让Elasticsearch飞起来 ——性能优化实践干货

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0、题记

Elasticsearch性能优化的最终目的：用户体验爽。
关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦，人不被满足就会难受，就会开始寻求。如果这个人在寻求中，能立刻得到即时满足，这种感觉就是爽！”。
Elasticsearch的爽点就是：快、准、全!
关于Elasticsearch性能优化，阿里、腾讯、京东、携程、滴滴、58等都有过很多深入的实践总结，都是非常好的参考。本文换一个思路，基于Elasticsearch的爽点，进行性能优化相关探讨。

1、集群规划优化实践

1.1 基于目标数据量规划集群

在业务初期，经常被问到的问题，要几个节点的集群，内存、CPU要多大，要不要SSD？
最主要的考虑点是：你的目标存储数据量是多大？可以针对目标数据量反推节点多少。

1.2 要留出容量Buffer

注意：Elasticsearch有三个警戒水位线，磁盘使用率达到85%、90%、95%。
不同警戒水位线会有不同的应急处理策略。
这点，磁盘容量选型中要规划在内。控制在85%之下是合理的。
当然，也可以通过配置做调整。

1.3 ES集群各节点尽量不要和其他业务功能复用一台机器。

除非内存非常大。
举例：普通服务器，安装了ES+Mysql+redis，业务数据量大了之后，势必会出现内存不足等问题。

1.4 磁盘尽量选择SSD

Elasticsearch官方文档肯定推荐SSD，考虑到成本的原因。需要结合业务场景，
如果业务对写入、检索速率有较高的速率要求，建议使用SSD磁盘。
阿里的业务场景，SSD磁盘比机械硬盘的速率提升了5倍。
但要因业务场景而异。

1.5 内存配置要合理

官方建议：堆内存的大小是官方建议是：Min（32GB，机器内存大小/2）。
Medcl和wood大叔都有明确说过，不必要设置32/31GB那么大，建议：热数据设置：26GB，冷数据：31GB。
总体内存大小没有具体要求，但肯定是内容越大，检索性能越好。