报错现象
集群中的某些节点的资源使用率远高于其他节点。
通过监控观察：
1分钟负载的最大值和和平均值相差较大
通过 cerebro 观察：
部分节点负载情况明显高于其他节点
报错分析
热点主要是以下几种原因造成：
1、分片在节点之间分布不均匀，导致业务请求 ES 集群时负载不均；
2、用户侧业务存在热点，频繁请求某些数据分片造成热点；
3、索引未配置副本，导致查询请求聚集于分片所处的节点。
注：在分片分布均匀的情况下，如果查询请求中指定了routing参数，也会导致查询请求聚集于某一部分分片，造成请求不均匀。
解决方案
临时解决方案（以下操作均建议在有副本的情况下使用）：
1、节点监控中找到负载最高的节点，重启高负载节点；
2、登录 cerebro 将高负载节点上的副本分片迁移至低负载节点。
选中分片
根据需求迁移分片长期优化建议：
1、单个索引的主分片与副本分片数之和是集群数据节点的整数倍；
2、分片容量，主要分为写入和查询两个场景
【写多读少场景】索引单分片10g~20g，多分片有利于写入。同时若对数据高可用性要求不高，可以不设置副本；
【读多写少场景】索引单分片20g~40g，尽量减少分片数，可以降低热点。当分片数过多时，就容易出现长尾子请求，即有可能部分子请求因节点异常或 Old GC、网络抖动等延迟响应，导致整个请求响应缓慢。另一方面，拆分过多的子请求无法提升数据节点请求吞吐，不能充分利用 CPU。在尽量减少主分片数的情况下，同时也可以适当增加副本数，从而提升查询吞吐；
3、在遵循单分片设计原则的前提下，预测出索引最终大小，并根据集群节点数设计索引分片数量，使分片尽量平均分布在各个节点。
