Elasticsearch性能优化方法
在Elasticsearch的性能优化过程中，我们需要综合考虑硬件环境、系统拓朴设计、ES的内存设置以及集群分片设置等多个方面。以下是具体的优化方法：
硬件环境选择
尽可能使用SSD硬盘，以提高I/O性能。
使用较好的CPU，以支持Elasticsearch的计算密集型操作。
ES的厉害之处在于ES本身的分布式架构以及lucene的特性，因此，选择适当的硬件设备对于提升Elasticsearch的性能至关重要。
系统拓朴设计
ES集群在架构拓朴时，一般都会采用HotWarm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，以提供最好的弹性扩展能力。同时，必须注意`discovery.zen.minimum_master_nodes`属性的设置，以防splitbrain问题，使用公式设置：`N/2+1`（N为候选master节点数）。
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。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。
Coordinating节点：协调节点用于做分布式里的协调，将各分片或节点返回的数据整合后返回。在ES集群中，所有的节点都有可能是协调节点，但是，可以通过设置`node.master`、`node.data`、`node.ingest`都为`false`来设置专门的协调节点。需要较好的CPU和较高的内存。
ES的内存设置
ES构建基于lucene，而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene；另一半的物理内存留给ES（JVM
heap）。
当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给lucene。当机器内存大于64G时，如果主要的使用场景是全文检索，那么建议给ESHeap分配4~32G的内存即可；其它内存留给操作系统，供lucene使用（segments
cache），以提供更快的查询性能。
集群分片设置
ES一旦创建好索引后，就无法调整分片的设置，而在ES中，一个分片实际上对应一个lucene索引，而lucene索引的读写会占用很多的系统资源，因此，分片数不能设置过大；所以，
在创建索引时，合理配置分片数是非常重要的。
以上是Elasticsearch性能优化的一些基本方法，实践中还需要根据具体的业务需求和硬件环境进行适当的调整和优化。
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