Elasticsearch集群搭建与性能优化指南
在搭建Elasticsearch集群时，性能优化是一个重要的环节，以下是一些关键的优化点：
1.硬件***的选择和配置
服务器选择：Elasticsearch的运行对JDK版本、Linux内核、最小内存等都有一定的要求。因此，在选择服务器时，需要选择和Elasticsearch版本匹配的服务器配置，并根据业务量做集群规划。
文件描述符设置：为了避免在数据导入高峰时期打开文件过多导致的异常，可以提高Linux系统应用程序最大打开文件数。
内存设置：Elasticsearch默认***用的是Lucene，Lucene的设计目的是把底层OS里的数据缓存到内存中。因此，预留一半内存给Lucene使用是一个重要的优化策略。另外，由于J***a中所有的对象都分配在堆上，因此堆内存的大小会直接影响到系统的性能。标准的建议是把50%的内存给Elasticsearch，剩下的50%也不会没有用处的，Lucene会很快吞噬剩下的这部分内存。
2.系统拓扑设计
集群角色分配：在Elasticsearch集群中，可以设置三种不同类型的节点：Master节点、Data节点和Client节点。Master节点负责对于集群管理，Data节点用于数据存储和数据查询，Client节点主要用于查询负载均衡。合理的角色分配可以有效地降低***消耗和提高性能。
分片和副本设置：分片和副本的数量会直接影响到查询性能和可用性。一般来说，分片数量应该在节点的CPU线程数的一半左右，副本数量可以根据实际情况进行设置。
3.索引和查询优化
索引设置：对于不搜索的只读字段，可以设置不索引，这样可以减少存储的空间和提高查询性能。另外，可以通过设置索引的排序为一个字段，来大大的降低大部分搜索请求的性能消耗。
查询优化：可以通过使用过滤器而不是查询、使用更少的聚合等方式来优化查询性能。另外，如果不要求返回总数量，可以在请求里设置track_total_hits为false，这样Elasticsearch不会尝试搜索所有数据来计算返回总量，从而提高查询性能。
缓存优化：Elasticsearch有多种缓存，包括节点查询缓存、字段数据缓存（排序）、分片请求缓存和索引缓存。可以通过预热优化等方式来提高缓存的命中率。
4.其他优化策略
异步刷写：Elasticsearch的段是不可变的，一个分片拥有一个或者多个段，取决于数据的更新和刷新。当段数量多的时候，Elasticsearch会合并多个段为一个段，这时候会吃磁盘性能。因此，可以通过设置大的刷新时间，避免持续产生大量的段，从而提高性能。
慢查询日志：可以通过开启慢查询日志，来识别和优化性能瓶颈的查询。
MMap管理工具：应避免修改垃圾收集器等JVM设置，以免影响Elasticsearch的性能。
通过上述的优化策略，可以有效地提高Elasticsearch集群的性能和稳定性。
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