本章，我们来看下Elasticsearch中的读写优化。ES中几乎所有的操作都是读操作或写操作，所以我们需要掌握一些对读写操作优化的方法。
一、数据写入优化
1.1 bulk批量写入
如果我们要往Elasticsearch中批量写入数据的话，尽量采用bulk方式，每次批量写个几百条的样子。
bulk批量写入的性能比一条一条写入大量的document的性能要好很多。但是，如果要知道一个bulk请求最佳的大小，需要对单个ES node的单个shard做压测。比如，先往bulk写入100个document，然后200个，500个，以此类推，每次都将bulk size加倍一次。如果bulk写入性能开始变平缓，那么这个就是最佳的bulk大小。
1.2 多线程写入
单线程发送bulk请求是无法最大化Elasticsearch集群写入吞吐量的。如果要利用集群的所有资源，就需要使用多线程并发的将数据bulk写入集群中。多线程并发写入，可以减少每次磁盘fsync的次数和开销。
线程的数量如何确定？
对单个ES node的单个shard做压测，比如说，先是2个线程，然后是4个线程，然后是8个线程……，每次线程数量倍增。一旦发现ES返回了TOO_MANY_REQUESTS的错误，那么就说明ES集群已经达到了并发写入的最大瓶颈，此时我们就知道最多只能支撑这么高的并发写入了。
1.3 增加refresh间隔
默认的refresh间隔是1s，用index.refresh_interval参数可以设置，这样会其强迫Elasticsearch每隔1s就将创建一个新的segment file。如果我们可以接受写入的数据较长时间后才查询到，比如30s，就可以调大这个参数，此时就可以获取更大的写入吞吐量，因为30s内都是写内存的，每隔30s才会创建一个segment file。
1.4 禁止refresh和replia
如果我们要一次性加载大批量的数据进Elasticsearch，可以先禁止refresh和replia复制，将index.refresh_interval设置为-1，将·index.number_of_replicas·设置为0。此时就没有refresh和replica机制了，写入的速度会非常快，一旦写完之后，我可以将refresh和replica修改回正常的状态。
1.5 禁止swapping
之前讲解过，可以将swapping内存页交换禁止掉，因为swapping会导致大量磁盘IO，性能很差。
1.6 增加filesystem cache大小
filesystem cache被用来执行更多的IO操作，如果我们能给filesystem cache更多的内存资源，那么Elasticsearch的写入性能会好很多。
1.7 使用自动生成的id
如果我们要手动给es document设置一个id，那么es需要每次都去确认一下那个id是否存在，这个过程是比较耗费时间的。如果我们使用自动生成的id，那么es就可以跳过这个步骤，写入性能会更好。对于你的业务表中的id，可以作为es document的一个field。
1.8 提升硬件
我们可以给filesystem cache更多的内存，也可以使用SSD替代机械硬盘，避免使用NAS等网络存储，考虑使用RAID 0来提升磁盘并行读写效率等等。
1.9 index buffer
如果我们的写入并发量非常高，那么最好将index buffer调大一些，可以通过indices.memory.index_buffer_size参数设置。Elasticsearch会将这个设置作为每个shard共享的index buffer，对于每个shard来说，最多给512MB。默认这个参数的值是10%，也就是jvm heap的10%，如果我们给jvm heap分配10gb内存，那么这个index buffer就有1gb，对于两个shard共享来说是足够的了。
二、数据搜索优化
2.1 增加filesystem cache大小
Elasticsearch的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem cache，你如果给filesystem cache更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的indx segment file索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高。
举个例子，如果有3个ES节点（3台机器），每台机器64G内存，每台机器给es jvm heap是32G，剩下的留给filesystem cache，那么集群给filesystem cache的总内存就是96G。
如果你的索引数据文件有1T，那么由于filesystem cache的内存才100g，所以只有十分之一的数据可以放入内存，其它的都在磁盘，此时搜索操作大部分都是走磁盘，性能肯定差。
归根结底，要让Elasticsearch性能要好，你的机器的总内存至少要容纳ES总数据量的一半。
2.2 提升硬件
- 给filesystem cache更多的内存资源；
- 用SSD固态硬盘；
- 使用本地存储系统，不要用NFS等网络存储系统；
- 给更多的CPU资源。
2.3 document模型设计
document模型设计是非常重要的，一般有两个思路：
- 在写入数据的时候，就设计好模型，把处理好的数据放到一个新字段，避免ES执行复杂的搜索；
- 自己用Java/Python之类的程序封装，Elasticsearch仅做普通数据搜索，在Java/Python程序里去做复杂的业务逻辑处理。
2.3 预热filesystem cache
如果我们重启了Elasticsearch，那么filesystem cache是空的，就需要不断的查询才能重新让filesystem cache热起来，所以我们可以先做数据预热。
比如说，本来一个查询，要用户点击以后才执行，才能从磁盘加载到filesystem cache里，第一次执行要10s，以后每次就几百毫秒。那么完全可以，后台先将数据加载到filesystem cahce，以后用户真的访问时消耗时间就大大缩短。
2.6 避免使用script脚本
生产环境中，一般是避免使用Elasticsearch script，性能不高。
2.7 使用固定范围的日期查询
尽量不要使用now这种内置函数来执行日期查询，因为默认now是到毫秒级的，是无法缓存结果，尽量使用一个阶段范围，比如分钟级，那么如果一分钟内都执行这个查询，是可以取用查询缓存的：
PUT index/1
{
"my_date": "2016-05-11T16:30:55.328Z"
}
GET index/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"my_date": {
"gte": "now-1h",
"lte": "now"
}
}
}
}
}
}
上面的请求完全可以替换成下面这样，性能会更高：
GET index/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"my_date": {
"gte": "now-1h/m",
"lte": "now/m"
}
}
}
}
}
}
三、磁盘读写优化
磁盘读写优化，主要是优化磁盘空间的占用，减少磁盘空间的占用，让更多的数据可以进入filesystem cache。比如原来磁盘空间占用1T，内存只有512G，现在优化了磁盘空间占用后，减少了数据量，可能数据量就只有512G了，那么就可以全部进入内存。
3.1 禁用不用的功能
禁用不用的功能是指，如果我们不需要使用Elasticsearch的以下功能，完全可以禁用掉以提升性能：
- 聚合：doc values
- 搜索：倒排索引，index
- 评分：norms
- 近似匹配：index_options（freqs）
上述任何一个功能不需要，就把对应的存储数据给清理掉，这样可以节约磁盘空间的占用，也可以优化磁盘的读写性能。
禁用倒排索引
默认情况下，Elasticsearch在写入document到索引的时候，都会给大多数的field增加一份doc values，就是正排索引，用来进行聚合或者排序。比如说，如果我们有一个叫做foo的数字类型field，我们要对这个字段运行histograms aggr聚合操作，但是可能我们并不需要对这个字段进行搜索，那么就可以禁止为这个字段生成倒排索引，只需要doc value正排索引即可。禁用倒排索引的方式如下：
PUT index
{
"mappings": {
"properties": {
"foo": {
"type": "integer",
"index": false
}
}
}
}
禁用评分
text类型的field会存储norm值，用来计算doc的相关度分数，如果我们需要对一个text field进行搜索，但是不关心这个field的分数，那么可以禁用norm值：
PUT index
{
"mappings": {
"properties": {
"foo": {
"type": "text",
"norms": false
}
}
}
}
禁用近似匹配
text field还会存储出现频率以及位置，出现频率也是用来计算相关度分数的，位置是用来进行phrase query这种近似匹配操作的，如果我们不需要执行phrase query近似匹配，那么可以禁用这个属性：
PUT index
{
"mappings": {
"properties": {
"foo": {
"type": "text",
"index_options": "freqs"
}
}
}
}
3.2 禁用动态string类型映射
默认的动态string类型映射，会将string类型的field同时映射为text类型以及keyword类型，这会浪费磁盘空间。如果我们不是两种类型都需要，可以通过手动设置mappings映射来避免字符串类型的field被自动映射为text和keyword：
PUT index
{
"mappings": {
"dynamic_templates": [
{
"strings": {
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "keyword"
}
}
}
]
}
}
3.3 禁止_all field
_all field会将document中所有field的值都合并在一起进行索引，很耗费空间，如果不需要一次性对所有的field都进行搜索，那么最好禁用_all field。
3.4 使用best_compression
_source field和其他field都很耗费磁盘空间，最好是对其使用best_compression进行压缩。用elasticsearch.yml中的index.codec来设置，将其设置为best_compression即可。
3.5 合理使用数字类型
Elasticsearch支持4种数字类型：byte、short、integer、long。如果最小的类型就合适，那么就用最小的类型，以减少doc大小。
四、总结
本章，我介绍了一些Elasticsearch中的常用读写优化建议。ES中几乎所有的操作都是读操作或写操作，所以我们需要掌握这些对读写操作优化的方法。
