写入es，反压明显，有参数可以优化吗

针对您提到的Elasticsearch写入时遇到的反压问题，可以通过以下几点进行优化：

1. 批量写入（Bulk Requests）： 调整批量写入的大小可以显著影响写入性能。通过增加单个bulk请求中的文档数量，可以在更少的网络请求中传输更多数据，从而减少网络开销并提高吞吐量。但需注意不要设置得过大，以免消耗过多内存或导致请求处理时间过长。

2. 索引刷新间隔（Refresh Interval）： 增大index.refresh_interval参数值可以降低索引的刷新频率，从而减少写入时的I/O操作和CPU使用率。默认情况下，Elasticsearch每秒自动刷新索引一次，对于高写入负载，可以考虑将此间隔延长至例如30s或更大，以减少写入压力。

3. 主键查询去重优化： 如果您的写入操作包含大量重复文档，确保启用了主键查询去重优化功能，这能提升带有主键文档的写入性能约10%。请确认使用的Elasticsearch内核版本支持此特性，并正确配置了主键字段。

4. 写入队列大小调整： 适当增大thread_pool.write.queue_size可以增加写入线程池的队列容量，帮助缓解短期内的写入高峰带来的压力。但请注意，过大的队列可能会导致内存使用过高。

5. 硬件与资源优化： 确保Elasticsearch集群有足够的计算资源（CPU和内存），以及高速存储。阿里云Elasticsearch提供了高性能硬件和高速访问能力，利用这些优势可以进一步提升写入速度。

6. Flink作业优化： 若写入操作涉及Apache Flink，可参考以下建议：

   • 使用合适的Flink Connector参数，如根据实际情况调整binlogBatchReadSize来优化Binlog消费延迟。
   • 对于维表点查，开启异步模式(async=true)并考虑使用维表缓存。
   • 确保连接数充足，必要时使用连接池共享机制。
   • 作业开发推荐优先级为Flink SQL > Flink DataStream(connector) > Flink DataStream(holo-client) > Flink DataStream(JDBC)。
   • 检查并优化Flink作业内部的其他步骤，避免因上游处理慢而导致的反压。

7. 监控与调优：

   • 定期监控集群健康状况、索引状态及作业性能指标，及时发现并解决瓶颈。
   • 利用Elasticsearch和Flink提供的监控工具，分析写入延迟高的具体原因，针对性地进行调优。

综上所述，通过调整上述参数和策略，可以有效缓解Elasticsearch写入过程中的反压问题，提升写入效率。实施任何更改前，请在测试环境中验证其对特定工作负载的实际效果，以避免生产环境出现意外情况。

注：以上建议基于提供的参考资料综合整理而成。