es及调优

本文探讨了Elasticsearch内存使用情况,指出-Xmx仅设置堆内存,而总内存还包括堆外内存和共享内存。调优建议包括使用固态硬盘提升I/O性能,禁用swap以防止性能下降,设置-Xms和-Xmx相等以避免内存重新分配,并调整系统文件句柄数。在写入优化中,提倡批量提交,优化存储设备和减少刷新与刷新操作。读取优化策略包括避免大结果集,选择合适路由,以及定期删除不再需要的数据。

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1. top显示es 内存占用大小与-Xmx不一致

es使用的内存包括堆内存+堆外内存 还有共享内存(一般非常小)。-Xmx只能设置对内存大小。 

2.调优

使用固态硬盘:path.data目录尽量使用固态硬盘,因为涉及大量io操作

禁止swap:一旦允许内存与磁盘的交换,会引起致命的性能问题
最大最小堆设置为相同:-Xms和-Xmx设置为相同的值,避免在运行过程中再进行内存分配
系统内存小于64G,建议设置略小于机器内存的一半
加大文件句柄数 
内存锁定 禁止操作系统交换出去

写优化:

1.批量提交数据

2.优化存储设备

使用固态硬盘。配置多个存储路径,挂载多块硬盘。可以在多块硬盘上同时进行读写。

3.减少refresh和flush次数

读优化

1.避免大结果集和深翻。

使用scroll,通过快照保存要返回的结果,减少查询和排序的次数。

2.选择合适的路由,直接定位到分片。

3.定期删除

<think>嗯,用户想了解Elasticsearch性能化的最佳实践,包括调整参数和索引策略。我需要根据提供的引用资料来整理回答。首先,引用[1]提到化需要多方面的措施,比如索引设计、硬件配置和查询。引用[2]详细讲了索引设计的关键策略,比如分片设置、冷热数据分离和索引模板。引用[4]解释了倒排索引的重要性,分片数设置的建议。还有引用[3]提到缓存策略和监控的重要性。 我应该分几个部分来组织回答。首先是索引设计化,包括分片大小、冷热架构、索引模板和滚动管理。然后是硬件和参数配置,涉及内存、线程池、刷新间隔和合并策略。接下来是查询化,比如避免通配符、使用过滤上下文、分页控制和预索引。最后是维护与监控部分,包括缓存、定期维护和监控工具。 需要注意用户可能对分片设置的具体数值和合并策略的参数不太清楚,要给出具体的建议值。同时,要引用对应的文献,比如分片大小不超过50GB来自引用[2],冷热架构在引用[2]也有提到。线程池调整在引用[3]可能涉及,但引用中没有直接说明,可能需要确认。不过根据现有资料,尽量关联正确的引用。 还要生成相关问题,可能需要从不同的化方面提问,比如分片策略、查询、硬件配置等。确保问题覆盖用户可能关心的其他方面。最后检查LaTeX格式是否正确,比如变量用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容中可能没有数学公式,所以暂时不需要处理。回答结构要清晰,分点说明,帮助用户一步步理解化方法。</think>### Elasticsearch性能化最佳实践分步说明 #### 一、索引设计化 1. **分片策略** - 单分片数据量控制在$20GB-50GB$,避免分片过大影响查询性能[^2] - 索引创建时预定义分片数,遵循公式:$$总分片数 = \lceil 数据总量/40GB \rceil$$[^4] - 采用`冷热数据分离架构`,热节点使用SSD存储高频访问数据 2. **索引结构化** - 禁用非必要字段的`_source`和`_all`元数据字段[^4] - 对数值型字段使用`doc_values`替代fielddata ```json PUT my_index/_mapping { "properties": { "price": { "type": "integer", "doc_values": true } } } ``` #### 二、硬件与参数配置 1. **内存管理** - JVM堆内存设置为物理内存的50%,不超过32GB[^3] - 设置`indices.breaker.total.limit`为70%堆内存 2. **线程池** ```yaml thread_pool: write: size: 4 queue_size: 1000 search: size: 8 queue_size: 2000 ``` 根据CPU核心数动态调整线程池参数[^1] 3. **写入化参数** - 增大`refresh_interval`至30s-60s - 设置`index.translog.durability`为async异步提交[^2] #### 三、查询性能化 1. **查询语句规范** - 避免使用`wildcard`通配符查询,改用ngram分词[^4] - 对范围查询使用`range`替代`script`脚本[^2] - 使用`filter`上下文替代query上下文,利用bitset缓存[^3] 2. **分页化** - 深度分页使用`search_after`替代`from/size` - 设置`max_result_window`限制返回条数 #### 四、维护与监控 1. **缓存策略** - 开启`query cache`和`request cache` - 定期清除不再使用的索引缓存 2. **段合并化** - 设置`index.merge.policy.max_merged_segment`为5GB - 调整`max_thread_count`为CPU核数的50%[^2]
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