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ES负载不合理，热点问题严重。ES主集群一共有几十个节点，有的节点上部署的shard数偏多，有的节点部署的shard数很少，导致某些服务器的负载很高，每到流量高峰期，就经常预警。
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ES线程池的大小设置得太高，导致cpu飙高。我们知道，设置ES的threadpool，一般将线程数设置为服务器的cpu核数，即使ES的查询压力很大，需要增加线程数，那最好也不要超过“cpu core * 3 / 2 + 1”。如果设置的线程数过多，会导致cpu在多个线程上下文之间频繁来回切换，浪费大量cpu资源。
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shard分配的内存太大，100g，导致查询变慢。我们知道，ES的索引要合理分配shard数，要控制一个shard的内存大小在50g以内。如果一个shard分配的内存过大，会导致查询变慢，耗时增加，严重拖累性能。
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string类型的字段设置了双字段，既是text，又是keyword，导致存储容量增大了一倍。会员信息的查询不需要关联度打分，直接根据keyword查询就行，所以完全可以将text字段去掉，这样就能节省很大一部分存储空间，提升性能。
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ES查询，使用filter，不使用query。因为query会对搜索结果进行相关度算分，比较耗cpu，而会员信息的查询是不需要算分的，这部分的性能损耗完全可以避免。
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节约ES算力，将ES的搜索结果排序放在会员系统的jvm内存中进行。
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增加routing key。我们知道，一次ES查询，会将请求分发给所有shard，等所有shard返回结果后再聚合数据，最后将结果返回给调用方。如果我们事先已经知道数据分布在哪些shard上，那么就可以减少大量不必要的请求，提升查询性能。