Elasticsearch 最全调优，最佳实践

在Elasticsearch中，调优和优化可以有很多方面，包括硬件选择、JVM配置、索引分片数、内存大小分配、查询优化等。以下是一些关键的优化实践：

1. 硬件选择：

   • 使用SSD作为存储介质，以获得更好的I/O性能。
   • 选择足够内存，确保Elasticsearch可以使用内存来缓存索引和搜索数据。

2. JVM配置：

   • 根据服务器的内存大小设置JVM堆大小。
   • 使用G1垃圾收集器，它在Elasticsearch 5.2.0及以上版本默认启用。

3. 索引分片和副本数：

   • 根据数据量和查询需求适当调整分片数（primary shard）和副本数（replica shard）。
   • 分片数一旦设置不能更改，因此在生产环境中需要考虑长远。

4. 内存分配：

   • 设置index.memory.lock: true，以确保Elasticsearch使用足够的内存进行查询。

5. 查询优化：

   • 使用批量请求来减少网络开销。
   • 避免使用复杂的查询，特别是在大数据集上，考虑是否可以简化查询。
   • 使用分页查询时，尽量使用深分页（far pagination），因其性能不佳。

6. 监控和调优：

   • 使用Elasticsearch自带的监控工具如Marvel或者第三方工具如ElasticHQ来监控集群状态。
   • 根据监控信息进行调优。

示例代码（JVM配置）：

# 设置Elasticsearch的JVM堆大小
# 在elasticsearch.yml中设置
ES_HEAP_SIZE=16g

这些是Elasticsearch调优的基础，具体调优策略还需要根据实际的服务器硬件、查询负载和数据模式进行调整。