ElasticSearch Index 速度优化 （官方翻译）

使用Bulk请求进行Index

• Bulk请求将产生比单文档index请求有更好的性能。至于Bulk请求中文档数量的大小，建议使用单一节点单一分片进行测试，先试试看100个，然后200个，然后400这样，每次进行翻倍测试，只要速度稳定了，也就是最合适的大小了。但是要注意一下，并不是速度最合适了就OK，因为每次请求总的大小要进行一下控制。并发发送的时候，ES内存压力会很大，一定要避免每次请求超过几十兆，即便是这样插入的性能更好（这个我踩过坑，我这测试超过10M，ES就不接受请求，直接拒绝了）。

使用多个节点或者多线程进行Index

• 一般来说一个线程，即便是使用了Bulk方式进行Index，也无法达到ES集群的瓶颈，所以为了最大限度的利用集群资源，使用多线程或者多进程的方式进行Index是一个很好的选择。这样不仅最大程度利用了集群资源，还帮助减少了fsync的成本。（这个fsync是什么 意思我暂时也没弄明白，后续补充）。
• 要注意一下TOO_MANY_REQUESTS (429) 相应（对应Java Client 则是EsRejectedExecutionException）, 这说明ES集群已经跟不上你Index的速度了，使用一些适当的方式限制一下速度吧。（官方文档说暂停Index一会或者使用随机指数函数Backoff）。
• 类似Bulk Index 数量，多线程多进程Index也需要进行人工测试，直到找到一个合适线程数或者进程数。

增加refresh interval

• 默认的 index.refresh_interval 是1s，在index的时候如果没有实时性检索需求，建议可以设置大一些，比如30S，如果不需要检索，等index完成才进行检索的话，可以设置为-1，也就是禁用，等完成index之后在调整回来。

禁用refresh，降低分片副本数

• 如果需要一次index大量数据，最好禁用refresh，也就是将refresh_interval设置为-1，同时index.number_of_replicas 设置为0，也就是不需要副本。尽管这样会增加一些风险（真的很小很小），也就是在索引的时候可能导致数据丢失，但是这样可以大幅度增加索引速度，等完成索引后在增加副本，这样也可以保证数据的可靠性。

禁用Swapping

• 一定确保操作系统禁用了swapping，这对ES性能有很大的提升。

给足够的内存文件系统缓存

• 你应该分配机器的一半内存给ES使用，用于文件系统的缓存。文件系统缓存用于缓冲I/O操作。

使用系统自动生成id

• 当你index一个document使用特定的id，ES需要去检查是否在同一个shard存在相同的ID的文档，这是一个相当昂贵的操作，并且随着文档数量的增加，花费呈指数增长。如果使用自动生成id，ES会跳过这个检查，使得Index速度更快。

使用更快的硬件

• 如果I/O是瓶颈，那么最好考虑为文件系统提供更多内存或者购买更好的服务器。使用SSD硬盘能比一般的硬盘有更好的性能。另外尽量使用本地存储，不要考虑远程存储。也尽可能不要考虑Amazon等虚拟化存储，尽管比较简单的使用，但是性能比本地存储差很多。
• 还有要尽可能冗余副本，以避免节点故障导致数据丢失。也可以用快照备份还原进一步降低数据糗事风险。

Indexing 缓冲大小

如果节点仅仅是大量Index，确保每个分片 indices.memory.index_buffer_size 大于512M，（尽管大于512M没有什么性能改善）。举个例子，默认值是10%，也是说如果你设置的jvm大小是10G，那么Index缓冲大小是1G，足以支撑2个shard的大量索引。

禁用 _field_names

• 简单来说，如果你不需要运行exists查询，那么你就可以禁用_field_names。