Elasticsearch索引优化策略
索引优化是Elasticsearch调优的基础环节。合理设置分片数量至关重要。分片过多会导致资源浪费，过少则会影响查询性能。一般建议每个分片大小控制在30-50GB之间。映射设计需要精心规划，避免使用动态映射，明确定义字段类型和分析器。对于不需要全文搜索的字段，应设置为"index": false。定期使用_forcemerge API合并小段可以提升查询性能，但要注意在业务低峰期执行。
索引生命周期管理
实施索引生命周期管理(ILM)策略可以自动化索引维护工作。根据业务需求设置热-温-冷架构，热节点存放最新数据，温节点存放近期数据，冷节点存放历史数据。这种分层存储策略既能保证最新数据的快速访问，又能降低整体存储成本。同时，合理设置索引的refresh_interval(默认1s)和translog持久化策略，根据业务对实时性的要求进行调整。
Elasticsearch查询性能优化
查询性能直接影响用户体验，是调优的重点。避免使用高开销的查询类型，如通配符查询、正则表达式查询等。合理使用过滤器(filter)，因为filter结果会被缓存，可以显著提高重复查询的性能。对于复杂查询，考虑使用bool查询组合多个简单条件，而不是单一复杂条件。使用查询重写(如将terms查询重写为bool should查询)也能带来性能提升。
分页与聚合优化
深度分页是性能杀手，应尽量避免使用from/size进行深度分页，考虑改用search_after或滚动查询。对于聚合操作，注意以下几点：1) 使用近似聚合(cardinality,percentiles等)代替精确聚合；2) 合理设置size参数，避免返回过多桶；3) 对高基数字段使用子聚合时要特别小心；4) 考虑使用composite聚合替代terms聚合处理大数据集。
Elasticsearch集群配置与管理
集群层面的调优同样重要。合理配置JVM堆内存，一般不超过物理内存的50%，且不超过32GB(避免指针压缩失效)。设置适当的线程池大小，特别是搜索和批量索引的线程池。监控集群健康状态，定期检查未分配的分片和节点负载情况。对于大规模集群，考虑使用专用主节点、数据节点和协调节点的角色分离架构。
硬件与操作系统优化
硬件选择直接影响Elasticsearch性能：1) 使用SSD而非HDD；2) 确保足够的内存；3) 多核CPU有利于并行处理。操作系统层面：1) 调整文件描述符限制；2) 禁用交换空间或设置swappiness=1；3) 优化TCP/IP栈参数；4) 考虑使用XFS文件系统。确保网络带宽充足，特别是对于跨数据中心部署的集群。
监控与持续调优
建立完善的监控体系是持续调优的基础。利用Elasticsearch自带的监控API或集成Prometheus、Grafana等工具监控关键指标：1) 查询延迟；2) 索引速率；3) JVM内存使用；4) 磁盘I/O等。定期分析慢查询日志，识别性能瓶颈。随着数据量增长和查询模式变化，调优是一个持续的过程，需要根据实际情况不断调整配置。
常见问题解答
1. 问：如何确定Elasticsearch集群的最佳分片数量？
答：一般原则是每个分片大小控制在30-50GB之间，考虑数据总量、增长速度和查询负载。可以先从较少分片开始，根据性能监控结果逐步调整。
2. 问：为什么我的Elasticsearch查询有时很慢？
答：可能原因包括：复杂查询结构、高基数字段聚合、深度分页、资源不足或配置不当。建议分析慢查询日志，优化查询语句，并检查系统资源使用情况。
3. 问：如何提高Elasticsearch的索引性能？
答：可以采取以下措施：使用批量API而非单文档索引、增加refresh_interval、禁用副本(索引完成后再启用
)、优化映射设计、使用更强大的硬件特别是SSD存储。
Elasticsearch调优是一个系统工程，需要从索引设计、查询优化、集群配置和硬件选择等多个维度综合考虑。通过本文介绍的各种调优技巧，您可以显著提升Elasticsearch的性能和稳定性，满足不同业务场景的需求。记住，调优是一个持续的过程，需要根据实际运行情况和业务变化不断调整优化策略。