从10秒到2秒！ElasticSearch性能调优实践

发布时间：2025-11-05 12:19:29 来源：创站工坊 作者：IT科技

 “ELK”是从秒 ElasticSearch、Logstash、到秒Kibana 三门技术的优实简称，如今 ELK 技术栈在互联网行业数据开发领域使用率越来越高。从秒

做过数据收集、到秒数据开发、优实数据存储的从秒同学相信对这个简称并不陌生，而 ElasticSearch(以下简称 ES)则在 ELK 栈中占着举足轻重的到秒地位。

前一段时间，优实我亲身参与了一个 ES 集群的从秒调优，今天把我所了解与用到的到秒调优方法与大家分享，如有错误，优实请大家包涵与指正。从秒

系统层面的到秒调优

系统层面的调优主要是内存的设定与避免交换内存。ES 安装后默认设置的优实堆内存是 1GB，这很明显是不够的，那么接下来就会有一个问题出现：我们要设置多少内存给 ES 呢?

其实这是要看我们集群节点的内存大小，还取决于我们是b2b供应网否在服务器节点上还要部署其他服务。

如果内存相对很大，如 64G 及以上，并且我们不在 ES 集群上部署其他服务，那么我建议 ES 内存可以设置为 31G-32G，因为这里有一个 32G 性能瓶颈问题。

直白的说就是即使你给了 ES 集群大于 32G 的内存，其性能也不一定会更加优良，甚至会不如设置为 31G-32G 时候的性能。

以我调优的集群为例，我所调优的服务器节点内存为 64G，服务器节点上也基本不跑其他服务，所以我把 ES 集群内存大小设置为了 31G，以充分发挥集群性能。

设置 ES 集群内存的时候，还有一点就是确保堆内存最小值(Xms)与***值(Xmx)的大小是相同的，防止程序在运行时改变堆内存大小，这是一个很耗系统资源的过程。

还有一点就是避免交换内存，IT技术网可以在配置文件中对内存进行锁定，以避免交换内存(也可以在操作系统层面进行关闭内存交换)。

对应的参数：

分片与副本

分片 (shard)

ES 是一个分布式的搜索引擎, 索引通常都会分解成不同部分, 分布在不同节点的部分数据就是分片。

ES 自动管理和组织分片, 并在必要的时候对分片数据进行再平衡分配, 所以用户基本上不用担心分片的处理细节。创建索引时默认的分片数为 5 个，并且一旦创建不能更改。

副本 (replica)

ES 默认创建一份副本，就是说在 5 个主分片的基础上，每个主分片都相应的有一个副本分片。

额外的副本有利有弊，有副本可以有更强的故障恢复能力，但也占了相应副本倍数的磁盘空间。

那我们在创建索引的时候，应该创建多少个分片与副本数呢?对于副本数，比较好确定，可以根据我们集群节点的多少与我们的存储空间决定。网站模板

我们的集群服务器多，并且有足够大多存储空间，可以多设置副本数，一般是 1-3 个副本数，如果集群服务器相对较少并且存储空间没有那么宽松，则可以只设定一份副本以保证容灾(副本数可以动态调整)。

对于分片数，是比较难确定的，因为一个索引分片数一旦确定，就不能更改。

所以我们在创建索引前，要充分的考虑到，以后我们创建的索引所存储的数据量，否则创建了不合适的分片数，会对我们的性能造成很大的影响。

对于分片数的大小，业界一致认为分片数的多少与内存挂钩，认为 1GB 堆内存对应 20-25 个分片，而一个分片的大小不要超过 50G，这样的配置有助于集群的健康。

但是我个人认为这样的配置方法过于死板，我个人在调优 ES 集群的过程中，根据总数据量的大小，设定了相应的分片，保证每一个分片的大小没有超过 50G(大概在 40G 左右)，但是相比之前的分片数查询起来，效果并不明显。

之后又尝试了增加分片数，发现分片数增多之后，查询速度有了明显的提升，每一个分片的数据量控制在 10G 左右。

查询大量小分片使得每个分片处理数据速度更快了，那是不是分片数越多，我们的查询就越快，ES 性能就越好呢?

其实也不是，因为在查询过程中，有一个分片合并的过程，如果分片数不断的增加，合并的时间则会增加。

而且随着更多的任务需要按顺序排队和处理，更多的小分片不一定要比查询较小数量的更大的分片更快。如果有多个并发查询，则有很多小碎片也会降低查询吞吐量。

如果现在你的场景是分片数不合适了，但是又不知道如何调整，那么有一个好的解决方法就是按照时间创建索引，然后进行通配查询。

如果每天的数据量很大，则可以按天创建索引，如果是一个月积累起来导致数据量很大，则可以一个月创建一个索引。

如果要对现有索引进行重新分片，则需要重建索引，我会在文章的***总结重建索引的过程。

参数调优

下面我会介绍一些 ES 关键参数的调优。有很多场景是，我们的 ES 集群占用了多大的 CPU 使用率，该如何调节呢?

CPU 使用率高，有可能是写入导致的，也有可能是查询导致的，那要怎么查看呢?

可以先通过 GET _nodes/{node}/hot_threads 查看线程栈，查看是哪个线程占用 CPU 高：

我在实际调优中，CPU 使用率很高，如果不是 SSD，建议把 index.merge.scheduler.max_thread_count: 1 索引 merge ***线程数设置为 1 个，该参数可以有效调节写入的性能。

因为在存储介质上并发写，由于寻址的原因，写入性能不会提升，只会降低。

还有几个重要参数可以进行设置，各位同学可以视自己的集群情况与数据情况而定。

index.refresh_interval：这个参数的意思是数据写入后几秒可以被搜索到，默认是 1s。

每次索引的 refresh 会产生一个新的 lucene 段, 这会导致频繁的合并行为，如果业务需求对实时性要求没那么高，可以将此参数调大，实际调优告诉我，该参数确实很给力，CPU 使用率直线下降。

indices.memory.index_buffer_size：如果我们要进行非常重的高并发写入操作，那么***将 indices.memory.index_buffer_size 调大一些。

index buffer 的大小是所有的 shard 公用的，一般建议(看的大牛博客)，对于每个 shard 来说，最多给 512mb，因为再大性能就没什么提升了。

ES 会将这个设置作为每个 shard 共享的 index buffer，那些特别活跃的 shard 会更多的使用这个 buffer。默认这个参数的值是 10%，也就是 jvm heap 的 10%。

translog：ES 为了保证数据不丢失，每次 index、bulk、delete、update 完成的时候，一定会触发刷新 translog 到磁盘上。

在提高数据安全性的同时当然也降低了一点性能。如果你不在意这点可能性，还是希望性能优先，可以设置如下参数：

这样设定的意思是开启异步写入磁盘，并设定写入的时间间隔与大小，有助于写入性能的提升。

还有一些超时参数的设置：

其他建议

还有一些零碎的优化建议如下：

插入索引自动生成 id：当写入端使用特定的 id 将数据写入 ES 时，ES 会检查对应的索引下是否存在相同的 id。

这个操作会随着文档数量的增加使消耗越来越大，所以如果业务上没有硬性需求，建议使用 ES 自动生成的 id，加快写入速率。

避免稀疏索引：索引稀疏之后，会导致索引文件增大。ES 的 keyword，数组类型采用 doc_values 结构。

即使字段是空值，每个文档也会占用一定的空间，所以稀疏索引会造成磁盘增大，导致查询和写入效率降低。

我的调优

下面说一说我的调优：主要是重建索引，更改了现有索引的分片数量，经过不断的测试，找到了一个***的分片数量。

重建索引的时间是漫长的，在此期间，又对 ES 的写入进行了相应的调优，使 CPU 使用率降低下来。

附上我的调优参数：

关于重建索引

在重建索引之前，首先要考虑一下重建索引的必要性，因为重建索引是非常耗时的。

ES 的 reindex api 不会去尝试设置目标索引，不会复制源索引的设置，所以我们应该在运行_reindex 操作之前设置目标索引，包括设置映射(mapping)，分片，副本等。

***步，和创建普通索引一样创建新索引

当数据量很大的时候，需要设置刷新时间间隔，把 refresh_intervals 设置为 -1，即不刷新。

number_of_replicas 副本数设置为 0(因为副本数可以动态调整，这样有助于提升速度)。

第二步，调用 reindex 接口

建议加上 wait_for_completion=false 的参数条件，这样 reindex 将直接返回 taskId。

第三步：等待

可以通过 GET _tasks?detailed=true&actions=*reindex 来查询重建的进度。如果要取消 task 则调用_tasks/node_id:task_id/_cancel。

第四步：删除旧索引，释放磁盘空间

更多细节可以查看 ES 官网的 reindex api。那么有的同学可能会问，如果我此刻 ES 是实时写入的，那咋办呀?

这个时候，我们就要重建索引的时候，在参数里加上上一次重建索引的时间戳。

直白的说就是，比如我们的数据是 100G，这时候我们重建索引了，但是这个 100G 在增加，那么我们重建索引的时候，需要记录好重建索引的时间戳。

记录时间戳的目的是下一次重建索引跑任务的时候不用全部重建，只需要在此时间戳之后的重建就可以，如此迭代，直到新老索引数据量基本一致，把数据流向切换到新索引的名字。

以上就是我在 ES 调优上的一点总结，希望能够帮助到对 ES 性能有困惑的同学们，谢谢大家。

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