结合滴滴内部对ES的使用经验，总结了一些最佳实践，主要分为：索引生成、mapping设置、查询优化、写入优化、集群运维。
1.索引生成
1.1 推荐使用索引模板
日志检索&安全分析、交易明细数据多维度近实时检索场景，建议创建索引模板进行业务表达，采用时间进行分区， 一般按天、按月、按年创建。如A为用户申请时的索引模板名称，选择按月保存，实际存储的索引为A_202212。按时间分区创建可以避免单个索引过大、基于生命周期，提供索引预创建、索引快速恢复、历史数据快速删除等功能。
1.2 禁止按天创建长期保存的索引
对于保存周期在90天以上的索引，建议不按天分区创建，必须按月分区创建。长期保存索引，按天创建会导致集群中索引数量膨胀，间接导致集群 shard 过多，元数据膨胀，影响集群稳定性，拖慢集群重启恢复速度。
1.3 不建议索引不分区
建议索引实际保存时按照业务时间进行分区，不建议不分区。不分区索引随着数据写入的增加，超过预估容量之后会导致写入变慢，索引扩容迁移恢复均有很多问题，影响业务使用。
2.Mapping设置
2.1 不建议日志检索场景下对message做全文检索
日志场景下 message 用于保存日志原文，一般可以对message做特定字段的清洗用于检索，如：traceId、actionName，不建议对message 进行全文索引，由于 message 字段的不确定性，全文索引情况下会导致相应的 Terms 膨胀，会耗费大量内存、存储空间，以及写入性能的快速下降。
2.2 不建议随意增加mapping字段
ES 的free schema 特性支持动态修改mapping的能力，用户数据写入到 ES 场景下，将数据以json 的格式写入 ES 中，可以随意增加json的属性，自动的变更 mapping 信息，如果写入的json的属性不固定，会导致 ES 中索引 mapping 的属性字段膨胀，进一步影响集群稳定性。建议用户在自己写入数据到ES中时，要定义好自己的 mapping 信息，在动态 mapping 特性下，管理好写入ES的数据类型。
2.3 建议对字段按需做分词检索
写入 ES 的数据，建议用户根据实际需要对字段做分词检索，对于没有检索需要的字段建议在mappinbg 不设置分词和全文检索，对应字段的”index“设置为no，这样可以节省大量成本。
2.4 建议对字段按需做聚合
写入 ES 的数据，建议用户根据实际需要对字段做聚合，对于没有聚合需要的字段建议在mapping 中 "doc_values" 设置为false，这样可以节省大量成本。
2.5 字段值为数值时索引类型的选择
ES的动态映射是根据字段值内容进行映射，例如status=1会自动映射为long类型，name="es"会自动映射为keyword类型。
ES中不同的索引类型底层使用不同的数据结构。数值类型long，integer使用BKD作为底层存储数据结构，数值类型适合范围查询但不适合key=value的精确查询，如果对数值类型的字段进行精确查询会消耗大量CPU进行bitset构建。字符串类型keyword使用FST和SkipList作为底层存储数据结构，字符串类型适合key=value的精确查询，符合过滤条件的文档id集合已经存储到倒排链表中不需要实时构建bitset。
特别注意：mysql字段中用于存储可枚举值的数值类型，像字段名为status、xxx_type应该使用keyword作为ES的索引类型，而不是long类型。
3.查询优化
3.1 不建议带*查询
ES 搜索时，支持索引的前缀带*匹配，如：abc*，会匹配的所有 abc 开头的索引，abc_201501~ abc_201901都会被查询到，如果再带上复杂查询条件，则会进行全表扫描，很容易把 ES 查挂。
所以在查询的过程中不建议带*查询，直接*查询更是被 KnowSearch 网关直接禁止，建议在查询的过程中使用实际索引名称，如：select * from abc_201901; select * from abc_201901, abc_201902;
3.2 不建议复杂的聚合查询
ES 的聚合查询需要在内存中将符合条件的文档进行排序或者聚合。在数据量非常大，聚合查询又很复杂的情况下，需要耗费大量内存，很容易直接把 ES 的内存撑爆。KnowSearch Gateway 和高版本的ES对聚合查询的内存都会做监控，如果发现耗费内存过大会直接禁止查询。请谨慎使用 ES 的 aggs(aggregations) 查询，对应sql是group by关键字，尤其是cardinality高基数和script查询，对内存消耗大，容易出现性能问题。
3.3 不建议查询命中过多的数据
ES 每次查询都会返回该次查询的全部命中结果，这会导致需要命中全部的数据，有些情况下还要对这些数据进行打分排序，造成整体性能缓慢。
比如不带过滤条件的查询，查询列表等，如何查询列表还带上排序条件，性能会下降的更加严重。这些查询即使加上 limit 条件，也会很慢，limit 只是返回的数据加了限制，并不影响查询过程。
3.4 建议查询的条件中带上路由字段
ES 文档在写入的时候可以指定 routing 字段，查询的时候在查询条件中带上 routing，提升查询速度。 如：可以使用 abc.id 作为 abc 索引的 routing 字段，查询条件中带 abc.id，select * from abc_201901 where abc.id=123 and abc.pasanger_id=123 group by abc.driver_id;
ES 在查询时会根据 routing 字段先定位到具体的 shard，然后在该 shard 上做具体的过滤和聚合，避免遍历索引所在的所有 shard，提升查询效率。
3.5 不建议在大容量索引上进行复杂查询
目前有些索引容量特别大，甚至超过了千亿条记录，在这样的索引上查询时，需要特别注意查询的复杂程度，过滤条件命中的数据很多时，会查询的特别慢，甚至超过默认超时时间，而且这样的索引shard会非常多，一个查询会需要很多资源开销。
大容量索引的查询请注意查询语句的优化，选择最合理的查询方式，主要原则是尽量缩小查询范围，进行快速的数据裁剪
3.6 查询语句建议选择合适的排序方式，默认建议按_doc排序
ES 默认按照 score 排序，会对每条记录计算分数，按分数从高到底排序。如果对排序没有依赖的用户，可以使用按内部 _doc 顺序排序，可以避免打分环节。按其他字段排序的话，查询会更慢，每条记录会去 DocValues 中获取记录对应的排序字段值，该次查询可能触发 IO 操作，造成更慢的性能。
按照_doc排序的DSL和SQL语法如下：
DSL：
代码语言：javascript复制"sort": [
{
"_doc": {
"order": "asc"
}
}
]SQL：ORDER BY _doc
3.7 关于timeout的设置
1、ES 查询参数中的 timeout 关键字，作用于单个 shard 的超时。即单个 shard 的查询超过timeout 时间，则直接返回该时间段内的查询结果。这时候的结果可能是不完整的，用户需要关心查询是否触发了timeout。在查询的返回结果中，timed_out 告知了用户是否超时，false表示没有超时。true表示超时，此时需要注意查询结果是否不完整。如下示例，timed_out=false，表示查询没有超时。
代码语言：javascript复制{
"took": 9,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 12,
"successful": 12,
"failed": 0
},
"hits": {
...
}
}ES 默认的 timeout 一般是5s-10s，在进行大规模查询的时候，可能触发 timeout，用户可以在查询参数中指定 timeout，具体见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-uri-request.html ，sql接口也支持timeout设置。
2、KnowSearch 的 Gateway支持 timeout 设置，该 timeout 参数表示请求ES的超时时间，超过timeout 值，则直接返回客户端 timeout。Gateway 的具体参数名称为：socket_timeout ，最大为120s。
3、客户端自行设置的 timeout，这个根据每个语言的sdk，用户可以自行设置，该 timeout 只作用于客户端，但是 Gateway 以及 ES 内部可能还未超时，还会继续计算，所以客户端超时请谨慎设置。建议根据查询复杂程度设置相应的超时时间。
3.8 关于search结果是否完整的判断
ES search返回结果如下：
代码语言：javascript复制{
"took": 9,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 12,
"successful": 12,
"failed": 0
},
"hits": {
...
}
}要确认search结果正常，除了返回如上的查询结果，还需要确认以下两点： 1、timed_out是否为false，关于timed_out说明，请参见：3.8 关于timeout的设置。 2、_shards里结果的failed是否为0，如果不为0，说明有部分shard查询失败，不为0时，会附带上异常说明。
3.9 关于terms查询个数
建议terms查询语法如下，其中Value的个数建议在100个以内。
3.11 关于wildcard查询建议
1、限制 wildcard 字符串长度 建议 wildcard 查询的字符串字符串长度进行限制，不能超过20个字。
2、限制 wildcard 不要前缀传递*号。 前缀传递*号，ES 会遍历全部索引匹配是否命中，这种方式效率非常低，消耗资源非常大，难以利用ES的高效索引查询，建议不要前缀带*查询。
3、考虑用全文检索替代 wildcard 查询 ES支持全文检索，查询效率会 wildcard 查询效率高出非常多。全文检索的字段类型介绍见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/text.html
3.12 关于滚动(scroll)查询建议
由于滚动 (scroll) 查询时查询上下文 (SearchContext) 需要等到 scroll 完成或 scroll 超时才释放查询上下文占用 ES 内存资源，因此禁止将 scroll 超时时间设置得非常大(大于5分钟)，建议在1分钟左右或者在 scroll 用完后主动调用 clear 接口释放占用资源。
3.13 精确匹配字段类型的建议
精确匹配字段类型的建议设置成 keyword，范围查询字段类型设置成number(integer/long/double/float等)。
3.14 查询抖动与GC建议
Lucene 并不是为低延迟而设计的系统，查询毛刺主要受 GC 和 IO 的影响，GC 层面在于合理的规划JVM内存，避免频繁 GC 和 FGC，IO 层面的可以考虑使用 SSD，RAMDISK 或预留足够的 pagecache来解决
4.写入优化
4.1 用bulk写入
建议用bulk写入，一批bulk的数量不易太多，需要根据服务器配置以及doc大小给出一个合理的值，如不清楚可以暂时给个1000或者doc到2MB，bulk size 5-15M/s，如果数据节点配置很低，可以适当调低为1-10M/s
1,000 到 5,000 个文档作为一个批次, 如果你的文档非常大，那么就减少批量的文档个数
【避免】一个bulk里写多个索引
4.2 多线程写入
多线程能提高写入的性能，但线程不易太多
4.3 唯一id
不需要唯一id的，写入不要指定唯一id，让es自动生成id，这样可以避免version和id的检查，提升性能
version 号来确保 应用中相互冲突的变更不会导致数据丢失。我们通过指定想要修改文档的 version 号来达到这个目的
4.4 translog
极端情况下比如断电允许丢点数据的，建议translog同步刷磁盘改异步
4.5 刷新时间和写入buffer
适当可以调大refresh_time和写入buffer
5.集群运维
5.1 容量预估
1、每1GB堆内存对应集群分片在20-25之间，具有30GB堆内存的节点最多可以有600-750个分片，单集群Shard数不建议超过3万。
2、10TB磁盘数据量，其对应的FST内存占用量在10GB~15GB，原文与索引文件膨胀比一般在1:3。
3、日志场景单Shard 50GB(内存磁盘比1:50)，搜索场景20GB(1:10)，单节点数据建议控制在2TB以内，最大不要超过5TB。
4、堆内存不足可能的因素比较多：Open 的索引过多导致 FST 占用空间过大（一般1TB的磁盘数据，需要 2- 5GB 左右的FST内存开销，这个只是FST常驻内存的开销）、聚合占用了大量内存、Netty 层占用大量内存，根据自己的业务特点，合理规划JVM 内存空间。
5、当集群规模较大时（数据节点>5），建议预留独立实例用于承担Master/Client角色，当存在离线批量导入时，建议ClientNode进行读写分离
5.2 节点问题
1、节点负载不均：是否存在因为Routing导致的数据未均衡分配？是否存在大索引Shard个数较少且不是数据节点整数倍导致的Shard分配热点？是否存在大规模指定ID的写入或更新导致的负载过高？是否存在Shard数据搬迁导致的负载压力过高？
2、节点丢失：是否存在复杂查询导致节点FullGC？通过KnowSearch观测下节点Segments内存占用情况，同时如果Master中有明确某个数据节点或者Client节点异常（搜索pending node、timeout等），访问该节点查看日志具体原因
原文地址 https://github.com/didi/KnowSearch/blob/master/doc/ElasticSearch最佳实践.md
