Elasticsearch性能优化总结

Elasticsearch是目前大数据领域热门的技术栈之一，经过近8年的发展，已从0.0.X版升级至6.X版本，虽然增加了很多的特性和功能，但是在主体架构上，还是没有太多的变化。下面就把我对于ES使用实践的一些经验总结一下，供大家参考；也请大家拍砖。

一、 硬件环境选择：

如果有条件，尽可能使用SSD硬盘， 不错的CPU。ES的厉害之处在于ES本身的分布式架构以及lucene的特性。IO的提升，会极大改进ES的速度和性能。

二、系统拓朴设计：

ES集群在架构拓朴时，一般都会采用Hot-Warm的架构模式，即设置3种不同类型的节点：Master节点、Hot 节点和 Warm节点。

Master节点设置：一般会设置３个专用的maste节点，以提供好的弹性扩展能力。当然，必须注意discovery.zen.minimum_master_nodes 属性的设置，以防split-brain问题，使用公式设置：N/2+1(N为候选master节点数）。 该节点保持: node.data: false ; 因为master节点不参与查询、索引操作，仅负责对于集群管理，所以在CPU、内存、磁盘配置上，都可以比数据节点低很多。

Hot节点设置： 索引节点（写节点），同时保持近期频繁使用的索引。 属于IO和CPU密集型操作，建议使用SSD的磁盘类型，保持良好的写性能；节点的数量设置一般是大于等于3个。将节点设置为hot类型:

node.attr.box_type: hot