一、优化方案
- 调整并发线程数
在高并发场景下，Elasticsearch服务的并发线程数需要调整到合适的值，避免线程数过多导致CPU资源浪费和内存开销增加。同时也需要避免线程数过少导致请求响应时间过长。可以通过调整Elasticsearch的线程池参数来实现。
- 调整分片数量
Elasticsearch的分片数量对性能有重要影响，分片数量过多会导致网络开销增加，分片数量过少会导致负载不均衡。根据实际情况选择合适的分片数量，一般推荐每个节点不超过20个分片。
- 调整索引刷新频率
Elasticsearch的索引刷新频率会对写入性能产生较大影响，频繁的索引刷新会导致性能下降。可以通过调整index.refresh_interval参数来控制索引刷新频率，根据实际情况设置合适的值。
- 使用Bulk API
在高并发场景下，使用Bulk API可以有效提升写入性能。Bulk API可以批量写入多个文档，减少网络开销和I/O开销，提高写入效率。
- 合理使用缓存
Elasticsearch支持缓存机制，可以将搜索结果缓存到内存中，提高搜索性能。但是，缓存机制也会增加内存开销，需要根据实际情况选择合适的缓存策略。
二、具体配置
- 线程池参数配置
Elasticsearch的线程池有以下几种类型：
- fixed：固定大小线程池，适用于负载稳定的情况。
- cached：自适应线程池，适用于负载变化较大的情况。
- scaling：弹性线程池，适用于负载不稳定的情况。
可以通过以下参数来配置线程池：
- thread_pool.index.size：索引线程池大小。
- thread_pool.index.queue_size：索引线程池队列大小。
- thread_pool.search.size：搜索线程池大小。
- thread_pool.search.queue_size：搜索线程池队列大小。
- thread_pool.bulk.size：批量操作线程池大小。
- thread_pool.bulk.queue_size：批量操作线程池队列大小。
示例配置：
thread_pool:
index:
size: 8
queue_size: 1000
search:
size: 16
queue_size: 10000
bulk:
size: 4
queue_size: 500
- 分片数量配置
可以通过以下参数来配置分片数量：
- index.number_of_shards：每个索引的分片数量。
- index.number_of_replicas：每个分片的副本数量。
示例配置：
index: number_of_shards: 5 number_of_replicas: 1
- 索引刷新频率配置
可以通过以下参数来配置索引刷新频率：
- index.refresh_interval：索引刷新时间间隔，单位为秒。
示例配置：
index: refresh_interval: 30s
- Bulk API配置
可以通过以下参数来配置Bulk API：
- bulk.request_timeout：Bulk API请求超时时间，单位为毫秒。
- bulk.max_actions：单次Bulk API操作最大文档数。
- bulk.max_concurrent_requests：Bulk API最大并发请求数。
示例配置：
bulk: request_timeout: 120000 max_actions: 10000 max_concurrent_requests: 2
- 缓存配置
可以通过以下参数来配置缓存：
- indices.queries.cache.size：查询缓存大小，单位为字节。
- indices.fielddata.cache.size：字段缓存大小，单位为字节。
示例配置：
indices:
queries:
cache:
size: 10gb
fielddata:
cache:
size: 5gb
三、使用场景
Elasticsearch在高并发场景下应用广泛，例如电商网站的商品搜索、新闻网站的文章搜索、金融行业的交易数据搜索等。在这些场景下，Elasticsearch需要处理大量的请求和数据，并提供高性能的搜索服务。通过优化Elasticsearch的配置，可以提高搜索性能、降低响应时间，提升用户体验。
总之，Elasticsearch在高并发场景下的优化方案包括调整并发线程数、调整分片数量、调整索引刷新频率、使用Bulk API、合理使用缓存等。通过合理配置这些参数，可以提高Elasticsearch的性能和稳定性，满足高并发场景下的搜索需求。
标签：缓存,Elasticsearch,API,线程,分片,elasticsearch,思路,优化,size From： https://www.cnblogs.com/mliu/p/17328898.html