如何配置Elasticsearch以提高性能?

最新推荐文章于 2025-02-28 09:42:27 发布
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分类专栏： 程序开发 文章标签： 搜索引擎
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以下是一些配置Elasticsearch以提高性能的方法：

一、硬件层面

  1. 内存配置
    • 合理设置堆内存：Elasticsearch是基于Java运行的，通过环境变量ES_JAVA_OPTS来设置堆内存大小。一般建议将堆内存设置为系统可用内存的一半左右，但不要超过32GB。例如，对于一个具有64GB内存的服务器，可以设置ES_JAVA_OPTS = "-Xms30g -Xmx30g"。这样可以避免因堆内存过大导致的垃圾回收时间过长问题，同时也能充分利用系统资源。
    • 启用内存锁定（mlockall）：在elasticsearch.yml配置文件中设置bootstrap.memory_lock: true，然后在启动脚本中确保Elasticsearch进程有足够的权限来锁定内存。这可以防止Elasticsearch的堆内存被交换到磁盘（swap），因为内存交换会严重影响性能。
  2. 存储设备选择
    • 使用固态硬盘（SSD）：相比于传统的机械硬盘，SSD具有更快的读写速度。Elasticsearch在数据的索引和搜索过程中需要频繁地进行磁盘读写操作，使用SSD可以显著提高数据的读写性能，从而提升整体性能。
    • 磁盘阵列（RAID）配置（如果适用）：对于需要高可靠性和高性能的场景，可以考虑使用RAID。例如，RAID 0可以提高读写速度，RAID 10既能提供读写性能提升又能保证数据冗余。

二、集群配置

  1. 节点角色分配
    • 分离数据节点（node.data）和主节点（node.master）：在elasticsearch.yml配置文件中，可以设置不同的节点类型。将部分节点设置为仅存储数据（node.data: true，node.master: false），部分节点设置为仅负责管理集群状态（node.data: false，node.master: true）。这样可以减轻主节点的负载，提高集群的稳定性和性能。
    • 设置专用的协调节点（node.ingest和node.client）（可选）：如果集群规模较大且查询负载较高，可以设置专门的协调节点。协调节点负责接收客户端请求并将请求转发到合适的数据节点，还可以处理数据的预处理（ingest）工作。
  2. 分片和副本配置
    • 合理设置分片数量：分片数量过多会增加管理开销，过少则可能导致数据分布不均匀和单个分片过大。对于初始的索引，可以根据数据量和未来的增长预期来设置分片数量。例如，对于一个预计数据量较小（小于10GB）且增长缓慢的索引，可以先设置为3 - 5个分片。随着数据量的增长，可以动态调整分片数量。
    • 副本数量优化：副本提供了数据冗余和提高可用性的功能，但也会占用额外的磁盘空间和资源。根据数据的重要性和集群的可用性要求来设置副本数量。如果对可用性要求较高，可以设置2 - 3个副本；如果数据不太重要且磁盘空间有限，可以设置1个副本或者不设置副本（仅在测试环境等特殊情况下）。

三、索引配置

  1. 字段映射优化
    • 选择合适的字段类型：例如，对于不需要进行全文搜索的字符串字段，可以使用keyword类型而不是text类型。keyword类型在存储和查询时占用更少的资源，适合精确匹配查询，如身份证号码、状态码等字段。
    • 避免不必要的字段索引：如果某个字段不需要被搜索，在映射中可以设置为不索引（index: false）。这样可以减少索引的大小，提高索引和查询的速度。
  2. 索引刷新间隔调整
    • 在elasticsearch.yml或索引设置中，可以调整索引的刷新间隔（index.refresh_interval）。默认的刷新间隔是1秒，这意味着数据写入后1秒内就可以被搜索到。如果对实时性要求不是非常高，可以适当增大刷新间隔，如设置为5 - 10秒。这样可以减少索引的刷新频率，提高写入性能。

四、查询优化

  1. 缓存利用
    • 查询缓存：Elasticsearch会自动缓存查询结果。对于经常执行的查询，可以通过合理设置查询条件来提高缓存命中率。例如，避免在查询中使用随机值或者频繁变化的值作为查询条件。
    • 分片请求缓存：在elasticsearch.yml中可以设置indices.requests.cache.enable: true来启用分片请求缓存。这有助于提高频繁查询相同分片的性能。
  2. 优化查询语句
    • 避免深度分页：深度分页（如查询第1000页以后的数据）会导致Elasticsearch查询大量的数据，性能会急剧下降。如果需要分页查询，可以考虑使用滚动查询（scroll API）或者限制每页的结果数量。
    • 使用合适的查询类型：根据查询需求选择合适的查询类型。例如，对于精确匹配查询，使用term查询而不是match查询（当查询keyword类型字段时）；对于多条件查询，合理组合布尔查询的must、should和must_not子句。
【ElasticSearch】ElasticSearch在数十亿级别数据下，如何提高查询效率？ 性能优化
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1.概述 转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/60458049 这里面主要有个filesystem cache 服务这个想法很好。 面试题 es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？ 面试官心理分析 这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可.
Elasticsearch-32.生产环境常用配置与上线清单 he 集群写性能优化 he 集群读性能优化
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Elasticsearch 生产环境常用配置和上线清单 Development vs.Production Mode 从ES 5开始，支持Development 和Production 两种运行模式 开发模式 生产模式 Bootstrap Checks 一个集群在Production Mode 时，启动时必须通过所有Bootstrap 检测，否则会启动失败 Bootstrap Checks 可以分为两类: JVM & Linux Checks。 Linux Checks只针对Li
Elasticsearch
FightingBoy_的博客
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elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文检索服务器，它隐藏了Lucene的复杂性，对外提供Restful 接口来操作索引、搜索。Kibana是ES提供的一个基于Node.js的管理控制台, 可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。kibana可以用来编辑请求语句的，方便学习操作es的语法。有时在进行编写程序，写到查询语句时，往往我会使用kibana进行书写，然后再粘贴到程序中。（不容易出错）
ElasticSearch优化
qq_47741012的博客
07-24 3709
这样，即使其中两个节点完全离线，集群仍然可以正常工作。由于 Lucene 段合并的计算量庞大，会消耗大量的 I/O，而 ES 默认让后台定期进行段合并，这可以应对绝大多数场景，如果有特殊情况需要调整，比如对于写密集型的应用，你可能希望减少段合并的频率，以减少写操作的延迟；​ 由于特殊原因导致的节点瞬时中断的问题，默认情况下，集群会等待一分钟来查看节点是否会重新加入，如果等待期间重新加入，会保持其现有的分片数据，不会触发新的分片分配，这样就可以减少 ES 在自动再平衡可用分片时所带来的极大开销。
（一：原理4）ElasticSearch内存分配以及优化
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ElasticSearch内存分配以及优化 1：服务器内存分配 内存消耗大户： 1：Elasticsearch 2：Lucene(全文搜索) 2：内存解释 2.1：Elasticsearch Elasticsearch默认安装后设置的堆内存是1GB，实际业务肯定不够，需要进行配置，不要超过32G 因为如果堆大小小于 32 GB，JVM 可以利用指针压缩，这可以大大降低内存的使用：每个指针 4 字...
ElasticSearch搜索引擎： 内存分析与设置
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在 Elasticsearch 的运行过程中，如何合理分配与设置内存是一件十分重要的事情，否则十分容易出现各种问题。
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从ES的JVM配置起步思考JVM常见参数优化
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Java 8目前仍然是许多企业中主要使用的版本之一，尤其是对于比较保守的公司。在过去，CMS (Concurrent Mark-Sweep) 垃圾回收器在Java 8中是一种常见选择，因为它在某些场景下能够提供较好的性能。然而，随着Java版本的不断更新，一些旧的特性和组件被淘汰或替代，比如CMS。Java 14中正式废弃了CMS，而新的垃圾回收器，如ZGC和G1，逐渐成为了主流选择。ZGC和G1在处理大内存堆和低停顿时间方面表现出色，适用于现代应用程序的需求。
详细描述一下Elasticsearch搜索的过程？
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elasticsearch 内存大小设置
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其中，jvm.options可以修改es运行时候的内存分配。打开jvm.options文件，我们可以发现默认设置的内存是4g。找到elasticsearch的安装目录，然后找到config文件夹，里面都是相关的配置文件。将内存修改为你想要的实际大小，保存，重新启动es即可。
【ElasticSearch】ElasticSearch 内存设置原则
ihero的博客
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由于ES构建基于lucene,而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；通过在elasticsearch.yml中bootstrap.memory_lock: true，以保持JVM锁定内存，保证ES的性能。当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给lucene。
Elasticsearch 内存配置
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Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB，对于任何一个业务部署来说，这个都太小了。如果你正在使用这些默认堆内存配置，你的集群配置可能有点问题。 一：简单处理方式 这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存（下面就说内存好了），最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量。服务进程在启动时候会读取这个变量，并相应的设置堆的大小。举例，你可以用下面的命令设置它 ...
【Elasticsearch专栏 18】深入探索：Elasticsearch核心配置与性能调优 & 保姆级教程 & 企业级实战
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通过对Linux系统的内存、文件描述符、网络、I/O、CPU和线程、JVM和GC、集群和分片、监控和日志记录以及安全性等方面的优化设置，可以显著提升Elasticsearch集群的性能和稳定性。然而，随着数据量的不断增长和业务需求的不断变化，可能需要持续地对Elasticsearch集群进行优化和调整。
深入解析Elasticsearch的内存架构与管理
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Elasticsearch，作为一款功能强大的开源搜索和分析引擎，通过其独特的内存架构和管理策略，实现了对大规模数据集的快速索引和查询。Elasticsearch通过LRU（最近最少使用）算法和其他策略来管理这些内存池的使用，确保重要的操作能够得到足够的内存资源。此外，堆外内存的使用还可以避免JVM的内存限制，使Elasticsearch能够处理更大的数据集。当内存不足时，Elasticsearch会根据需要清除缓存中的数据，以确保重要的操作能够得到足够的内存资源。每个内存池都有其特定的用途和管理策略。
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当你想要在其他主机上形成一个有多个节点的集群时，你应该使用 discovery.seed_hosts 设置来提供一个集群中其他(符合主节点的条件的)节点的列表，并且可能是活动的和可连接的，以便启动 发现过程(discovery process)。默认情况下，节点包含以下所有类型: 符合主节点条件的节点(master-eligible)、数据节点(data)、预处理节点(ingest) 以及 机器学习(machine learning)(如果可用) 和 转换(transform)节点。
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