elasticsearch 性能调优

所有的修改都可以在elasticsearch.yml里面修改，也可以通过api来修改。推荐用api比较灵活

1.不同分片之间的数据同步是一个很大的花费，默认是1s同步，如果我们不要求实时性，我们可以执行如下:

$ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/' -d '{
    "settings" : {
        "index" : {
         "refresh_interval":"60s"
        }
    }
}'

 此处我们是修改为60s 其实可以改为-1s  这样就是不刷新，我们需要在查询的时候进行一次索引刷新然后再查询，这个嘛就得看你们用户能容忍多少时间长度了。

2.选择正确的存储

       一般来说，如果运行的是64位操作系统，你应该选择mmapfs。如果没有运行64位操作系统，为UNIX系统选择niofs，为Windows系统选择simplefs。如果你可以容忍一个易失的存储，但希望它非常快，可以看看memory存储，它会给你最好的索引访问性能，但需要足够的内存来处理所有索引文件、索引和查询。

3.优化es的线程池 

cache：这是无限制的线程池，为每个传入的请求创建一个线程。

fixed：这是一个有着固定大小的线程池，大小由size属性指定，允许你指定一个队列（使用queue_size属性指定）用来保存请求，直到有一个空闲的线程来执行请求。如果Elasticsearch无法把请求放到队列中（队列满了），该请求将被拒绝。有很多线程池（可以使用type属性指定要配置的线程类型），然而，对于性能来说，最重要的是下面几个。

index：此线程池用于索引和删除操作。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为300。
search：此线程池用于搜索和计数请求。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量乘以3，队列的size默认为1000。
suggest：此线程池用于建议器请求。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为1000。
get：此线程池用于实时的GET请求。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为1000。
bulk：你可以猜到，此线程池用于批量操作。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为50。
percolate：此线程池用于预匹配器操作。它的类型默认为fixed，size默认为可用处理器的数量，队列的size默认为1000。

elasticsearch.yml中可以设置 ：

threadpool.index.type: fixed
threadpool.index.size: 100
threadpool.index.queue_size: 500

当然可以restAPI设置

curl -XPUT 'localhost:9200/_cluster/settings' -d '{
    "transient": {
        "threadpool.index.type": "fixed",
        "threadpool.index.size": 100,
        "threadpool.index.queue_size": 500
    }
}'

4.index过于庞大导致es经常奔溃

    es最近老是挂掉，无缘无故，表现症状为 对于大小超过100g的index（5个分片 1e数据量左右）插入超级慢，由于机器资源有限 ，只能想出 将每一天的数据建立一个index+“yyyy-MM-dd” 这样可以有效缓解我们集群的压力，有人会说如果改成这种方案那么之前写的查询岂不是废了，其实很easy，es支持index通配符 比如你之前是logment  现在是logment2015-05-01和logment2015-05-02  现在只需要将查询的代码中index改为 logment* 就ok了 ，而且此法便于删除过期的index 写一个定时任务就ok了 
    我们日志的架构是这样的 logstash(client1) 采集日志到 redis  然后通过 logstash(client2) 从redis转至 elasticsearch ，logstash写入elasticsearch的时候默认就是按照每天来建立索引的 在其配置文件无需指明 index和type 即可。 

    此处会产生一个问题，就是logstash 自动建立索引的时候是根据格林尼治时间来建立的 正正比我们的时间 迟了8小时，我们需要在logstash的lib里面找到event.rb  然后找到 org.joda.time.DateTimeZone.UTC 格林尼治时间  改成 org.joda.time.DateTimeZone.getDefault() （获取本地时间类型 我这边运行就是中国/上海） 即可  话说logstash用的居然是大名鼎鼎的joda 果然是优秀程序 。

5. 采用G1垃圾回收机制代替默认CMS

    这里我不分析cms和g1的细节区别，大内存（超过8g）下G1还是很给力的，亲测有效,用了G1 一周内一次FULLGC 都没有，哈哈

    elasticsearch.in.sh 内 将

# Force the JVM to use IPv4 stack
if [ "x$ES_USE_IPV4" != "x" ]; then
  JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true"
fi

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+UseParNewGC"
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+UseConcMarkSweepGC"

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75"
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly"

　　替换为

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+UseG1GC"
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:MaxGCPauseMillis=200"

　　大功告成

      顺便说句JVM调优，调优最主要目标:1.就是降低 GC 次数时间；2.降低FULLGC 几率

      PS:优化代码比优化JVM实在多了

6. 清理掉没用的缓存

   回忆之前的问题发现jvm调优对于老年代的回收并没有很显著的效果，随着时间的推移内存还是不够~后来才发现是es cache的问题

　其实集群建立时我们是可以调整每隔节点的缓存比例、类型、者大小的

   

# 锁定内存，不让JVM写入swapping，避免降低ES的性能
bootstrap.mlockall: true
# 缓存类型设置为Soft Reference，只有当内存不够时才会进行回收
index.cache.field.max_size: 50000
index.cache.field.expire: 10m
index.cache.field.type: soft

   但是如果你不想重新配置节点并且重启，你可以做一个定时任务来定时清除cache 

http://10.22.2.201:9200/*/_cache/clear  //清除所有索引的cache，如果对查询有实时性要求，慎用！

   到了晚上资源空闲的时候我们还能合并优化一下索引

http://10.22.2.201:9200/*/_optimize

  

   截止现在我们es集群有38亿左右数据量，比较稳定~