Elasticsearch调优

写入性能优化

在业务上，最常见的优化手段就是变单条写入为批量写入。而es本身支持批量插入，就是bulk操作。

常用优化方式是：数据接入时，先不写库，而是直接推送到消息队列中（参考rabbitmq）。然后监听该队列，批

量拿消息。一次拿1000条，最后将这1000条数据批量写入es。实测结果1000条批量写入耗时和单条写入耗时相差不大。

除了按数量批量写入外，还可以按照时间。比如每秒写入一次，有多少数量就写入多少。其实这种方法应该更合

理，像mysql底层数据和日志落盘的策略，其中就有每秒落盘一次的策略。

除了业务优化外，还有就是从底层优化。而底层优化，最常见的就是刷盘策略。因为我们都知道，正在的耗时就是磁盘IO。优化参数，如下：

参数	优化后值	含义
index.refresh_interval	10s	缓存刷新时间，即10s后数据才能被搜索
index.translog.durability	async	异步
index.translog.flush_threshold_size	1024mb	translog大小达到多大时落盘
index.translog.sync_interval	30s	translog每隔多久落盘

其中，效果最明显的就是index.translog.durability。它表示的是日志持久化策略，默认情况下是同步策

略，即写一条数据要等日志落盘后才返回。这种效率慢，但能保证数据安全性。

将index.translog.durability改为async后，就是异步策略。数据写入缓存后，里面返回，不会等待日志是否落盘

成功。这种效率很快，但数据安全性差。document模型设计避免复杂的关联查询，大表设计这样。