简介
Elasticsearch（简称ES）是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。ES不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
ES的底层依赖Lucene，Lucene可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库。但是Lucene仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，你需要使用Java并将Lucene直接集成到应用程序中。更糟糕的是，您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理，因为Lucene非常复杂——《ElasticSearch官方权威指南》。
鉴于Lucene如此强大却难以上手的特点，诞生了ES。ES也是使用Java编写的，它的内部使用Lucene做索引与搜索，它的目的是隐藏Lucene的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的RESTful API。
总体来说，ES具有如下特点：
一个分布式的实时文档存储引擎，每个字段都可以被索引与搜索
一个分布式实时分析搜索引擎，支持各种查询和聚合操作
能胜任上百个服务节点的扩展，并可以支持PB级别的结构化或者非结构化数据
架构
节点类型
ES的架构很简单，集群的HA不需要依赖任务外部组件（例如Zookeeper、HDFS等），master节点的主备依赖于内部自建的选举算法，通过副本分片的方式实现了数据的备份的同时，也提高了并发查询的能力。
ES集群的服务器分为以下四种角色：
1.列表项目master节点，负责保存和更新集群的一些元数据信息，之后同步到所有节点，所以每个节点都需要保存全量的元数据信息：
集群的配置信息
集群的节点信息
模板template设置
索引以及对应的设置、mapping、分词器和别名
索引关联到的分片以及分配到的节点
2.datanode：负责数据存储和查询
3.coordinator：
路由索引请求
聚合搜索结果集
分发批量索引请求
4.ingestor：
类似于logstash，对输入数据进行处理和转换
如何配置节点类型
一个节点的缺省配置是：主节点+数据节点两属性为一身。对于3-5个节点的小集群来讲，通常让所有节点存储数据和具有获得主节点的资格。
专用协调节点（也称为client节点或路由节点）从数据节点中消除了聚合/查询的请求解析和最终阶段，随着集群写入以及查询负载的增大，可以通过协调节点减轻数据节点的压力，可以让数据节点更多专注于数据的写入以及查询。
master选举
选举策略
如果集群中存在master，认可该master，加入集群
如果集群中不存在master，从具有master资格的节点中选id最小的节点作为master
选举时机
集群启动：后台启动线程去ping集群中的节点，按照上述策略从具有master资格的节点中选举出master
现有的master离开集群：后台一直有一个线程定时ping master节点，超过一定次数没有ping成功之后，重新进行master的选举
选举流程
从原理到应用，Elasticsearch详解
避免脑裂
脑裂问题是采用master-slave模式的分布式集群普遍需要关注的问题，脑裂一旦出现，会导致集群的状态出现不一致，导致数据错误甚至丢失。
ES避免脑裂的策略：过半原则，可以在ES的集群配置中添加一下配置，避免脑裂的发生
#一个节点多久ping一次，默认1s
discovery.zen.fd.ping_interval: 1s
##等待ping返回时间，默认30s
discovery.zen.fd.ping_timeout: 10s
##ping超时重试次数，默认3次
discovery.zen.fd.ping_retries: 3
##选举时需要的节点连接数，N为具有master资格的节点数量
discovery.zen.minimum_master_nodes=N/2+1
注意问题
配置文件中加入上述避免脑裂的配置，对于网络波动比较大的集群来说，增加ping的时间和ping的次数，一定程度上可以增加集群的稳定性
动态的字段field可能导致元数据暴涨，新增字段mapping映射需要更新mater节点上维护的字段映射信息，master修改了映射信息之后再同步到集群中所有的节点，这个过程中数据的写入是阻塞的。所以建议关闭自动mapping，没有预先定义的字段mapping会写入失败
通过定时任务在集群写入的低峰期，将索引以及mapping映射提前创建好
负载均衡
ES集群是分布式的，数据分布到集群的不同机器上，对于ES中的一个索引来说，ES通过分片的方式实现数据的分布式和负载均衡。创建索引的时候，需要指定分片的数量，分片会均匀的分布到集群的机器中。分片的数量是需要创建索引的时候就需要设置的，而且设置之后不能更改，虽然ES提供了相应的api来缩减和扩增分片，但是代价是很高的，需要重建整个索引。
考虑到并发响应以及后续扩展节点的能力，分片的数量不能太少，假如你只有一个分片，随着索引数据量的增大，后续进行了节点的扩充，但是由于一个分片只能分布在一台机器上，所以集群扩容对于该索引来说没有意义了。
但是分片数量也不能太多，每个分片都相当于一个独立的lucene引擎，太多的分片意味着集群中需要管理的元数据信息增多，master节点有可能成为瓶颈；同时集群中的小文件会增多，内存以及文件句柄的占用量会增大，查询速度也会变慢。
数据副本
ES通过副本分片的方式，保证集群数据的高可用，同时增加集群并发处理查询请求的能力，相应的，在数据写入阶段会增大集群的写入压力。
数据写入的过程中，首先被路由到主分片，写入成功之后，将数据发送到副本分片，为了保证数据不丢失，最好保证至少一个副本分片写入成功以后才返回客户端成功。
相关配置
5.0之前通过consistency来设置
consistency参数的值可以设为 ：
one ：只要主分片状态ok就允许执行写操作
all：必须要主分片和所有副本分片的状态没问题才允许执行写操作
quorum：默认值为quorum，即大多数的分片副本状态没问题就允许执行写操作，副本分片数量计算方式为int( (primary +
number_of_replicas) / 2 ) + 1
5.0之后通过wait_for_active_shards参数设置
索引时增加参数：?wait_for_active_shards=3
给索引增加配置：index.write.wait_for_active_shards=3
数据写入
写入过程
几个概念：
内存buffer
translog
文件系统缓冲区
refresh
segment（段）
commit
flush
从原理到应用，Elasticsearch详解
translog
写入ES的数据首先会被写入translog文件，该文件持久化到磁盘，保证服务器宕机的时候数据不会丢失，由于顺序写磁盘，速度也会很快。
同步写入：每次写入请求执行的时候，translog在fsync到磁盘之后，才会给客户端返回成功
异步写入：写入请求缓存在内存中，每经过固定时间之后才会fsync到磁盘，写入量很大，对于数据的完整性要求又不是非常严格的情况下，可以开启异步写入
refresh
经过固定的时间，或者手动触发之后，将内存中的数据构建索引生成segment，写入文件系统缓冲区
commit/flush
超过固定的时间，或者translog文件过大之后，触发flush操作：
内存的buffer被清空，相当于进行一次refresh
文件系统缓冲区中所有segment刷写到磁盘
将一个包含所有段列表的新的提交点写入磁盘
启动或重新打开一个索引的过程中使用这个提交点来判断哪些segment隶属于当前分片
删除旧的translog，开启新的translog
merge
上面提到，每次refresh的时候，都会在文件系统缓冲区中生成一个segment，后续flush触发的时候持久化到磁盘。所以，随着数据的写入，尤其是refresh的时间设置的很短的时候，磁盘中会生成越来越多的segment：
segment数目太多会带来较大的麻烦。 每一个segment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segment，所以segment越多，搜索也就越慢。
merge的过程大致描述如下：
磁盘上两个小segment：A和B，内存中又生成了一个小segment：C
A,B被读取到内存中，与内存中的C进行merge，生成了新的更大的segment：D
触发commit操作，D被fsync到磁盘
创建新的提交点，删除A和B，新增D
删除磁盘中的A和B
删改操作
segment的不可变性的好处
segment的读写不需要加锁
常驻文件系统缓存（堆外内存）
查询的filter缓存可以常驻内存（堆内存）
删除
磁盘上的每个segment都有一个.del文件与它相关联。当发送删除请求时，该文档未被真正删除，而是在.del文件中标记为已删除。此文档可能仍然能被搜索到，但会从结果中过滤掉。当segment合并时，在.del文件中标记为已删除的文档不会被包括在新的segment中，也就是说merge的时候会真正删除被删除的文档。
更新
创建新文档时，Elasticsearch将为该文档分配一个版本号。对文档的每次更改都会产生一个新的版本号。当执行更新时，旧版本在.del文件中被标记为已删除，并且新版本在新的segment中写入索引。旧版本可能仍然与搜索查询匹配，但是从结果中将其过滤掉。
版本控制
通过添加版本号的乐观锁机制保证高并发的时候，数据更新不会出现线程安全的问题，避免数据更新被覆盖之类的异常出现。
使用内部版本号：删除或者更新数据的时候，携带_version参数，如果文档的最新版本不是这个版本号，那么操作会失败，这个版本号是ES内部自动生成的，每次操作之后都会递增一。
PUT /website/blog/1?version=1
{
"title": "My first blog entry",
"text": "Starting to get the hang of this..."
}
使用外部版本号：ES默认采用递增的整数作为版本号，也可以通过外部自定义整数（long类型）作为版本号，例如时间戳。通过添加参数version_type=external，可以使用自定义版本号。内部版本号使用的时候，更新或者删除操作需要携带ES索引当前最新的版本号，匹配上了才能成功操作。但是外部版本号使用的时候，可以将版本号更新为指定的值。
PUT /website/blog/2?version=5&version_type=external
{
"title": "My first external blog entry",
"text": "Starting to get the hang of this..."
}
原始文档存储（行式存储）
从原理到应用，Elasticsearch详解
fdt文件
文档内容的物理存储文件，由多个chunk组成，Lucene索引文档时，先缓存文档，缓存大于16KB时，就会把文档压缩存储。
从原理到应用，Elasticsearch详解
fdx文件
文档内容的位置索引，由多个block组成：
1024个chunk归为一个block
block记录chunk的起始文档ID，以及chunk在fdt中的位置
从原理到应用，Elasticsearch详解
fnm文件
文档元数据信息，包括文档字段的名称、类型、数量等。
原始文档的查询
从原理到应用，Elasticsearch详解
注意问题：lucene对原始文件的存放是行式存储，并且为了提高空间利用率，是多文档一起压缩，因此取文档时需要读入和解压额外文档，因此取文档过程非常依赖CPU以及随机IO。
相关设置
压缩方式的设置
原始文档的存储对应_source字段，是默认开启的，会占用大量的磁盘空间，上面提到的chunk中的文档压缩，ES默认采用的是LZ4，如果想要提高压缩率，可以将设置改成best_compression。
index.codec: best_compression
特定字段的内容存储
查询的时候，如果想要获取原始字段，需要在_source中获取，因为所有的字段存储在一起，所以获取完整的文档内容与获取其中某个字段，在资源消耗上几乎相同，只是返回给客户端的时候，减少了一定量的网络IO。
ES提供了特定字段内容存储的设置，在设置mappings的时候可以开启，默认是false。如果你的文档内容很大，而其中某个字段的内容有需要经常获取，可以设置开启，将该字段的内容单独存储。
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"store": true
}
}
}
}
}
倒排索引
从原理到应用，Elasticsearch详解
倒排索引中记录的信息主要有：
文档编号：segment内部文档编号从0开始，最大值为int最大值，文档写入之后会分配这样一个顺序号
字典：字段内容经过分词、归一化、还原词根等操作之后，得到的所有单词
单词出现位置：分词字段默认开启，提供对于短语查询的支持；对于非常常见的词，例如the，位置信息可能占用很大空间，短语查询需要读取的数据量很大，查询速度慢
单词出现次数：单词在文档中出现的次数，作为评分的依据
单词结束字符到开始字符的偏移量：记录在文档中开始与结束字符的偏移量，提供高亮使用，默认是禁用的
规范因子：对字段长度进行规范化的因子，给予较短字段更多权重
倒排索引的查找过程本质上是通过单词找对应的文档列表的过程，因此倒排索引中字典的设计决定了倒排索引的查询速度，字典主要包括前缀索引（.tip文件）和后缀索引（.tim）文件。
字典前缀索引（.tip文件）
一个合格的词典结构一般有以下特点：
-查询速度快 -内存占用小 -内存+磁盘相结合
从原理到应用，Elasticsearch详解
Lucene采用的前缀索引数据结构为FST，它的优点有：
词查找复杂度为O(len(str))
共享前缀、节省空间、内存占用率低，压缩率高，模糊查询支持好
内存存放前缀索引，磁盘存放后缀词块
缺点：结构复杂、输入要求有序、更新不易
字典后缀（.tim文件）
后缀词块主要保存了单词后缀，以及对应的文档列表的位置。
文档列表（.doc文件）
从原理到应用，Elasticsearch详解
lucene对文档列表存储进行了很好的压缩，来保证缓存友好：
差分压缩：每个ID只记录跟前面的ID的差值
每256个ID放入一个block中
block的头信息存放block中每个ID占用的bit位数，因为经过上面的差分压缩之后，文档列表中的文档ID都变得不大，占用的bit位数变少
上图经过压缩之后将6个数字从原先的24bytes压缩到7bytes。
文档列表的合并
从原理到应用，Elasticsearch详解
ES的一个重要的查询场景是bool查询，类似于mysql中的and操作，需要将两个条件对应的文档列表进行合并。为了加快文档列表的合并，lucene底层采用了跳表的数据结构，合并过程中，优先遍历较短的链表，去较长的列表中进行查询，如果存在，则该文档符合条件。
从原理到应用，Elasticsearch详解
倒排索引的查询过程
从原理到应用，Elasticsearch详解
内存加载tip文件，通过FST匹配前缀找到后缀词块位置
根据词块位置，读取磁盘中tim文件中后缀块并找到后缀和相应的倒排表位置信息
根据倒排表位置去doc文件中加载倒排表
借助跳表结构，对多个文档列表进行合并
filter查询的缓存
对于filter过滤查询的结果，ES会进行缓存，缓存采用的数据结构是RoaringBitmap，在match查询中配合filter能有效加快查询速度。
普通bitset的缺点：内存占用大，RoaringBitmap有很好的压缩特性
分桶：解决文档列表稀疏的情况下，过多的0占用内存，每65536个docid分到一个桶，桶内只记录docid%65536
桶内压缩：4096作为分界点，小余这个值用short数组，大于这个值用bitset，每个short占两字节，4096个short占用65536bit，所以超过4096个文档id之后，是bitset更节省空间。
从原理到应用，Elasticsearch详解
DocValues（正排索引&列式存储）
从原理到应用，Elasticsearch详解
倒排索引保存的是词项到文档的映射，也就是词项存在于哪些文档中，DocValues保存的是文档到词项的映射，也就是文档中有哪些词项。
相关设置
keyword字段默认开启
ES6.0（lucene7.0）之前
DocValues采用的数据结构是bitset，bitset对于稀疏数据的支持不好：
对于稀疏的字段来说，绝大部分的空间都被0填充，浪费空间
由于字段的值之间插入了0，可能本来连续的值被0间隔开来了，不利于数据的压缩
空间被一堆0占用了，缓存中缓存的有效数据减少，查询效率也会降低
查询逻辑很简单，类似于数组通过下标进行索引，因为每个value都是固定长度，所以读取文档id为N的value直接从N*固定长度位置开始读取固定长度即可。
从原理到应用，Elasticsearch详解
ES6.0（lucene7.0）
docid的存储的通过分片加快映射到value的查询速度
value存储的时候不再给空的值分配空间
因为value存储的时候，空值不再分配空间，所以查询的时候不能通过上述通过文档id直接映射到在bitset中的偏移量来获取对应的value，需要通过获取docid的位置来找到对应的value的位置。
所以对于DocValues的查找，关键在于DocIDSet中ID的查找，如果按照简单的链表的查找逻辑，那么DocID的查找速度将会很慢。lucene7借用了RoaringBitmap的分片的思想来加快DocIDSet的查找速度：
从原理到应用，Elasticsearch详解
分片容量为2的16次方，最多可以存储65536个docid
分片包含的信息：分片ID；存储的docid的个数（值不为空的DocIDSet）；DocIDSet明细，或者标记分片类型（ALL或者NONE）
根据分片的容量，将分片分为四种不同的类型，不同类型的查找逻辑不通：ALL：该分片内没有不存在值的DocID；NONE：该分片内所有的DocID都不存在值；SPARSE：该分片内存在值的DocID的个数不超过4096，DocIDSet以short数组的形式存储，查找的时候，遍历数组，找到对应的ID的位置；DENSE：该分片内存在值的DocID的个数超过4096，DocIDSet以bitset的形式存储，ID的偏移量也就是在该分片中的位置
最终DocIDSet的查找逻辑为：
计算DocID/65536，得到所在的分片N
计算前面N-1个分片的DocID的总数
找到DocID在分片N内部的位置，从而找到所在位置之前的DocID个数M
找到N+M位置的value即为该DocID对应的value
数据查询
查询过程（query then fetch）
协调节点将请求发送给对应分片
分片查询，返回from+size数量的文档对应的id以及每个id的得分
汇总所有节点的结果，按照得分获取指定区间的文档id
根据查询需求，像对应分片发送多个get请求，获取文档的信息
返回给客户端
get查询更快
默认根据id对文档进行路由，所以指定id的查询可以定位到文档所在的分片，只对某个分片进行查询即可。当然非get查询，只要写入和查询的时候指定routing，同样可以达到该效果。
主分片与副本分片
ES的分片有主备之分，但是对于查询来说，主备分片的地位完全相同，平等的接收查询请求。这里涉及到一个请求的负载均衡策略，6.0之前采用的是轮询的策略，但是这种策略存在不足，轮询方案只能保证查询数据量在主备分片是均衡的，但是不能保证查询压力在主备分片上是均衡的，可能出现慢查询都路由到了主分片上，导致主分片所在的机器压力过大，影响了整个集群对外提供服务的能力。
新版本中优化了该策略，采用了基于负载的请求路由，基于队列的耗费时间自动调节队列长度，负载高的节点的队列长度将减少，让其他节点分摊更多的压力，搜索和索引都将基于这种机制。
get查询的实时性
ES数据写入之后，要经过一个refresh操作之后，才能够创建索引，进行查询。但是get查询很特殊，数据实时可查。
ES5.0之前translog可以提供实时的CRUD，get查询会首先检查translog中有没有最新的修改，然后再尝试去segment中对id进行查找。5.0之后，为了减少translog设计的负责性以便于再其他更重要的方面对translog进行优化，所以取消了translog的实时查询功能。
get查询的实时性，通过每次get查询的时候，如果发现该id还在内存中没有创建索引，那么首先会触发refresh操作，来让id可查。
查询方式
两种查询上下文：
query：例如全文检索，返回的是文档匹配搜索条件的相关性，常用api：match
filter：例如时间区间的限定，回答的是是否，要么是，要么不是，不存在相似程度的概念，常用api：term、range
过滤（filter）的目标是减少那些需要进行评分查询（scoring queries）的文档数量。
分析器(analyzer)
当索引一个文档时，它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。当进行分词字段的搜索的时候，同样需要将查询字符串通过相同的分析过程，以保证搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。当查询一个不分词字段时，不会分析查询字符串，而是搜索指定的精确值。
可以通过下面的命令查看分词结果：
GET /_analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Text to analyze"
}
相关性
默认情况下，返回结果是按相关性倒序排列的。每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段score来表示。score的评分越高，相关性越高。
ES的相似度算法被定义为检索词频率/反向文档频率(TF/IDF)，包括以下内容：
检索词频率：检索词在该字段出现的频率，出现频率越高，相关性也越高。字段中出现过5次要比只出现过1次的相关性高。
反向文档频率：每个检索词在索引中出现的频率，频率越高，相关性越低。检索词出现在多数文档中会比出现在少数文档中的权重更低。
字段长度准则：字段的长度是多少，长度越长，相关性越低。
检索词出现在一个短的title要比同样的词出现在一个长的content字段权重更大。
查询的时候可以通过添加?explain参数，查看上述各个算法的评分结果。
ES在Ad Tracking的应用
日志查询工具
TalkingData 移动广告监测产品Ad Tracking（简称ADT）的系统会接收媒体发过来的点击数据以及SDK发过来的激活和各种效果点数据，这些数据的处理过程正确与否至关重要。例如，设备的一条激活数据为啥没有归因到点击，这类问题的排查在Ad Tracking中很常见，通过将数据流中的各个处理环节的重要日志统一发送到ES，可以很方便的进行查询，技术支持的同事可以通过拼写简单的查询条件排查客户的问题。
索引按天创建：定时关闭历史索引，释放集群资源
别名查询：数据量增大之后，可以通过拆分索引减轻写入压力，拆分之后的索引采用相同的别名，查询服务不需要修改代码
索引重要的设置：
{
"settings": {
"index": {
"refresh_interval": "120s",
"number_of_shards": "12",
"translog": {
"flush_threshold_size": "2048mb"
},
"merge": {
"scheduler": {
"max_thread_count": "1"
}
},
"unassigned": {
"node_left": {
"delayed_timeout": "180m"
}
}
}
}
}
索引mapping的设置
{
"properties": {
"action_content": {
"type": "string",
"analyzer": "standard"
},
"time": {
"type": "long"
},
"trackid": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
sql插件，通过拼sql的方式，比起拼json更简单
点击数据存储（kv存储场景）
Ad Tracking收集的点击数据是与广告投放直接相关的数据，应用安装之后，SDK会上报激活事件，系统会去查找这个激活事件是否来自于之前用户点击的某个广告，如果是，那么该激活就是一个推广量，也就是投放的广告带来的激活。激活后续的效果点数据也都会去查找点击，从点击中获取广告投放的一些信息，所以点击查询在Ad Tracking的业务中至关重要。
业务的前期，点击数据是存储在Mysql中的，随着后续点击量的暴增，由于Mysql不能横向扩展，所以需要更换为新的存储。由于ES拥有横向扩展和强悍的搜索能力，并且之前日志查询工具中也一直使用ES，所以决定使用ES来进行点击的存储。
重要的设置
"refresh_interval": "1s"
"translog.flush_threshold_size": "2048mb"
"merge.scheduler.max_thread_count": 1
"unassigned.node_left.delayed_timeout": "180m"
结合业务进行系统优化
结合业务定期关闭索引释放资源：Ad Tracking的点击数据具有有效期的概念，超过有效期的点击，激活不会去归因。点击有效期最长一个月，所以理论上每天创建的索引在一个月之后才能关闭。但是用户配置的点击有效期大部分都是一天，这大部分点击在集群中保存30天是没有意义的，而且会占用大部分的系统资源。所以根据点击的这个业务特点，将每天创建的索引拆分成两个，一个是有效期是一天的点击，一个是超过一天的点击，有效期一天的点击的索引在一天之后就可以关闭，从而保证集群中打开的索引的数据量维持在一个较少的水平。
结合业务将热点数据单独索引：激活和效果点数据都需要去ES中查询点击，但是两者对于点击的查询场景是有差异的，因为效果点事件（例如登录、注册等）归因的时候不是去直接查找点击，而是查找激活进而找到点击，效果点要找的点击一定是之前激活归因到的，所以激活归因到的这部分点击也就是热点数据。激活归因到点击之后，将这部分点击单独存储到单独的索引中，由于这部分点击量少很多，所以效果点查询的时候很快。
索引拆分：Ad Tracking的点击数据按天进行存储，但是随着点击量的增大，单天的索引大小持续增大，尤其是晚上的时候，merge需要合并的segment数量以及大小都很大，造成了很高的IO压力，导致集群的写入受限。后续采用了拆分索引的方案，每天的索引按照上午9点和下午5点两个时间点将索引拆分成三个，由于索引之间的segment合并是相互独立的，只会在一个索引内部进行segment的合并，所以在每个小索引内部，segment合并的压力就会减少。
其他调优
分片的数量
经验值：
每个节点的分片数量保持在低于每1GB堆内存对应集群的分片在20-25之间。
分片大小为50GB通常被界定为适用于各种用例的限制。
JVM设置
堆内存设置：不要超过32G，在Java中，对象实例都分配在堆上，并通过一个指针进行引用。对于64位操作系统而言，默认使用64位指针，指针本身对于空间的占用很大，Java使用一个叫作内存指针压缩（compressed
oops）的技术来解决这个问题，简单理解，使用32位指针也可以对对象进行引用，但是一旦堆内存超过32G，这个压缩技术不再生效，实际上失去了更多的内存。
预留一半内存空间给lucene用，lucene会使用大量的堆外内存空间。
如果你有一台128G的机器，一半内存也是64G，超过了32G，可以通过一台机器上启动多个ES实例来保证ES的堆内存小于32G。
ES的配置文件中加入bootstrap.mlockall: true，关闭内存交换。
通过_cat api获取任务执行情况
GET http://localhost:9201/_cat/thread_pool?v&h=host,search.active,search.rejected,search.completed
完成(completed)
进行中(active)
被拒绝(rejected)：需要特别注意，说明已经出现查询请求被拒绝的情况，可能是线程池大小配置的太小，也可能是集群性能瓶颈，需要扩容。
小技巧
重建索引或者批量想ES写历史数据的时候，写之前先关闭副本，写入完成之后，再开启副本。
ES默认用文档id进行路由，所以通过文档id进行查询会更快，因为能直接定位到文档所在的分片，否则需要查询所有的分片。
使用ES自己生成的文档id写入更快，因为ES不需要验证一次自定义的文档id是否存在。
参考资料
https://www.elastic.co/guide/...
https://github.com/Neway6655/...
https://www.elastic.co/blog/f...
https://blog.csdn.net/zteny/a...
https://www.elastic.co/blog/m...