1、SEE：https://elasticsearch.cn/article/32
2、倒排词典的索引需要常驻内存，无法 GC，需要监控 data node 上 segment
memory 增长趋势。
3、各类缓存，field cache, filter cache, indexing cache, bulk queue 等等，要
设置合理的大小，并且要应该根据最坏的情况来看 heap 是否够用，也就是各类缓
存全部占满的时候，还有 heap 空间可以分配给其他任务吗？避免采用 clear cache
等“自欺欺人”的方式来释放内存。
4、避免返回大量结果集的搜索与聚合。确实需要大量拉取数据的场景，可以采用
scan & scroll api 来实现。
5、cluster stats 驻留内存并无法水平扩展，超大规模集群可以考虑分拆成多个集
群通过 tribe node 连接。
6、想知道 heap 够不够，必须结合实际应用场景，并对集群的 heap 使用情况做
持续的监控。