引言

1.参数设置

修改jvm参数可以通过config/jvm.options.d/jvm.options调整，不建议直接修改config/jvm.options，通过-Xms和-Xmx设置。

-Xms15g
-Xmx15g

2.参数大小

设置JVM堆内存配置机器内存一半，JVM内存配置不超过32G

备注：参见官方文档

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/advanced-configuration.html#set-jvm-options

1.文件描述符限制

1.1 设置最大文件数

设置用户的打开的最多文件数，将account换成实际用户。

命令：vim /etc/security/limits.conf

内容：如下修改

# End of file
account soft nofile 65535
account hard nofile 65535
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535

1.2 查看文件描述符

输入：

GET _nodes/stats/process?filter_path=**.max_file_descriptors

输出：

{
  "nodes" : {
    "UsN0qcWUTC68THnK0N9wLA" : {
      "process" : {
        "max_file_descriptors" : 1048576
      }
    },
    //...
}

备注：参见官方文档

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setting-system-settings.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/file-descriptors.html

2.关闭系统交换区

2.1 执行禁用命令

命令：sudo swapoff -a

2.2 设置swappiness

将swappiness设置为1，通常情况下不交换，只在紧急情况允许少量交换。

• swappiness=0  仅在内存不足的情况下，当剩余空闲内存低于vm.min_free_kbytes limit时，使用交换空间
• swappiness=1  内核版本3.5及以上、Red Hat内核版本2.6.32-303及以上，进行最少量的交换，而不禁用交换

修改vim /etc/sysctl.conf，添加如下内容，添加后执行sysctl -p让其生效。

vm.swappiness=1

2.3 锁定地址空间

为了提高数据访问和操作效率，将进程使用的地址空间锁定在物理内存中，防止交换到swap空间。

1.开启内存锁

修改config/elasticsearch.yml中的bootstrap.memory_lock参数

bootstrap.memory_lock: true

2.检查锁是否开启

输入：

GET _nodes?filter_path=**.mlockall

输出：

{
  "nodes" : {
    "m8c-TdL1RbK1M7goGTCTUQ" : {
      "process" : {
        "mlockall" : true
      }
    },
    "-3lP6pM8SHq1-ulpGQybWQ" : {
      "process" : {
        "mlockall" : true
      }
    },
    "6HCT0tLPQ7uKoJPnYPlO1A" : {
      "process" : {
        "mlockall" : true
      }
    }
  }
}

3.给ES用户授权

修改/etc/security/limits.conf，添加如下内容。

# allow user 'elasticsearch' mlockall
elasticsearch soft memlock unlimited
elasticsearch hard memlock unlimited

备注：参见官方文档

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-configuration-memory.html

3.虚拟内存限制

系统参数max_map_count限制一个进程拥有的虚拟内存数量，默认值为65536。

修改vim /etc/sysctl.conf，添加如下内容，添加后执行sysctl -p让其生效。

vm.max_map_count=262144

备注：参见官方文档

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/vm-max-map-count.html

4.进程数量限制

操作系统对每个用户创建进程的限制， 官方建议为Elasticsearch user至少设置4096，可以调整的更大一些

命令：ulimit -u 655350

或

修改 vim /etc/security/limits.conf

* soft nproc 655350

5.系统优化其他点

• 文件系统缓存会缓存I/O操作，确保至少物理内存的一半
• 使用好的硬件，例如：SSD硬盘
• 单节点数据建议控制在2TB，最大不超过5TB
• 搜索性能要求搞得尽可能SSD，按照1:10配置内存磁盘

备注：参见官方文档

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/max-number-of-threads.html

1.多线程批量请求

批量写入： 具体一次写入多少document，需要测试给出。例如：建一个索引，单节点单分片，不断调整写入数量测试100,200,800,1000...等

多线程： 需要关注服务端返回的TOO_MANY_REQUESTS (429) 异常

2.增加refresh_interval间隔

写入过程：数据写入时，先保存在Index buffer，满足refresh_interval为间隔时长后，定期清空buffer，生成segment供检索。

增加refresh_interval时长，比如：30秒，可以避免生成过多的segment。

{
  "index": {
    "refresh_interval": "30s",
}

3.增加indexing buffer缓存区

Indexing缓存区用于存储新的document，当缓存区满了后会写入segment落盘，index_buffer_size默认为整个堆内存的10%，min_index_buffer_size指定缓存区允许的最小值，默认为48mb。

修改elasticsearch.yml添加参数

indices.memory.index_buffer_size: 30%
indices.memory.min_index_buffer_size: 96mb

4.设置副数量为零

在初始化第一次加载的时候设置副本为0，加载完成后再调整副本数量。如果日志类场景可以考虑将副本设置为0，提升性能的同时会牺牲

可靠性。

{
  "index": {
    "number_of_replicas": "0"
  }
}

5.使用文档自增ID

如果自己设置文档ID，ElasticSearch会校验在分片中是否重复，避免不必要的校验使用自增ID。

6.分区均衡

设置合理的分片数确保均匀分布到所有数据节点上，通过参数index.routing.allocation.total_share_per_node限定每个索引在每个节点上可分配的主分片数，例如等于平均数或者略大于平均数。

{
  "index": {
    "routing": {
      "allocation": {
        "total_shards_per_node": "2"
      }
    }
  }
}

7.Translog配置

降低写磁盘的频率

• Index.translog.durability：事务日志，默认request每次请求都会落盘，修改为async，异步写入
• index.translog.sync_interval: 设置为60s，每分钟执行一次
• Index.translog.flush_threshod_size: 默认512M，可以适当调大一些，当translog超过该值触发flush

8.Bulk/线程池/队列设置

客户端设置

• 单个bulk请求体不要太大，官方建议5~15M
• 单个bulk请求超时足够长，建议60s以上
• 写入段尽量将数据轮训到不同的节点，使用负载均衡

服务端设置

• 服务端线程池设置为核数+1
• 队列大小适当增加，也需要注意过大会成为 GC 的负担

elasticsearch.yml配置

## Threadpool Settings ##

# Search pool
threadpool.search.type: fixed
threadpool.search.size: 20
threadpool.search.queue_size: 100

# Bulk pool
threadpool.bulk.type: fixed
threadpool.bulk.size: 60
threadpool.bulk.queue_size: 300

# Index pool
threadpool.index.type: fixed
threadpool.index.size: 20
threadpool.index.queue_size: 100

# Indices settings
indices.memory.index_buffer_size: 30%
indices.memory.min_index_buffer_size: 96mb

# Cache Sizes
indices.fielddata.cache.size: 15%
indices.fielddata.cache.expire: 6h
indices.cache.filter.size: 15%
indices.cache.filter.expire: 6h

# Indexing Settings for Writes
index.refresh_interval: 30s
index.translog.flush_threshold_ops: 50000

9.额外优化项

9.1 不检索的字段

只聚合不搜索的字段，index设置为false。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "foo": {
        "type": "integer",
        "index": false
      }
    }
  }
}

9.2 不适用dynamic mapping

对字符串不要使用默认的dynamic mapping，字段数量过多，对性能产生比较大的影响

{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "properties": {}
  }
}

9.3 关闭_source

关闭_source，减少IO操作

"mappings": {  
    "_source": {  
        "enabled": false  
    }
} 

10.索引示例

{
  "index": {
    "lifecycle": {
      "name": "xxx_log_store"
    },
    "routing": {
      "allocation": {
        "total_shards_per_node": "2"
      }
    },
    "refresh_interval": "30s",
    "number_of_shards": "30",
    "translog": {
      "sync_interval": "60s",
      "durability": "async"
    },
    "number_of_replicas": "0",
    "mappings": {
      "dynamic": false,
      "properties": {}
    }
  }
}

备注：参见官方文档

Indexing buffer setting
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indexing-buffer.html
Tune for indexing speed
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html
Tune for disk usage
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-disk-usage.html

1.文档建模

• 避免嵌套类型的数据，查询速度会慢几倍

• 避免父子类型的数据，查询速度慢几百倍

2.禁用脚本

尽量将数据先行计算，然后保存到ElasticSearch中，避免使用查询脚本Script，可以使用ingest Pipeline并入需要的字段

3.禁用通配符

禁止使用*开头的通配符查询，性能会很差

4.注意分片数量

一个查询访问每一个分片，分片过多，开销增加

5.基于时间的索引

在索引的名字中增加时间信息，按照每天/每周/每月的方式进行划分，将只读的索引进行force merge减少segment的数量

6.使用Filter Context

尽量使用Filter Context，利用缓存机制，减少不必要的算分

备注：参见官方文档

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-search-speed.html

下面案例中ES集群中有15个节点，索引只有30个主分片，没有设置副本。通过设置total_shards_per_node（每个节点中最多分片数）不同的值，观察主分片在各个节点的均衡情况。

1.没有设置total_shards_per_node

备注：上图为没有设置total_shards_per_node参数，30个分片被分布在5个节点中，节点最多分片8，最少分片2，分片不均衡。

2.设置total_shards_per_node=3

备注：当设置total_shards_per_node=3时，30个分片被分布在14个节点中，节点最多分片数3，最少分片数2，分片比较均衡。

3.设置total_shards_per_node=2

备注：当设置total_shards_per_node=2时，30个分片被分布在15个节点中，每个节点分片数均为2，分片均衡。

4.性能情况

备注：当分片分配均衡时，写入性能也非常高，下图为28.5万/秒。当严重不均衡时，性能不足其一半。