1、ES 的写入过程

1.1 ES支持四种对文档的数据写操作

• create：如果在PUT数据的时候当前数据已经存在，则数据会被覆盖，如果在PUT的时候加上操作类型create，此时如果数据已存在则会返回失败，因为已经强制指定了操作类型为create，ES就不会再去执行update操作。比如：PUT /pruduct/_create/1/ （ 老版本的语法为 PUT /pruduct/_doc/1/_create ）指的就是在索引product中强制创建id为1的数据，如果id为1的数据已存在，则返回失败。
• delete：删除文档，ES对文档的删除是懒删除机制，即标记删除。
• index：在ES中，写入操作被称为Index，这里Index为动词，即索引数据为将数据创建在ES中的索引，后面章节中均称之为“索引数据”。
• update：执行partial update（全量替换，部分替换）

1.2 写流程

ES中的数据写入均发生在Primary Shard，当数据在Primary写入完成之后会同步到相应的Replica Shard。下图演示了单条数据写入ES的流程：

以下为数据写入的步骤：

1. 客户端发起写入请求至node 4
2. node 4通过文档 id 在路由表中的映射信息确定当前数据的位置为分片0，分片0的主分片位于node 5，并将数据转发至node 5。
3. 数据在node 5写入，写入成功之后将数据的同步请求转发至其副本所在的node 4和node 6上面，等待所有副本（具体等待多少副本取决于wait_for_active_shards的配置值）数据写入成功之后node 5 将结果报告node 4，并由 node 4 将结果返回给客户端，报告数据写入成功。

在这个过程中，接收用户请求的节点是不固定的，上述例子中，node 4 发挥了协调节点和客户端节点的作用，将数据转发至对应节点和接收以及返回用户请求。

数据在由 node4 转发至 node5的时候，是通过以下公式来计算，指定的文档具体在那个分片的

$$shard\_num=hash(\_routing)\%num\_primary\_shards$$

其中，_routing 的默认值是文档的 id。

1.3 写一致性策略

ES 5.x 之后，一致性策略由 wait_for_active_shards 参数控制：

即确定客户端返回数据之前必须处于active 的分片分片数（包括主分片和副本），默认为 wait_for_active_shards = 1，即只需要主分片写入成功，设置为 all或任何正整数，最大值为索引中的分片总数 ( number_of_replicas + 1 )。如果当前 active 状态的副本没有达到设定阈值，写操作必须等待并且重试，默认等待时间30秒，直到 active 状态的副本数量超过设定的阈值或者超时返回失败为止。

执行索引操作时，分配给执行索引操作的主分片可能不可用。造成这种情况的原因可能是主分片当前正在从网关恢复或正在进行重定位。默认情况下，索引操作将在主分片上等待最多 1 分钟，然后才会失败并返回错误。

2、ES 的写入原理

2.1 图解文档的写入原理

2.2 Translog

对索引的修改操作在会 Lucene 执行 commit 之后真正持久化到磁盘，这个过程是非常消耗资源的，因此不可能在每次索引操作或删除操作后执行。Lucene 提交的成本太高，无法对每个单独的更改执行，因此每个分片副本还将操作写入其 事务日志，也就是 translog 。所有索引和删除操作在被内部 Lucene 索引处理之后但在它们被确认之前写入到 translog。如果发生崩溃，当分片恢复时，已确认但尚未包含在最后一次 Lucene 提交中的最近操作将从 translog 中恢复。

Elasticsearch Flush 是Lucene 执行 commit 并开始写入新的 translog 的过程。刷新是在后台自动执行的，以确保 translog 不会变得太大，这将导致在恢复期间重放其操作需要相当长的时间。手动执行刷新的能力也通过 API 公开，但是一般并不需要。

translog 中的数据仅在 translog 被执行 fsync 和 commit 时才会持久化到磁盘。如果发生硬件故障或操作系统崩溃或 JVM 崩溃或分片故障，自上次 translog 提交以来写入的任何数据都将丢失。

默认情况下，index.translog.durability设置为意味着 Elasticsearch 仅在 translog在主分片和每个副本上 request 成功编辑并提交后，才会向客户端报告索引、删除、更新或批量请求的成功。fsync 如果 index.translog.durability 设置为 async then Elasticsearch fsync并仅提交 translog index.translog.sync_interval，这意味着当节点恢复时，在崩溃之前执行的任何操作都可能丢失。

以下可动态更新的每个索引设置控制 translog 的行为：

• index.translog.sync_interval

  无论写入操作如何，translog 默认每隔 5s 被 fsync 写入磁盘并 commit 一次，不允许设置小于 100ms 的提交间隔。

• index.translog.durability

  是否 fsync在每次索引、删除、更新或批量请求后提交事务日志。此设置接受以下参数：

  • request（默认）：fsync并在每次请求后提交。如果发生硬件故障，所有确认的写入都已经提交到磁盘。
  • async：fsync 并在后台提交每个 sync_interval`. 如果发生故障，自上次自动提交以来所有确认的写入都将被丢弃。

• index.translog.flush_threshold_size

  translog 存储所有尚未安全保存在 Lucene 中的操作（即，不是 Lucene 提交点的一部分）。尽管这些操作可用于读取，但如果分片停止并必须恢复，则需要重播它们。此设置控制这些操作的最大总大小，以防止恢复时间过长。一旦达到最大大小，就会发生刷新，生成一个新的 Lucene 提交点。默认为 512mb.

2.3 Refresh

2.3.1 概念和原理

内存索引缓冲区（图 1）中的文档被写入新段（图 2）。新段首先写入文件系统缓存（这个过程性能消耗很低），然后才刷新到磁盘（这个过程则代价很低）。但是，在文件进入缓存后，它可以像任何其他文件一样打开和读取。

Lucene 允许写入和打开新的段，使它们包含的文档对搜索可见，而无需执行完整的提交。这是一个比提交到磁盘更轻松的过程，并且可以经常执行而不会降低性能。

在 Elasticsearch 中，这个写入和打开新段的过程称为 刷新 。刷新使自上次刷新以来对索引执行的所有操作都可用于搜索。

2.3.2 设置刷新间隔

index.refresh_interval：多久执行一次刷新操作，这使得对索引的最近更改对搜索可见。默认为 1s. 可以设置 -1 为禁用刷新。

并不是所有的情况都需要每秒刷新。比如 Elasticsearch 索引大量的日志文件，此时并不需要太高的写入实时性， 可以通过设置 refresh_interval ，增大刷新间隔来降低每个索引的刷新频率，从而降低因为实时性而带来的性能开销。进而提升检索效率。

POST <index_name>
{
  "settings": {
    "refresh_interval": "30s"
  }
}

2.3.3 强制对索引刷新

POST <target>/_refresh

GET <target>/_refresh

POST /_refresh

GET /_refresh

2.4 Flush

刷新数据流或索引是确保当前仅存储在 Traslog 中的任何数据也永久存储在 Lucene 索引中的过程。重新启动时，Elasticsearch 会将所有未刷新的操作从事务日志重播到 Lucene 索引，以使其恢复到重新启动前的状态。Elasticsearch 会根据需要自动触发刷新，使用启发式算法来权衡未刷新事务日志的大小与执行每次刷新的成本。

一旦每个操作被刷新，它就会永久存储在 Lucene 索引中。这可能意味着不需要在事务日志中维护它的额外副本。事务日志由多个文件组成，称为 generation ，一旦不再需要，Elasticsearch 将删除任何生成文件，从而释放磁盘空间。

也可以使用刷新 API 触发一个或多个索引的刷新，尽管用户很少需要直接调用此 API。如果您在索引某些文档后调用刷新 API，则成功响应表明 Elasticsearch 已刷新在调用刷新 API 之前索引的所有文档。

2.5 Merge

由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段 ，这样会导致短时间内的段数量暴增。而段数目太多会带来较大的麻烦。 每一个段都会消耗文件句柄、内存和cpu运行周期。更重要的是，每个搜索请求都必须轮流检查每个段；所以段越多，搜索也就越慢。

Elasticsearch通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。

Elasticsearch 中的一个 shard 是一个 Lucene 索引，一个 Lucene 索引被分解成段。段是存储索引数据的索引中的内部存储元素，并且是不可变的。较小的段会定期合并到较大的段中，并删除较小的段

合并大的段需要消耗大量的I/O和CPU资源，如果任其发展会影响搜索性能。Elasticsearch在默认情况下会对合并流程进行资源限制，所以搜索仍然 有足够的资源很好地执行。

3、写入性能调优

3.1 基本原则

写性能调优是建立在对 Elasticsearch 的写入原理之上。ES 数据写入具有一定的延时性，这是为了减少频繁的索引文件产生。默认情况下 ES 每秒生成一个 segment 文件，当达到一定阈值的时候 会执行merge，merge 过程发生在 JVM中，频繁的生成 Segmen 文件可能会导致频繁的触发 FGC，导致 OOM。为了避免避免这种情况，通常采取的手段是降低 segment 文件的生成频率，手段有两个，一个是 增加时间阈值，另一个是增大 Buffer的空间阈值，因为缓冲区写满也会生成 Segment 文件。

生产经常面临的写入可以分为两种情况：

高频低量：高频的创建或更新索引或文档一般发生在 处理 C 端业务的场景下。

低频高量：一般情况为定期重建索引或批量更新文档数据。

在搜索引擎的业务场景下，用户一般并不需要那么高的写入实时性。比如你在网站发布一条征婚信息，或者二手交易平台发布一个商品信息。其他人并不是马上能搜索到的，这其实也是正常的处理逻辑。这个延时的过程需要处理很多事情，业务层面比如：你的信息需要后台审核。你发布的内容在搜索服务中需要建立索引，而且你的数据可能并不会马上被写入索引，而是等待要写入的数据达到一定数量之后，批量写入。这种操作优点类似于我们快递物流的场景，只有当快递数量达到一定量级的时候，比如能装满整个车的时候，快递车才会发车。因为反正是要跑一趟，装的越多，平均成本越低。这和我们数据写入到磁盘的过程是非常相似的，我们可以把一条文档数据看做是一个快递，而快递车每次发车就是向磁盘写入数据的一个过程。这个过程不宜太多，太多只会降低性能，就是体现在运输成本上面。而对于我们数据写入而言就是体现在我们硬件性能损耗上面。

3.2 优化手段

以下为常见 数据写入的调优手段，写入调优均以提升写入吞吐量和并发能力为目标，而非提升写入实时性。

3.2.1 增加 flush 时间间隔

目的是减小数据写入磁盘的频率，减小磁盘IO频率。

3.2.2 增加refresh_interval的参数值

目的是减少segment文件的创建，减少segment的merge次数，merge是发生在jvm中的，有可能导致full GC，增加refresh会降低搜索的实时性。

ES的 refresh 行为非常昂贵，并且在正在进行的索引活动时经常调用，会降低索引速度，这一点在索引写入原理中介绍过，了解索引的写入原理，可以关注我的博客Elastic开源社区。

默认情况下，Elasticsearch 每秒定期刷新索引，但仅在最近 30 秒内收到一个或多个搜索请求的索引上。

如果没有搜索流量或搜索流量很少（例如每 5 分钟不到一个搜索请求）并且想要优化索引速度，这是最佳配置。此行为旨在在不执行搜索的默认情况下自动优化批量索引。建议显式配置此配置项，如 30秒。

3.2.3 增加Buffer大小

本质也是减小refresh的时间间隔，因为导致segment文件创建的原因不仅有时间阈值，还有buffer空间大小，写满了也会创建。 默认最小值 48MB< 默认值 JVM 空间的10% < 默认最大无限制

3.2.4 关闭副本

当需要单次写入大量数据的时候，建议关闭副本，暂停搜索服务，或选择在检索请求量谷值区间时间段来完成。

第一，是减小读写之间的资源抢占，读写分离
第二，当检索请求数量很少的时候，可以减少甚至完全删除副本分片，关闭segment的自动创建以达到高效利用内存的目的，因为副本的存在会导致主从之间频繁的进行数据同步，大大增加服务器的资源占用。
具体可通过则设置index.number_of_replicas 为0以加快索引速度。没有副本意味着丢失单个节点可能会导致数据丢失，因此数据保存在其他地方很重要，以便在出现问题时可以重试初始加载。初始加载完成后，可以设置index.number_of_replicas改回其原始值。

3.2.5 禁用swap

大多数操作系统尝试将尽可能多的内存用于文件系统缓存，并急切地换掉未使用的应用程序内存。这可能导致部分 JVM 堆甚至其可执行页面被换出到磁盘。

交换对性能和节点稳定性非常不利，应该不惜一切代价避免。它可能导致垃圾收集持续几分钟而不是几毫秒，并且可能导致节点响应缓慢甚至与集群断开连接。在Elastic分布式系统中，让操作系统杀死节点更有效。

3.2.6 使用多个工作线程

发送批量请求的单个线程不太可能最大化 Elasticsearch 集群的索引容量。为了使用集群的所有资源，应该从多个线程或进程发送数据。除了更好地利用集群的资源外，还有助于降低每个 fsync 的成本。

确保注意 TOO_MANY_REQUESTS (429)响应代码（EsRejectedExecutionException使用 Java 客户端），这是 Elasticsearch 告诉我们它无法跟上当前索引速度的方式。发生这种情况时，应该在重试之前暂停索引，最好使用随机指数退避。

与调整批量请求的大小类似，只有测试才能确定最佳工作线程数量是多少。这可以通过逐渐增加线程数量来测试，直到集群上的 I/O 或 CPU 饱和。

3.2.7 避免使用稀疏数据

3.2.8 max_result_window参数

max_result_window是分页返回的最大数值，默认值为10000。max_result_window本身是对JVM的一种保护机制，通过设定一个合理的阈值，避免初学者分页查询时由于单页数据过大而导致OOM。

在很多业务场景中经常需要查询10000条以后的数据，当遇到不能查询10000条以后的数据的问题之后，网上的很多答案会告诉你可以通过放开这个参数的限制，将其配置为100万，甚至1000万就行。但是如果仅仅放开这个参数就行，那么这个参数限制的意义有何在呢？如果你不知道这个参数的意义，很可能导致的后果就是频繁的发生OOM而且很难找到原因，设置一个合理的大小是需要通过你的各项指标参数来衡量确定的，比如你用户量、数据量、物理内存的大小、分片的数量等等。通过监控数据和分析各项指标从而确定一个最佳值，并非越大越好

4、查询调优

4.1 读写性能不可兼得

首先要明确一点：鱼和熊掌不可兼得。读写性能调优在很多场景下是只能二选一的。牺牲 A 换 B 的行为非常常见。索引本质上也是通过空间换取时间。写生写入实时性就是为了提高检索的性能。

当你在二手平台或者某垂直信息网站发布信息之后，是允许有信息写入的延时性的。但是检索不行，甚至 1 秒的等待时间对用户来说都是无法接受的。满足用户的要求甚至必须做到10 ms以内。

4.2 优化手段

4.2.1 避免单次召回大量数据

搜索引擎最擅长的事情是从海量数据中查询少量相关文档，而非单次检索大量文档。非常不建议动辄查询上万数据。如果有这样的需求，建议使用滚动查询

4.2.2 避免单个文档过大

鉴于默认http.max_content_length设置为 100MB，Elasticsearch 将拒绝索引任何大于该值的文档。您可能决定增加该特定设置，但 Lucene 仍然有大约 2GB 的限制。

即使不考虑硬性限制，大型文档通常也不实用。大型文档对网络、内存使用和磁盘造成了更大的压力，即使对于不请求的搜索请求也是如此，_source因为 Elasticsearch_id在所有情况下都需要获取文档的文件系统缓存有效。对该文档进行索引可能会占用文档原始大小的倍数的内存量。Proximity Search（例如短语查询）和高亮查询也变得更加昂贵，因为它们的成本直接取决于原始文档的大小。

有时重新考虑信息单元应该是什么是有用的。例如，您想让书籍可搜索的事实并不一定意味着文档应该包含整本书。使用章节甚至段落作为文档可能是一个更好的主意，然后在这些文档中拥有一个属性来标识它们属于哪本书。这不仅避免了大文档的问题，还使搜索体验更好。例如，如果用户搜索两个单词fooand bar，则不同章节之间的匹配可能很差，而同一段落中的匹配可能很好。

4.2.3 单次查询10条文档 好于 10次查询每次一条

批量请求将产生比单文档索引请求更好的性能。但是每次查询多少文档最佳，不同的集群最佳值可能不同，为了获得批量请求的最佳阈值，建议在具有单个分片的单个节点上运行基准测试。首先尝试一次索引 100 个文档，然后是 200 个，然后是 400 个等。在每次基准测试运行中，批量请求中的文档数量翻倍。当索引速度开始趋于平稳时，就可以获得已达到数据批量请求的最佳大小。在相同性能的情况下，当大量请求同时发送时，太大的批量请求可能会使集群承受内存压力，因此建议避免每个请求超过几十兆字节。

4.2.4 数据建模

很多人会忽略对 Elasticsearch 数据建模的重要性。

nested属于object类型的一种，是Elasticsearch中用于复杂类型对象数组的索引操作。Elasticsearch没有内部对象的概念，因此，ES在存储复杂类型的时候会把对象的复杂层次结果扁平化为一个键值对列表。

特别是，应避免连接。Nested 可以使查询慢几倍，Join 会使查询慢数百倍。两种类型的使用场景应该是：Nested针对字段值为非基本数据类型的时候，而Join则用于 当子文档数量级非常大的时候。

关于数据建模，在我的博客中有详细的讲解，此处不再赘述

4.2.5 给系统留足够的内存

Lucene的数据的fsync是发生在OS cache的，要给OS cache预留足够的内从大小，详见JVM调优。

4.2.6 预索引

利用查询中的模式来优化数据的索引方式。例如，如果所有文档都有一个price字段，并且大多数查询 range 在固定的范围列表上运行聚合，可以通过将范围预先索引到索引中并使用聚合来加快聚合速度。

4.2.7 使用 filter 代替 query

query和filter的主要区别在： filter是结果导向的而query是过程导向。query倾向于“当前文档和查询的语句的相关度”而filter倾向于“当前文档和查询的条件是不是相符”。即在查询过程中，query是要对查询的每个结果计算相关性得分的，而filter不会。另外filter有相应的缓存机制，可以提高查询效率。

4.2.8 避免深度分页

避免单页数据过大，可以参考百度或者淘宝的做法。es提供两种解决方案 scroll search 和 search after。关于深度分页的详细原理，推荐阅读：详解Elasticsearch深度分页问题

4.2.9 使用 Keyword 类型

并非所有数值数据都应映射为数值字段数据类型。Elasticsearch为 查询优化数字字段，例如integeror long。如果不需要范围查找，对于 term查询而言，keyword 比 integer 性能更好。

4.2.10 避免使用脚本

Scripting是Elasticsearch支持的一种专门用于复杂场景下支持自定义编程的强大的脚本功能。相对于 DSL 而言，脚本的性能更差，DSL能解决 80% 以上的查询需求，如非必须，尽量避免使用 Script