Elasticsearch性能优化全解析
Elasticsearch作为一款分布式搜索和分析引擎，其性能优化是实际生产环境中必须深入研究的课题。本文基于Elastic官方文档，系统性地总结了从硬件配置、索引设计到查询优化的全链路优化策略，帮助用户构建高性能、高稳定性的集群。
Elasticsearch的优化需结合业务场景综合决策：
- 写入密集型：侧重批量处理、Refresh间隔和分片数量。
- 搜索密集型：优化查询语句、分片大小和缓存策略。
- 混合负载：通过节点角色分离（如专用Coordinating节点）实现资源隔离。
最终，所有优化需通过压力测试（如ES Rally工具）验证效果，并在生产环境中持续迭代调整。
一、硬件与基础设施优化
1. 硬件选型
- CPU与内存：
- 高写入场景优先选择多核CPU（如12核以上），搜索密集型场景需平衡CPU与内存比例。
- JVM堆内存建议设置为物理内存的50%（不超过32GB），避免垃圾回收（GC）开销过大。
- 存储：
- 必须使用SSD（NVMe优于SATA），避免机械硬盘带来的I/O瓶颈。
- 使用本地存储而非网络挂载（如NFS），以降低延迟。