关于ElasticSearch的优化方案

关于ElasticSearch的应用方案有很多，下面具体列举一些工作中常用到的几种。

1、调大系统的"最大打开文件数"，建议 32K 甚至是 64K

ulimit -a	#查看
ulimit -n 32000	 #设置

2、修改配置文件调整 ES 的 JVM 内存大小

修改 bin/elasticsearch.in.sh 中 ES_MIN_MEM 和 ES_MAX_MEM 的大小，建议设置一样大，避免频繁的分配内存，根据服务器内存大小，一般分配 60%左右(默认 256M)。

3、设置 mlockall 来锁定进程的物理内存地址

避免交换（swapped）来提高性能
修改文件 conf/elasticsearch.yml

bootstrap.mlockall: true

4、分片的设置，5-20 个比较合适

如果分片数过少或过多，都会导致检索比较慢。

分片数过多会导致检索时打开比较多的文件，另外也会导致多台服务器之间通讯。
分片数过少会导至单个分片索引过大，所以检索速度慢。

建议单个分片最多存储 20G 左右的索引数据，所以，分片数量=数据总量/20G。

5、副本的设置，2-3个比较合适

副本多的话，可以提升搜索的能力，但是如果设置很多副本的话也会对服务器造成额外的压力，因为需要同步数据。所以建议设置 2-3个即可。

如果在项目开始的时候需要批量入库大量数据的话，建议将副本数设置为 0 – 因为 es 在索引数据的时候，如果有副本存在，数据也会马上同步到副本中，这样会对 es 增加压力。待索引完成后将副本按需要改回来。这样可以提高索引效率

6、要定时对索引进行优化，不然 segment 越多，查询的性能就越差

索引量不是很大的话情况下可以将 segment 设置为 1。

shell操作：curl -XPOST 'http://192.168.110.4:9200/xss/_optimize?max_num_segments=1'

java代码：client.admin().indices().prepareOptimize(“shsxt").setMaxNumSegments(1).get();

7、删除文档

在 Lucene 中删除文档，数据不会马上在硬盘上除去，而是在 lucene 索引中产生一个.del 的文件，而在检索过程中这部分数据也会参与检索，lucene 在检索过程会判断是否删除了，如果删除了在过滤掉。这样也会降低检索效率。

所以可以执行清除删除文档：

shell操作：curl -XPOST 'http://192.168.110.4:9200/elasticsearch/_optimize?only_expunge_deletes=true'

java代码：client.admin().indices().prepareOptimize("elasticsearch").
setOnlyExpungeDeletes(true).get();

8、去掉 mapping 中_all 域

ElasticSearch 默认为每个被索引的文档都定义了一个特殊的域 ‘_all’，它自动包含被索引文档中一个或者多个域中的内容，在进行搜索时，如果不指明要搜索的文档的域，ElasticSearch 则会去搜索_all 域。_all 带来搜索方便，其代价是增加了系统在索引阶段对 CPU 和存储空间资源的开销。

可以使用"_all" : {“enabled”:false} 开关禁用它。

Elasticsearch 使用经验之谈：

1、在使用 java 代码操作 es 集群的时候要保证本地使用的 es 的版本和集群上 es 的版本保持一致。

2、保证集群中每个节点的 JDK 版本和 es 配置一致。

3、Elasticsearch 的分片规则