es分布式文档系统_bulk api的奇特json格式与底层性能优化关系

1、bulk api奇特的json格式
{"action":{"meta"}}\n
{"data"}\n
{"action":{"meta"}}\n
{"data"}\n

2、如果采用比较良好的json数组格式
[{
　　"action":{
　　　　"meta"
　　},
　　"data":{
　　}
}]
允许任意的换行，整个可读性非常的棒，es拿到这种标准格式的json串以后，要按照下述流程去进行处理
（1）将json数组解析成JSONArray对象，这个时候整个数据就会在内存中出现一份一模一样的拷贝，一份数据是json文本，一份数据是JSONArray对象
（2）解析json数组里的每个json，对每个请求中的document进行路由
（3）为路由到同一个shard上的多个请求，创建一个请求数组
（4）将这个请求数组序列化
（5）将序列化后的请求数组发送到对应的节点上

3、耗费更多的内存，更多的jvm gc开销
bulk size有最佳大小的问题，一般建议说在几千条，然后文件大小在10MB左右。假设说现在100个bulk请求发送到了一个节点上，然后每个请求10MB，100个请求就是1000MB=1GB，然后每个请求的json都copy一份为JSONArray对象，此时占用的内存就会翻倍，结果占用2GB的内存，甚至还不止，因为弄成JSONAray之后，还可能会多搞一些其他的数据结构，2GB+的内存占用。
占用更多的内存就会挤压其他请求的内存使用量，比如最重要的搜索请求，分析请求等等，此时就可能会导致其他请求的性能急速下降。另外，占用内存更多，就会导致java虚拟机的垃圾回收次数更多，更频繁，每次需要回收的垃圾对象更多，导致es的java虚拟机停止工作线程的时间更多。

4、现在的奇特格式
（1）不用将其转化为JSONArray对象，不会出现内存中的相同数据的拷贝，直接按照换行符切割json
（2）对每两个一组的json，读取meta，进行document路由
（3）直接将对应的json发送到node上
最大的优势是，不需要将json数组解析为一个JSONArray对象，形成一份大数据的拷贝，浪费内存空间，最终尽可能地保证性能。