Elasticsearch 6.x版本全文检索学习之集群调优建议

1、系统设置要到位，遵照官方建议设置所有的系统参数。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.7/setup.html

部署Elasticsearch集群之前将操作系统的配置设置好。 之前部署单机版、集群报了很多错误，嗯，就是这里可以解决你的问题，提前看下英文文档，解决这些问题。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.7/system-config.html

2、Elasticsearch设置尽量简洁，elasticsearch.yml中尽量只写必备的参数，其他可以通过api动态设置的参数都通过api来设置。随着es的版本升级，很多网络流传的配置参数已经不再支持，因此不要随意复制别人的集群配置参数。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.7/important-settings.html

3、elasticsearch.yml中建议设定的基本参数。

　　静态设置参数elasticsearch.yml，cluster.name、node.name、node.master/node.data/node.ingest、network.host建议显示指定为内网ip，不要偷懒直接设定为0.0.0.0、discovery.zen.ping.unicast.hosts设定集群其他节点地址。、discovery.zen.minimum_master_nodes一般设定为2、path.data/path.log。除上述参数外再根据需要增加其他的静态配置参数。

# ======================== Elasticsearch Configuration =========================
#
# NOTE: Elasticsearch comes with reasonable defaults for most settings.
#       Before you set out to tweak and tune the configuration, make sure you
#       understand what are you trying to accomplish and the consequences.
#
# The primary way of configuring a node is via this file. This template lists
# the most important settings you may want to configure for a production cluster.
#
# Please consult the documentation for further information on configuration options:
# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/index.html
#
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
#
# Use a descriptive name for your cluster:
#
#cluster.name: my-application
#
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
#
# Use a descriptive name for the node:
#
#node.name: node-1
#
# Add custom attributes to the node:
#
#node.attr.rack: r1
#
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
#
# Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
#
#path.data: /path/to/data
#
# Path to log files:
#
#path.logs: /path/to/logs
#
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
#
# Lock the memory on startup:
#
#bootstrap.memory_lock: true
#
# Make sure that the heap size is set to about half the memory available
# on the system and that the owner of the process is allowed to use this
# limit.
#
# Elasticsearch performs poorly when the system is swapping the memory.
#
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
#
# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
#
#network.host: 192.168.0.1

# network.host: 192.168.110.133
network.host: 0.0.0.0

#
# Set a custom port for HTTP:
#
#http.port: 9200
#
# For more information, consult the network module documentation.
#
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#
# Pass an initial list of hosts to perform discovery when new node is started:
# The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"]
#
#discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2"]
#

# discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.110.133:5200", "192.168.110.133:5300"]


# Prevent the "split brain" by configuring the majority of nodes (total number of master-eligible nodes / 2 + 1):
#
# discovery.zen.minimum_master_nodes: 
#

# discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

# For more information, consult the zen discovery module documentation.
#
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
#
# Block initial recovery after a full cluster restart until N nodes are started:
#
#gateway.recover_after_nodes: 3
#
# For more information, consult the gateway module documentation.
#
# ---------------------------------- Various -----------------------------------
#
# Require explicit names when deleting indices:
#
#action.destructive_requires_name: true

　　动态设置的参数elasticsearch.yml，有transient和persistent两种设置，前者在集群重启后会丢失，后者不会，但两种设定都会覆盖elasticsearch.yml。

# 动态设置的参数有transient和persistent两种设置
PUT /_cluster/settings
{
  "persistent": {
    "discovery.zen.minimum_master_nodes": 2
  },
  "transient": {
    "indices.store.throttle.max_bytes_per_sec": "50mb"
  }
}

4、关于JVM内存设定，不要超过31GB，预留一半内存给操作系统，用来做文件缓存。

1）、具体大小根据该node要存储的数据量来估算，为了保证性能，在内存和数据量间有一个建议的比例。
　　搜索类项目的比例建议在1:16以内。即1GB内存可以存储16GB数据。
　　日志类项目的比例建议在1:48~1:96。即1GB内存可以存储48GB~96GB的数据。
2）、假设总数据量大小为1TB，3个node，1个副本，那么每个node要存储的数据量为2TB/3=666GB，即700GB左右，做20%的预留空间，每个node要存储大约850GB的数据。
　　如果是搜索类项目，每个node内存大小为850GB/16=53GB，大于31GB。31*16=496，即每个node最多存储496GB数据，所以需要至少5个node。
　　如果是日志类型项目，每个node内存大小为850GB/48=18GB，因此3个节点足够。

5、Elasticsearch写数据过程，写性能优化。refresh、translog、flush概念理解。红色截图来源于慕课网，尊重版权从你我做起。

Elasticsearch写数据，refresh过程理解如下所示：

Elasticsearch写数据，translog过程理解如下所示： 

 Elasticsearch写数据，flush过程理解如下所示：

Elasticsearch写数据过程，写性能优化。目标是增大写吞吐量-EPS(events Per Second)越高越好。

　　优化方案:a、客户端，多线程写，批量写。b、Elasticsearch，在高质量数据建模的前提下，主要是在refresh、translog和flush之间做文章。

Elasticsearch写数据过程，写性能优化。refresh优化。

Elasticsearch写数据过程，写性能优化。translog优化。

Elasticsearch写数据过程，写性能优化。flush优化。

6、读性能主要受以下几个方面的影响。

　　a、数据模型是否符合业务模型。数据建模。高质量的数据建模是优化的基础，将需要通过script脚本动态计算的值提前算好作为字段存到文档中。尽量使得数据模型铁近业务模型。
　　b、数据规模是否过大。数据规模。根据不同的数据规模设定不同的SLA，上万条数据与上千万条数据性能肯定存在差异。
　　c、索引配置是否优化。索引配置调优。索引配置优化主要包括，根据数据规模设置合理的主分片数，可以通过测试得到最适合的分片数。设置合理的副本数目，不是越多越好。
　　d、查询语句是否优化。查询语句调优。查询语句调优主要有以下几种常用手段。
　　　　尽量使用Filter上下文，减少算分的场景，由于Filter有缓存机制，可以极大提升查询性能。
　　　　尽量不适用Script进行字段计算或者算分排序等等。
　　　　结合profile、expalin API分析慢查询语句的症结所在，然后再去优化数据模型。

7、X-Pack Monitoring，官方推出的免费集群监控功能。X-Pack Monitoring的安装，部署。

　　除了在Elasticsearch安装X-Pack以外，Elasticsearch6.7版本默认安装X-Pack，还要在Kibana安装X-Pack的（嗯，Kibana6.7版本默认安装X-Pack了）。如果没有默认安装的话，安装成功以后，分别重启Elasticsearch、Kibana。

Overview，Search Rate是查询性能，Indexing Rate是写入性能，Search Latency查询延迟，Indexing Latency写入延迟。

Node展示内存，磁盘，Cpu的指标信息。

Indices索引级别查看数据。

X-Pack更多指标自己慢慢学习和查看吧。

待续......