1. 集群规划优化实践
1.1 基于目标数据量规划集群
- 在业务初期，经常被问到的问题，要几个节点的集群，内存、CPU要多大，要不要SSD？
- 最主要的考虑点是：你的目标存储数据量是多大？可以针对目标数据量反推节点多少。
1.2. 要留出容量Buffer
- 注意：Elasticsearch有三个警戒水位线，磁盘使用率达到85%、90%、95%。
不同警戒水位线会有不同的应急处理策略。 - 这点，磁盘容量选型中要规划在内。控制在85%之下是合理的。
- 当然，也可以通过配置做调整。
1.3. ES集群各节点尽量不要和其他业务功能复用一台机器
- 除非内存非常大。
- 举例：普通服务器，安装了ES+Mysql+redis，业务数据量大了之后，势必会出现内存不足等问题。
1.4 磁盘尽量选择SSD
- Elasticsearch官方文档肯定推荐SSD，考虑到成本的原因。需要结合业务场景，如果业务对写入、检索速率有较高的速率要求，建议使用SSD磁盘。
- 阿里的业务场景，SSD磁盘比机械硬盘的速率提升了5倍。
- 但要因业务场景而异。
1.5 内存配置要合理
- 官方建议：堆内存的大小是官方建议是：Min（32GB，机器内存大小/2）。
- Medcl和wood大叔都有明确说过，不必要设置32/31GB那么大，建议：热数据设置：26GB，冷数据：31GB。
- 总体内存大小没有具体要求，但肯定是内容越大，检索性能越好。
- 经验值供参考：每天200GB+增量数据的业务场景，服务器至少要64GB内存。
除了JVM之外的预留内存要充足，否则也会经常OOM。
1.6. CPU核数不要太小
- CPU核数是和ESThread pool关联的。和写入、检索性能都有关联。
- 建议：16核+。
1.7. 超大量级的业务场景，可以考虑跨集群检索
- 除非业务量级非常大，例如：滴滴、携程的PB+的业务场景，否则基本不太需要跨集群检索。
1.8. 集群节点个数无需奇数
- ES内部维护集群通信，不是基于zookeeper的分发部署机制，所以无需奇数。
- 但是discovery.zen.minimum_master_nodes的值要设置为：候选主节点的个数/2+1，才能有效避免脑裂。
1.9. 节点类型优化分配
- 集群节点数：3, 根据业务场景需要，建议：逐步独立出Master节点和协调/路由节点。
1.10. 建议冷热数据分离
- 热数据存储SSD和普通历史数据存储机械磁盘，物理上提高检索效率。
2. 索引优化实践
Mysql等关系型数据库要分库、分表。Elasticserach的话也要做好充分的考虑。
2.1. 设置多少个索引？
- 建议根据业务场景进行存储。
- 不同通道类型的数据要分索引存储。举例：知乎采集信息存储到知乎索引；APP采集信息存储到APP索引。
2.2. 设置多少分片？
- 建议根据数据量衡量。
- 经验值：建议每个分片大小不要超过30GB。
2.3. 分片数设置？
- 建议根据集群节点的个数规模，分片个数建议>=集群节点的个数。
- 5节点的集群，5个分片就比较合理。
- 注意：除非reindex操作，分片数是不可以修改的。
2.4. 副本数设置？
- 除非你对系统的健壮性有异常高的要求，比如：银行系统。可以考虑2个副本以上。
- 否则，1个副本足够。
- 注意：副本数是可以通过配置随时修改的。
2.5. 不要再在一个索引下创建多个type
- 即便你是5.X版本，考虑到未来版本升级等后续的可扩展性。
- 建议：一个索引对应一个type。6.x默认对应_doc，5.x你就直接对应type统一为doc。
2.6. 按照日期规划索引
- 随着业务量的增加，单一索引和数据量激增给的矛盾凸显。
- 按照日期规划索引是必然选择。
- 好处1：可以实现历史数据秒删。很对历史索引delete即可。注意：一个索引的话需要借助delete_by_query+force_merge操作，慢且删除不彻底。
- 好处2：便于冷热数据分开管理，检索最近几天的数据，直接物理上指定对应日期的索引，速度快的一逼！
- 操作参考：模板使用+rollover API使用。
2.7. 务必使用别名
- ES不像mysql方面的更改索引名称。使用别名就是一个相对灵活的选择。
3.数据模型优化实践
3.1. 不要使用默认的Mapping
- 默认Mapping的字段类型是系统自动识别的。其中：string类型默认分成：text和keyword两种类型。如果你的业务中不需要分词、检索，仅需要精确匹配，仅设置为keyword即可。
- 根据业务需要选择合适的类型，有利于节省空间和提升精度，如：浮点型的选择。
3.2. Mapping各字段的选型流程
3.3. 选择合理的分词器
- 常见的开源中文分词器包括：ik分词器、ansj分词器、hanlp分词器、结巴分词器、海量分词器、“ElasticSearch最全分词器比较及使用方法” 搜索可查看对比效果。
- 如果选择ik，建议使用ik_max_word。因为：粗粒度的分词结果基本包含细粒度ik_smart的结果。
3.4. date、long、还是keyword
- 根据业务需要，如果需要基于时间轴做分析，必须date类型；
- 如果仅需要秒级返回，建议使用keyword。
4. 数据写入优化实践
4.1. 要不要秒级响应？
- Elasticsearch近实时的本质是：最快1s写入的数据可以被查询到。
- 如果refresh_interval设置为1s，势必会产生大量的segment，检索性能会受到影响。
- 所以，非实时的场景可以调大，设置为30s，甚至-1。
4.2. 减少副本，提升写入性能
- 写入前，副本数设置为0，
- 写入后，副本数设置为原来值。
4.3. 能批量就不单条写入
- 批量接口为bulk，批量的大小要结合队列的大小，而队列大小和线程池大小、机器的cpu核数。
4.4. 禁用swap
在Linux系统上，通过运行以下命令临时禁用交换：
sudo swapoff -a
5. 检索聚合优化实战
5.1 禁用 wildcard模糊匹配
- 数据量级达到TB+甚至更高之后，wildcard在多字段组合的情况下很容易出现卡死，甚至导致集群节点崩溃宕机的情况。
- 后果不堪设想。
替代方案：
- 方案一：针对精确度要求高的方案:两套分词器结合，standard和ik结合，使用match_phrase检索。
- 方案二：针对精确度要求不高的替代方案：建议ik分词，通过match_phrase和slop结合查询。
5.2. 极小的概率使用match匹配
- 中文match匹配显然结果是不准确的。很大的业务场景会使用短语匹配match_phrase。
- match_phrase结合合理的分词词典、词库，会使得搜索结果精确度更高，避免噪音数据。
5.3. 结合业务场景，大量使用filter过滤器
- 对于不需要使用计算相关度评分的场景，无疑filter缓存机制会使得检索更快。
- 举例：过滤某邮编号码。
5.4. 控制返回字段和结果
- 和mysql查询一样，业务开发中，
select *操作几乎是不必须的。 - 同理，ES中，_source 返回全部字段也是非必须的。
- 要通过_source 控制字段的返回，只返回业务相关的字段。
- 网页正文content，网页快照html_content类似字段的批量返回，可能就是业务上的设计缺陷。
- 显然，摘要字段应该提前写入，而不是查询content后再截取处理。
5.5. 分页深度查询和遍历
- 分页查询使用：from+size;
- 遍历使用：scroll；
- 并行遍历使用：scroll+slice。
- 斟酌集合业务选型使用。
5.6. 聚合Size的合理设置
- 聚合结果是不精确的。除非你设置size为2的32次幂-1，否则聚合的结果是取每个分片的Top size元素后综合排序后的值。
- 实际业务场景要求精确反馈结果的要注意。
- 尽量不要获取全量聚合结果——从业务层面取TopN聚合结果值是非常合理的
- 因为的确排序靠后的结果值意义不大。
5.7. 聚合分页合理实现
- 聚合结果展示的时，势必面临聚合后分页的问题，而ES官方基于性能原因不支持聚合后分页。
如果需要聚合后分页，需要自开发实现。包含但不限于：
- 方案一：每次取聚合结果，拿到内存中分页返回。
- 方案二：scroll结合scroll after集合redis实现。
6. 业务优化
- 让Elasticsearch做它擅长的事情，很显然，它更擅长基于倒排索引进行搜索。
- 业务层面，用户想最快速度看到自己想要的结果，中间的字段处理、格式化、标准化等一堆操作，用户是不关注的。
- 为了让Elasticsearch更高效的检索，建议：字段抽取、倾向性分析、分类/聚类、相关性判定放在写入ES之前的ETL阶段;
