之前一直都在使用，但是没有注意过这些规范，
转自记录下 ，转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/yCTNH1hMp6iOvHgh9vWg6A
最近一年多开始“搞”ES(ElasticSearch)，遇到了很多“坑”，希望和大家也一起分享下，由于接触时间不长，如有问题麻烦联系我及时指出。
ElasticSearch除了在日志场景（监控、数据分析、debug）等场景大量使用以外，最近一年多在很多核心上的线上业务（譬如电商业务）大量使用，目前接近了5000个节点，目前在db-ranking（2020-11-24日），ElasticSearch在search-engine中常年第一：
对于MySQL、Redis这类存储缓存许多开发同学多有很强的最佳实践，但对于ElasticSearch的使用经验相对模式。我个人经验是ElasticSearch非常便于开发（譬如支持dynamic mapping）但它相对脆弱：一方面是开发同学对于其重视程度不够（譬如没有自己制定mapping）、另一方面它本身的一些设计（例如聚合计算都在JVM完成）导致其相对脆弱。
为此我们提供一份关于ElasticSearch的开发规范帮助ElasticSearch使用者减少一些可能碰到的坑
一、容量规划
1. 分片(shard)容量
- 非日志型(搜索型、线上业务型)的shard容量在10~30GB（建议在10G）
- 日志型的shard容量在30~100GB（建议30G）
- 单个shard的文档个数不能超过21亿左右(Integer.MAX_VALUE - 128)
注：一个shard就是一个lucene分片，ES底层基于lucene实现。
2. 索引(index)数量
- 大索引需要拆分：增强性能，风险分散。
反例：一个10T的索引，例如按date查询、name查询
正例：index_name拆成多个index_name_${date}
正例：index_name按hash拆分index_name_{1,2,3,...100..}
提示：索引和shard数并不是越多越好，对于批量读写都会有性能下降，所以要综合考虑性能和容量规划，同时配合压力测试，不存在真正的最优解。
3. 节点、分片、索引
一个节点管理的shard数不要超过200个
4. 示意图
(1) 集群
(2) 节点：
(3) 索引：
(4) 分片(shard)
二、 索引mapping设计
大原则：不用默认配置和动态mapping、数据用途（类型、分词、存储、排序）弄清，下面是一个标准mapping：
1. shard个数（number_of_shards）：
参考一
2. refresh频率（refresh_interval）：
ES的定位是准实时搜索引擎，该值默认是1s，表示写入后1秒后可被搜索到，所以这里的值取决于业务对实时性的要求，注意这里并不是越小越好，刷新频率高也意味着对ES的开销也大，通常业务类型在1-5s，日志型在30s-120s，如果集中导入数据可将其设置为-1，ES会自动完成数据刷新（注意完成后更改回来，否则后续会出现搜索不到数据）
3. 使用别名（aliases）：不要过度依赖别名功能
正例：
- 索引名：index_name_v1
- 别名：index_name
未来重建index_name_v2索引，对于业务来说只需要换别名。
4. type个数
1个就够了，从ES6开始只支持一个type，这个type比较鸡肋，后面的版本可能会去掉。
如果一定用：针对已经使用多个type的场景，一定要保证不同type下字段尽量保持一致，否则会加大数据稀疏性，存储与查询性能受影响
5. 慢日志（slowlog）：
一定要配置，默认不记录慢查询，kcc提供了grafana、kibana查询功能。
6. 副本（number_of_replicas）
1个就够用，副本多写入压力不可忽视。极端情况下：譬如批量导入数据，可以将其调整为0.
7. 字段设计
(1) text和keyword的用途必须分清：分词和关键词（确定字段是否需要分词）
(2) 确定字段是否需要独立存储
(3) 字段类型不支持修改，必须谨慎。
(4) 对不需要进行聚合/排序的字段禁用doc_values
(5) 不要在text做模糊搜索：
8. 设置合理的routing key(默认是id)
id不均衡：集群容量和访问不均衡，对于分布式存储是致命的。
9. 关闭_all
ES6.0已经去掉，对容量（索引过大）和性能（性能下降）都有影响。
10. 避免大宽表：
ES默认最大1000，但建议不要超过100.
11. text类型的字段不要使用聚合查询。
text类型fileddata会加大对内存的占用，如果有需求使用，建议使用keyword
12.聚合查询避免使用过多嵌套，
聚合查询的中间结果和最终结果都会在内存中进行，嵌套过多，会导致内存耗尽
比如以下聚合就嵌套了3层，country、city和salary的结果都会保存在内存中，如果唯一值较多，就会导致内存耗尽
{
"aggs":{
"country":{
"terms":{
"filed":"country",
"size":10
},
"aggs":{
"city":{
"terms":{
"filed":"city",
"size":20
},
"aggs":{
"salary":{
"terms":{
"filed":"salary",
"size":20
}
}
}
}
}
}
}
}三、违规操作
1. 原则：不要忽略设计，快就是慢，坏的索引设计后患无穷.
2. 拒绝大聚合 ：ES计算都在JVM内存中完成。
3. 拒绝模糊查询：es一大杀手
{
"query":{
"wildcard":{
"title.keyword":"*张三*"
}
}4. 拒绝深度分页
ES获取数据时，每次默认最多获取10000条，获取更多需要分页，但存在深度分页问题，一定不要使用from/Size方式，建议使用scroll或者searchAfter方式。scroll会把上一次查询结果缓存一定时间（通过配置scroll=1m实现)，所以在使用scroll时一定要保证search结果集不要太大。
5. 基数查询
尽量不要用基数查询去查询去重后的数据量大小（kibana中界面上显示是Unique Count，Distinct Count等），即少用如下的查询：
"aggregations": {
"cardinality": {
"field": "userId"
}
}6.禁止查询 indexName-*
7. 避免使用script、update_by_query、delete_by_query，对线上性能影响较大。
四、常见问题
1. 一个索引的shard数一旦确定不能改变
2. ES不支持事务ACID特性。
3. reindex：
reindex可以实现索引的shard变更，但代价非常大：速度慢、对性能有影响，所以好的设计和规划更重要
五、grafana使用规范
1.查询范围不要太大，建议在3h以内
如下查询7d，数据量巨大，严重影响集群查询性能
2. 拒绝多层嵌套，不要超过2层
如下图中进行了4层嵌套，每层嵌套的结果都缓存在内存中，导致内存崩溃
3. 拒绝分时查询
分位查询相当于一种分桶聚合方式，分的桶越多，带来的CPU计算量越大
4. 拒绝TOP>100查询
top查询是在聚合的基础上再进行排序，如果top太大，cpu的计算量和耗费的内存都会导致查询瓶颈