背景
Elasticsearch（ES）作为NOSQL 搜索引擎的有机结合体，不仅有近实时的查询能力，还具有强大的聚合分析能力。因此在全文检索、日志分析、监控系统、数据分析等领域ES均有广泛应用。而完整的Elastic Stack体系（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats），更是提供了数据采集、清洗、存储、可视化的整套解决方案。
本文基于ES 5.6.4，从性能和稳定性两方面，从linux参数调优、ES节点配置和ES使用方式三个角度入手，介绍ES调优的基本方案。当然，ES的调优绝不能一概而论，需要根据实际业务场景做适当的取舍和调整，文中的疏漏之处也随时欢迎批评指正。
性能调优
一 Linux参数调优
1. 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
代码语言：javascript复制sed -i '/swap/s/^/#/' /etc/fstabswapoff -a2. 磁盘挂载选项
- noatime：禁止记录访问时间戳，提高文件系统读写性能
- data=writeback： 不记录data journal，提高文件系统写入性能
- barrier=0：barrier保证journal先于data刷到磁盘，上面关闭了journal，这里的barrier也就没必要开启了
- nobh：关闭buffer_head，防止内核打断大块数据的IO操作
mount -o noatime,data=writeback,barrier=0,nobh /dev/sda /es_data3. 对于SSD磁盘，采用电梯调度算法，因为SSD提供了更智能的请求调度算法，不需要内核去做多余的调整 (仅供参考)
代码语言：javascript复制echo noop > /sys/block/sda/queue/scheduler二 ES节点配置
conf/elasticsearch.yml文件：
1. 适当增大写入buffer和bulk队列长度，提高写入性能和稳定性
代码语言：javascript复制indices.memory.index_buffer_size: 15%thread_pool.bulk.queue_size: 10242. 计算disk使用量时，不考虑正在搬迁的shard
在规模比较大的集群中，可以防止新建shard时扫描所有shard的元数据，提升shard分配速度。
代码语言：javascript复制cluster.routing.allocation.disk.include_relocations: false三 ES使用方式
1. 控制字段的存储选项
ES底层使用Lucene存储数据，主要包括行存（StoreFiled）、列存（DocValues）和倒排索引（InvertIndex）三部分。 大多数使用场景中，没有必要同时存储这三个部分，可以通过下面的参数来做适当调整：
- StoreFiled： 行存，其中占比最大的是source字段，它控制doc原始数据的存储。在写入数据时，ES把doc原始数据的整个json结构体当做一个string，存储为source字段。查询时，可以通过source字段拿到当初写入时的整个json结构体。 所以，如果没有取出整个原始json结构体的需求，可以通过下面的命令，在mapping中关闭source字段或者只在source中存储部分字段，数据查询时仍可通过ES的docvaluefields获取所有字段的值。 注意：关闭source后， update, updatebyquery, reindex等接口将无法正常使用，所以有update等需求的index不能关闭source。
# 关闭 _sourcePUT my_index { "mappings": { "my_type": { "_source": { "enabled": false } } }}# _source只存储部分字段，通过includes指定要存储的字段或者通过excludes滤除不需要的字段PUT my_index{ "mappings": { "_doc": { "_source": { "includes": [ "*.count", "meta.*" ], "excludes": [ "meta.description", "meta.other.*" ] } } }}- docvalues：控制列存。 ES主要使用列存来支持sorting, aggregations和scripts功能，对于没有上述需求的字段，可以通过下面的命令关闭docvalues，降低存储成本。
PUT my_index{ "mappings": { "my_type": { "properties": { "session_id": { "type": "keyword", "doc_values": false } } } }}- index：控制倒排索引。 ES默认对于所有字段都开启了倒排索引，用于查询。对于没有查询需求的字段，可以通过下面的命令关闭倒排索引。
PUT my_index{ "mappings": { "my_type": { "properties": { "session_id": { "type": "keyword", "index": false } } } }}- all：ES的一个特殊的字段，ES把用户写入json的所有字段值拼接成一个字符串后，做分词，然后保存倒排索引，用于支持整个json的全文检索。 这种需求适用的场景较少，可以通过下面的命令将all字段关闭，节约存储成本和cpu开销。（ES 6.0 以上的版本不再支持_all字段，不需要设置）
PUT /my_index{ "mapping": { "my_type": { "_all": { "enabled": false } } }}- fieldnames：该字段用于exists查询，来确认某个doc里面有无一个字段存在。若没有这种需求，可以将其关闭。
PUT /my_index{ "mapping": { "my_type": { "_field_names": { "enabled": false } } }}2. 开启最佳压缩
对于打开了上述_source字段的index，可以通过下面的命令来把lucene适用的压缩算法替换成 DEFLATE，提高数据压缩率。
代码语言：javascript复制PUT /my_index/_settings{ "index.codec": "best_compression"}3. bulk批量写入
写入数据时尽量使用下面的bulk接口批量写入，提高写入效率。每个bulk请求的doc数量设定区间推荐为1k~1w，具体可根据业务场景选取一个适当的数量。
代码语言：javascript复制POST _bulk{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1" } }{ "field1" : "value1" }{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1" } }{ "field1" : "value2" }4. 调整translog同步策略
默认情况下，translog的持久化策略是，对于每个写入请求都做一次flush，刷新translog数据到磁盘上。这种频繁的磁盘IO操作是严重影响写入性能的，如果可以接受一定概率的数据丢失（这种硬件故障的概率很小），可以通过下面的命令调整 translog 持久化策略为异步周期性执行，并适当调整translog的刷盘周期。
代码语言：javascript复制PUT my_index{ "settings": { "index": { "translog": { "sync_interval": "5s", "durability": "async" } } }}5. 调整refresh_interval
写入Lucene的数据，并不是实时可搜索的，ES必须通过refresh的过程把内存中的数据转换成Lucene的完整segment后，才可以被搜索。默认情况下，ES每一秒会refresh一次，产生一个新的segment，这样会导致产生的segment较多，从而segment merge较为频繁，系统开销较大。如果对数据的实时可见性要求较低，可以通过下面的命令提高refresh的时间间隔，降低系统开销。
代码语言：javascript复制PUT my_index{ "settings": { "index": { "refresh_interval" : "30s" } }}6. merge并发控制
ES的一个index由多个shard组成，而一个shard其实就是一个Lucene的index，它又由多个segment组成，且Lucene会不断地把一些小的segment合并成一个大的segment，这个过程被称为merge。默认值是Math.max(1, Math.min(4, Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2))，当节点配置的cpu核数较高时，merge占用的资源可能会偏高，影响集群的性能，可以通过下面的命令调整某个index的merge过程的并发度：
代码语言：javascript复制PUT /my_index/_settings{ "index.merge.scheduler.max_thread_count": 2}7. 写入数据不指定_id，让ES自动产生
当用户显示指定id写入数据时，ES会先发起查询来确定index中是否已经有相同id的doc存在，若有则先删除原有doc再写入新doc。这样每次写入时，ES都会耗费一定的资源做查询。如果用户写入数据时不指定doc，ES则通过内部算法产生一个随机的id，并且保证id的唯一性，这样就可以跳过前面查询id的步骤，提高写入效率。 所以，在不需要通过id字段去重、update的使用场景中，写入不指定id可以提升写入速率。基础架构部数据库团队的测试结果显示，无id的数据写入性能可能比有_id的高出近一倍，实际损耗和具体测试场景相关。
代码语言：javascript复制# 写入时指定_idPOST _bulk{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "1" } }{ "field1" : "value1" }# 写入时不指定_idPOST _bulk{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1" } }{ "field1" : "value1" }8. 使用routing
对于数据量较大的index，一般会配置多个shard来分摊压力。这种场景下，一个查询会同时搜索所有的shard，然后再将各个shard的结果合并后，返回给用户。对于高并发的小查询场景，每个分片通常仅抓取极少量数据，此时查询过程中的调度开销远大于实际读取数据的开销，且查询速度取决于最慢的一个分片。开启routing功能后，ES会将routing相同的数据写入到同一个分片中（也可以是多个，由index.routingpartitionsize参数控制）。如果查询时指定routing，那么ES只会查询routing指向的那个分片，可显著降低调度开销，提升查询效率。 routing的使用方式如下：
代码语言：javascript复制# 写入PUT my_index/my_type/1?routing=user1{ "title": "This is a document"}# 查询GET my_index/_search?routing=user1,user2 { "query": { "match": { "title": "document" } }}9. 为string类型的字段选取合适的存储方式
- 存为text类型的字段（string字段默认类型为text）： 做分词后存储倒排索引，支持全文检索，可以通过下面几个参数优化其存储方式：
- norms：用于在搜索时计算该doc的_score（代表这条数据与搜索条件的相关度），如果不需要评分，可以将其关闭。
- indexoptions：控制倒排索引中包括哪些信息（docs、freqs、positions、offsets）。对于不太注重score/highlighting的使用场景，可以设为 docs来降低内存/磁盘资源消耗。
- fields: 用于添加子字段。对于有sort和聚合查询需求的场景，可以添加一个keyword子字段以支持这两种功能。
PUT my_index{ "mappings": { "my_type": { "properties": { "title": { "type": "text", "norms": false, "index_options": "docs", "fields": { "raw": { "type": "keyword" } } } } } }}- 存为keyword类型的字段： 不做分词，不支持全文检索。text分词消耗CPU资源，冗余存储keyword子字段占用存储空间。如果没有全文索引需求，只是要通过整个字段做搜索，可以设置该字段的类型为keyword，提升写入速率，降低存储成本。 设置字段类型的方法有两种：一是创建一个具体的index时，指定字段的类型；二是通过创建template，控制某一类index的字段类型。
# 1. 通过mapping指定 tags 字段为keyword类型PUT my_index{ "mappings": { "my_type": { "properties": { "tags": { "type": "keyword" } } } }}# 2. 通过template，指定my_index*类的index，其所有string字段默认为keyword类型PUT _template/my_template{ "order": 0, "template": "my_index*", "mappings": { "_default_": { "dynamic_templates": [ { "strings": { "match_mapping_type": "string", "mapping": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } ] } }, "aliases": {} }10. 查询时，使用query-bool-filter组合取代普通query
默认情况下，ES通过一定的算法计算返回的每条数据与查询语句的相关度，并通过score字段来表征。但对于非全文索引的使用场景，用户并不care查询结果与查询条件的相关度，只是想精确的查找目标数据。此时，可以通过query-bool-filter组合来让ES不计算score，并且尽可能的缓存filter的结果集，供后续包含相同filter的查询使用，提高查询效率。
代码语言：javascript复制# 普通查询POST my_index/_search{ "query": { "term" : { "user" : "Kimchy" } }}# query-bool-filter 加速查询POST my_index/_search{ "query": { "bool": { "filter": { "term": { "user": "Kimchy" } } } }}11. index按日期滚动，便于管理
写入ES的数据最好通过某种方式做分割，存入不同的index。常见的做法是将数据按模块/功能分类，写入不同的index，然后按照时间去滚动生成index。这样做的好处是各种数据分开管理不会混淆，也易于提高查询效率。同时index按时间滚动，数据过期时删除整个index，要比一条条删除数据或deletebyquery效率高很多，因为删除整个index是直接删除底层文件，而deletebyquery是查询-标记-删除。
举例说明，假如有[modulea,moduleb]两个模块产生的数据，那么index规划可以是这样的：一类index名称是modulea {日期}，另一类index名称是module_b {日期}。对于名字中的日期，可以在写入数据时自己指定精确的日期，也可以通过ES的ingest pipeline中的index-name-processor实现（会有写入性能损耗）。
代码语言：javascript复制# module_a 类index- 创建index：PUT module_a@2018_01_01{ "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 } }}PUT module_a@2018_01_02{ "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 } }}...- 查询数据：GET module_a@*/_search# module_b 类index- 创建index：PUT module_b@2018_01_01{ "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 } }}PUT module_b@2018_01_02{ "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 } }}...- 查询数据：GET module_b@*/_search12. 按需控制index的分片数和副本数
分片（shard）：一个ES的index由多个shard组成，每个shard承载index的一部分数据。
副本（replica）：index也可以设定副本数（numberofreplicas），也就是同一个shard有多少个备份。对于查询压力较大的index，可以考虑提高副本数（numberofreplicas），通过多个副本均摊查询压力。
shard数量（numberofshards）设置过多或过低都会引发一些问题：shard数量过多，则批量写入/查询请求被分割为过多的子写入/查询，导致该index的写入、查询拒绝率上升；对于数据量较大的inex，当其shard数量过小时，无法充分利用节点资源，造成机器资源利用率不高 或 不均衡，影响写入/查询的效率。
对于每个index的shard数量，可以根据数据总量、写入压力、节点数量等综合考量后设定，然后根据数据增长状态定期检测下shard数量是否合理。基础架构部数据库团队的推荐方案是：
- 对于数据量较小（100GB以下）的index，往往写入压力查询压力相对较低，一般设置3~5个shard，numberofreplicas设置为1即可（也就是一主一从，共两副本） 。
- 对于数据量较大（100GB以上）的index：
- 一般把单个shard的数据量控制在（20GB~50GB）
- 让index压力分摊至多个节点：可通过index.routing.allocation.totalshardsper_node参数，强制限定一个节点上该index的shard数量，让shard尽量分配到不同节点上
- 综合考虑整个index的shard数量，如果shard数量（不包括副本）超过50个，就很可能引发拒绝率上升的问题，此时可考虑把该index拆分为多个独立的index，分摊数据量，同时配合routing使用，降低每个查询需要访问的shard数量。
稳定性调优
一 Linux参数调优
代码语言：javascript复制# 修改系统资源限制# 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# 单用户内存地址空间echo "* - as unlimited" >>/etc/security/limits.conf# 单用户线程数echo "* - nproc 2056474" >>/etc/security/limits.conf# 单用户文件大小echo "* - fsize unlimited" >>/etc/security/limits.conf# 单用户锁定内存echo "* - memlock unlimited" >>/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 = 655300" >>/etc/sysctl.conf# TCP全连接队列参数设置， 这样设置的目的是防止节点数较多（比如超过100）的ES集群中，节点异常重启时全连接队列在启动瞬间打满，造成节点hang住，整个集群响应迟滞的情况echo "net.ipv4.tcp_abort_on_overflow = 1" >>/etc/sysctl.confecho "net.core.somaxconn = 2048" >>/etc/sysctl.conf# 降低tcp alive time，防止无效链接占用链接数echo 300 >/proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_time二 ES节点配置
1. jvm.options
-Xms和-Xmx设置为相同的值，推荐设置为机器内存的一半左右，剩余一半留给系统cache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OOM
- 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
2. elasticsearch.yml
- 设置内存熔断参数，防止写入或查询压力过高导致OOM，具体数值可根据使用场景调整。 indices.breaker.total.limit: 30% indices.breaker.request.limit: 6% indices.breaker.fielddata.limit: 3%
- 调小查询使用的cache，避免cache占用过多的jvm内存，具体数值可根据使用场景调整。 indices.queries.cache.count: 500 indices.queries.cache.size: 5%
- 单机多节点时，主从shard分配以ip为依据，分配到不同的机器上，避免单机挂掉导致数据丢失。 cluster.routing.allocation.awareness.attributes: ip node.attr.ip: 1.1.1.1
三 ES使用方式
1. 节点数较多的集群，增加专有master，提升集群稳定性
ES集群的元信息管理、index的增删操作、节点的加入剔除等集群管理的任务都是由master节点来负责的，master节点定期将最新的集群状态广播至各个节点。所以，master的稳定性对于集群整体的稳定性是至关重要的。当集群的节点数量较大时（比如超过30个节点），集群的管理工作会变得复杂很多。此时应该创建专有master节点，这些节点只负责集群管理，不存储数据，不承担数据读写压力；其他节点则仅负责数据读写，不负责集群管理的工作。
这样把集群管理和数据的写入/查询分离，互不影响，防止因读写压力过大造成集群整体不稳定。 将专有master节点和数据节点的分离，需要修改ES的配置文件，然后滚动重启各个节点。
代码语言：javascript复制# 专有master节点的配置文件（conf/elasticsearch.yml）增加如下属性：node.master: true node.data: false node.ingest: false # 数据节点的配置文件增加如下属性（与上面的属性相反）：node.master: false node.data: true node.ingest: true 2. 控制index、shard总数量
上面提到，ES的元信息由master节点管理，定期同步给各个节点，也就是每个节点都会存储一份。这个元信息主要存储在clusterstate中，如所有node元信息（indices、节点各种统计参数）、所有index/shard的元信息（mapping, location, size）、元数据ingest等。
ES在创建新分片时，要根据现有的分片分布情况指定分片分配策略，从而使各个节点上的分片数基本一致，此过程中就需要深入遍历clusterstate。当集群中的index/shard过多时，clusterstate结构会变得过于复杂，导致遍历clusterstate效率低下，集群响应迟滞。基础架构部数据库团队曾经在一个20个节点的集群里，创建了4w 个shard，导致新建一个index需要60s 才能完成。 当index/shard数量过多时，可以考虑从以下几方面改进：
- 降低数据量较小的index的shard数量
- 把一些有关联的index合并成一个index
- 数据按某个维度做拆分，写入多个集群
3. Segment Memory优化
前面提到，ES底层采用Lucene做存储，而Lucene的一个index又由若干segment组成，每个segment都会建立自己的倒排索引用于数据查询。Lucene为了加速查询，为每个segment的倒排做了一层前缀索引，这个索引在Lucene4.0以后采用的数据结构是FST (Finite State Transducer)。Lucene加载segment的时候将其全量装载到内存中，加快查询速度。这部分内存被称为SegmentMemory， 常驻内存，占用heap，无法被GC。
前面提到，为利用JVM的对象指针压缩技术来节约内存，通常建议JVM内存分配不要超过32G。当集群的数据量过大时，SegmentMemory会吃掉大量的堆内存，而JVM内存空间又有限，此时就需要想办法降低SegmentMemory的使用量了，常用方法有下面几个：
- 定期删除不使用的index
- 对于不常访问的index，可以通过close接口将其关闭，用到时再打开
- 通过force_merge接口强制合并segment，降低segment数量
基础架构部数据库团队在此基础上，对FST部分进行了优化，释放高达40%的Segment Memory内存空间。
