Elasticsearch 集群的构建、优化与实践 - II.

1、磁盘选择

1. Elasticsearch重度使用磁盘，磁盘的效率越高，Elasticsearch的执行效率就越高。
2. 优化磁盘：
   1）使用SSD（固态硬盘）。
   2）使用RAID0模式，即将连续的数据分散到多个硬盘存储，这样可以并行进行IO操作。代价是一块硬盘发生故障就会引发系统故障。
   3）不要使用远程挂载的存储。即在ES服务器中，而非ES服务器之外的存储。

2、分片策略

1. 每个分片的底层都是一个Lucene索引，会消耗一定的系统资源。搜索请求需要命中索引中的所有分片，分片过多会降低搜索的性能。

2. 分片原则：
   1）每个分片占用的磁盘容量不超过ES的JVM的最大堆空间设置（一般设置不超过32G）。
   2）分片数一般不超过节点数的三倍。
   3）推迟分片分配：节点中断后集群会重新分配分片。但默认集群会等待一分钟来查看节点是否重新加入。可以设置等待的时长，减少分配的次数。

   PUT /product/_settings
   {
     "settings":{
       "index.unassigned.node_left.delayed_timeout": "5m"
      }
   }
   
   

4. 减少副本数量：进行写入操作时，需要把写入的数据都同步到副本中，副本越多写入的效率就越慢。进行大批量写入操作时可以先设置副本数为0，写入完成后再修改回正常的状态。

3、内存设置

1. ES默认占用内存时4G，可以修改config/jvm.option文件设置ES的堆内存大小。
2. 1）Xms表示堆内存的初始大小，Xmx表示可分配的最大内存。
   2）Xmx和Xms的大小设置为相同时，可以减轻伸缩堆大小带来的压力。
   3）Xmx和Xms不要超过物理内存的50%，因为ES内部的Lucene也要占据一部分物理内存。
   4）Xmx和Xms不要超过32G，由于JAVA语言的特性，堆内存超过32G会浪费大量系统资源，所以在内存足够的情况下，最终都会采用设置为31G。