜索和在非缓存近实时搜索的结果一致。如果我们把索引刷新时间设置得越长那么缓存失效的时间越长，如果缓存被写满将采用LRU策略清除。当然我们也可以手动设置参数indices.request.cache.expire指定失效时间，但是基本上我们没必要去这样做，因为缓存在每次索引refresh时都会自动失效。
下面的命令可以手动清除缓存
curl -XPOST 'localhost:9200/kimchy,elasticsearch/_cache/clear?request_cache=true'缓存使用
在默认情况下Request Cache是关闭的，我们需要手动开启
curl -XPUT localhost:9200/my_index/_settings -d'
{ "index.requests.cache.enable": true }
'curl 'localhost:9200/my_index/_search?request_cache=true' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"popular_colors": {
"terms": {
"field": "colors"
}
}
}
}
'
注意2(重要)：在使用script执行查询时一定要指定request_cache=false，因为脚本的执行结果是不确定的（比如使用random函数或使用了当前时间作为参数），这种情况下应该避免使用缓存
缓存的Cache Key
对于Request Cache来说，它的Cache Key就是整个查询的DSL语句，所以如果要命中缓存查询生成的DSL一定要一样，这里的一样是指DSL这个字符串一样。只要有一个字符或者子查询的顺序变化都不会命中缓存。
通过下面的参数我们可以设置缓存的大小，默认情况下是JVM堆的1%大小，当然我们也可以手动设置在elasticsearch.yml文件里
indices.requests.cache.size: 1%Request Cache总结：
1. Request Cache是一个“分片级”的缓存
2. Request Cache是一个面向请求的缓存，缓存的key是查询DSL字符串
3. Request Cache默认没有开启，需要手动开启，且要缓存生效需要在请求参数上加上request_cache=true并把size设置为0
4. 缓存是自动失效的，失效时间就是索引的refresh时间（index.refresh_interval）,在分片有改变的情况下默认是1秒失效一次
5. 缓存的默认大小是JVM堆内存的1%，可以通过参数indices.request.cache.expire 手动设置
三、Fielddata
一谈到Fielddata我们不得不提到doc_values，这两者的作用都是一样：能够让我们在inverted index（倒排索引）的基础之上做aggregation、sort或者在查询中通过script访问doc属性，这里我们不讨论doc_values，主要讲下Fielddata，doc values相关知识请戳：http://blog.csdn.net/chennanymy/article/details/52555055
想必大家都知道倒排索引这种结构，如果我们仅仅依靠倒排是很难在查询中做到排序和统计的，因为它并不是像关系型数据库那样采用“列式存储”，而是基于一个“词”到“文档”的倒排。
Fielddata是专门针对分词的字段在query-time（查询期间）的数据结构的缓存。当我们第一次在一个分词的字段上执行聚合、排序或通过脚本访问的时候就会触发该字段Fielddata Cache的加载，这种缓存是“segment”级别的，当有新的segment打开时旧的缓存不会重新加载，而是直接把新的segement对应的Fielddata Cache加载到内存。
加载Fielddata Cache是一个非常昂贵的操作，一旦Fielddata被加载到内存，那么在该Fielddata Cache对应的Segement生命周期范围内都会驻留在内存中。也就是说当段合并时会触发合并后更大段的Fielddata Cache加载。
Fielddata会消耗大部分的JVM堆内存，特别是当加载“高基数”的分词字段时（那些分词后存在大量不同词的字段），针对这种字段的聚合排序其实是非常没有意义的，我们更多的要去考虑是否能用not_analyzed代替（这样就可以使用doc_values实现聚合、排序）。
默认情况下Fielddate Cache是默认开启的，我们可以通过下面的设置来关闭，关闭后就无法对分词字段执行聚合、排序操作了。
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"text": {
"type": "string",
"fielddata": {
"format": "disabled"
}
}
}
}
}
}
Fielddata的加载方式有3种：
1.lazy： 懒加载是默认的加载方式，当第一次使用时加载
2.eager：预加载模式是当一个新的索引段变成Searchable之前会被加载
3.eager_global_ordinals：全局序数预加载模式，这种方式能生成一份全局序数表，可降低内存使用。
如下设置为eager_global_ordinals
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"text": {
"type": "string",
"fielddata": {
"loading": "eager_global_ordinals"
}
}
}
}
}
}
1.通过词频加载
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"tag": {
"type": "string",
"fielddata": {
"filter": {
"frequency": {
"min": 0.001,
"max": 0.1,
"min_segment_size": 500
}
}
}
}
}
}
}
}
2.通过正则表达式加载
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"tweet": {
"type": "string",
"analyzer": "whitespace",
"fielddata": {
"filter": {
"regex": {
"pattern": "^#.*"
}
}
}
}
}
}
}
}Fielddata Cache设置
1.indices.fielddata.cache.size：此参数设置缓存大小（默认是不限制）。可设置百分数如30%，或者数字12GB
2.indices.breaker.fielddata.limit：此参数设置Fielddata断路器限制大小（公式：预计算内存 + 现有内存 <= 断路器设置内存限制），默认是60%JVM堆内存，当查询尝试加载更多数据到内存时会抛异常（以此来阻止JVM OOM发生）
3.indices.breaker.fielddata.overhead：一个常数表示内存预估值系数，默认1.03，比如预计算加载100M数据，那么100*1.03=103M会用103M作为参数计算是否超过断路器设置的最大值。