写在前边的话

ES5.2.1 集群部署参考：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/59077189

对于集群的监控和优化是很重要的一部分，如果想持久维护集群，单单靠增加物理内存，cpu，硬盘是不够的，必须通过一些方法来进行优化。

集群结点角色分配

在之前得文章中我们介绍到es集群中得三个角色 master ，data，client

master结点：node.master: true node.data: false

该node服务器只作为一个主节点，但不存储任何索引数据，该node服务器将使用自身空闲得资源，来协调各种创建索引请求或者查询请求，将这些请求合理分发到相关得node服务器上。

data结点：node.master: false node.data: true

该node服务器只作为一个数据节点，只用于存储索引数据。使该node服务器功能 单一，只用于数据存储和数据查询，降低其资源消耗率。

client结点（负载均衡结点）：node.master: false node.data: false

该node服务器即不会被选作主节点，也不会存储任何索引数据。该服务器主要用 于查询负载均衡。在查询的时候，通常会涉及到从多个node服务器上查询数据，并请 求分发到多个指定的node服务器，并对各个node服务器返回的结果进行一个汇总处理， 最终返回给客户端。

1：关闭data结点得http功能

    针对ElasticSearch集群中的所有数据节点，不用开启http服务。将其中的配置 参数这样设置：http.enabled: false，同时也不要安装head, bigdesk, marvel等监控 插件，这样保证data节点服务器只需处理创建/更新/删除/查询索引数据等操作。

    http功能可以在非数据节点服务器上开启，上述相关的监控插件也安装到这些服 务器上，用于监控ElasticSearch集群状态等数据信息。这样做一来出于数据安全考虑，二来出于服务性能考虑。

2：一台服务器上最好只部署一个node

    一台物理服务器上可以启动多个Node服务器节点（通过设置不同的启动port），但一台服务器上的CPU,内存，硬盘等资源毕竟有限，从服务器性能考虑，不建议一台服务器上启动多个node节点。

    在大规模局点,比如100个点，可以专门配备3个Master，可使用3台具有内存的刀片即可，即参数配置为node.master: true，node.data: false；可以按比例配备数据汇聚节点，比如10个，即参数配置为node.master: false ，node.data: false；小规模节点，可以不用如此设置，当然如果依然有性能问题，也是一个优化的措施

集群得机器内存设置

    Elasticsearch 默认采用的是Lucene，至于为什么es采用这个，原因可能是因为Lucene是一个成熟的、高性能的、可扩展的、轻量级的，而且功能强大的搜索引擎包。Lucene的核心jar包只有一个文件，而且不依赖任何第三方jar包。更重要的是，它提供的索引数据和检索数据的功能开箱即用。当然，Lucene也提供了多语言支持，具有拼写检查、高亮等功能。当然es使用Lucene作为分词搜索包，势必会造成很大程度上的内存消耗。

1：预留一半内存给Lucene使用

    一个常见的问题是配置堆太大。你有一个64 GB的机器，觉得JVM内存越大越好，想给Elasticsearch所有64 GB的内存。

    当然，内存对于Elasticsearch来说绝对是重要的，用于更多的内存数据提供更快的操作。而且还有一个内存消耗大户-Lucene

    Lucene的设计目的是把底层OS里的数据缓存到内存中。Lucene的段是分别存储到单个文件中的，这些文件都是不会变化的，所以很利于缓存，同时操作系统也会把这些段文件缓存起来，以便更快的访问。

    Lucene的性能取决于和OS的交互，如果你把所有的内存都分配给Elasticsearch，不留一点给Lucene，那你的全文检索性能会很差的。

    最后标准的建议是把50%的内存给elasticsearch，剩下的50%也不会没有用处的，Lucene会很快吞噬剩下的这部分内存。

2：32GB限制

    在java中，所有的对象都分配在堆上，然后有一个指针引用它。指向这些对象的指针大小通常是CPU的字长的大小，不是32bit就是64bit，这取决于你的处理器，指针指向了你的值的精确位置。

    对于32位系统，你的内存最大可使用4G。对于64系统可以使用更大的内存。但是64位的指针意味着更大的浪费，因为你的指针本身大了。浪费内存不算，更糟糕的是，更大的指针在主内存和缓存器（例如LLC, L1等）之间移动数据的时候，会占用更多的带宽。

    java 使用一个叫内存指针压缩的技术来解决这个问题。它的指针不再表示对象在内存中的精确位置，而是表示偏移量。这意味着32位的指针可以引用40亿个对象，而不是40亿个字节。最终，也就是说堆内存长到32G的物理内存，也可以用32bit的指针表示。

    一旦你越过那个神奇的30-32G的边界，指针就会切回普通对象的指针，每个对象的指针都变长了，就会使用更多的CPU内存带宽，也就是说你实际上失去了更多的内存。事实上当内存到达40-50GB的时候，有效内存才相当于使用内存对象指针压缩技术时候的32G内存。

    这段描述的意思就是说：即便你有足够的内存，也尽量不要超过32G，因为它浪费了内存，降低了CPU的性能，还要让GC应对大内存。

3：机器内存大于64GB

    你可以考虑一台机器上创建两个或者更多ES节点，而不要部署一个使用32+GB内存的节点。仍然要 坚持50%原则，假设 你有个机器有128G内存，你可以创建两个node，使用32G内存。也就是说64G内存给ES的堆内存，剩下的64G给Lucene。
    如果你选择第二种，你需要配置

cluster.routing.allocation.same_shard.host:true

这会防止同一个shard的主副本存在同一个物理机上（因为如果存在一个机器上，副本的高可用性就没有了）

4：ES集群的heap参数优化

    所谓的heap即数据缓存的内存大小，ES集群中消耗内存的有以下几个：

1）：segment Memory

    Lucene 把每次生成的倒排索引，叫做一个段(segment)。然后另外使用一个 commit 文件，记录索引内所有的 segment。而生成 segment 的数据来源，则是内存中的 buffer。由于词典的size会很大，全部装载到heap里不现实，因此Lucene为词典做了一层前缀索引(Term Index)，这个索引在Lucene4.0以后采用的数据结构是FST (Finite State Transducer)。这种数据结构占用空间很小，Lucene打开索引的时候将其全量装载到内存中，加快磁盘上词典查询速度的同时减少随机磁盘访问次数。所以ES的data node存储数据并非只是耗费磁盘空间的，为了加速数据的访问，每个segment都有会一些索引数据驻留在heap里。因此segment越多，瓜分掉的heap也越多，并且这部分heap是无法被GC掉的！ 理解这点对于监控和管理集群容量很重要，当一个node的segment memory占用过多的时候，就需要考虑删除、归档数据，或者扩容了。

2）：Filter Cache

    Filter cache是用来缓存使用过的filter的结果集的，需要注意的是这个缓存也是常驻heap，无法GC的。默认的10% heap size设置工作得够好了，如果实际使用中heap没什么压力的情况下，才考虑加大这个设置。

3）：Field Data cache

    对搜索结果做排序或者聚合操作，需要将倒排索引里的数据进行解析，然后进行一次倒排。在有大量排序、数据聚合的应用场景，可以说field data cache是性能和稳定性的杀手。这个过程非常耗费时间，因此ES2.0以前的版本主要依赖这个cache缓存已经计算过的数据，提升性能。但是由于heap空间有限，当遇到用户对海量数据做计算的时候，就很容易导致heap吃紧，集群频繁GC，根本无法完成计算过程。ES2.0以后，正式默认启用Doc Values特性(1.x需要手动更改mapping开启)，将field data在indexing time构建在磁盘上，经过一系列优化，可以达到比之前采用field data cache机制更好的性能。因此需要限制对field data cache的使用，最好是完全不用，可以极大释放heap压力。这里需要注意的是，排序、聚合字段必须为not analyzed。设想如果有一个字段是analyzed过的，排序的实际对象其实是词典，在数据量很大情况下这种情况非常致命。

4）：Bulk Queue

    Bulk Queue是做什么用的？当所有的bulk thread都在忙，无法响应新的bulk request的时候，将request在内存里排列起来，然后慢慢清掉。一般来说，Bulk queue不会消耗很多的heap，但是见过一些用户为了提高bulk的速度，客户端设置了很大的并发量，并且将bulk Queue设置到不可思议的大，比如好几千。这在应对短暂的请求爆发的时候有用，但是如果集群本身索引速度一直跟不上，设置的好几千的queue都满了会是什么状况呢？ 取决于一个bulk的数据量大小，乘上queue的大小，heap很有可能就不够用，内存溢出了。一般来说官方默认的thread pool设置已经能很好的工作了，建议不要随意去“调优”相关的设置，很多时候都是适得其反的效果。

5）：Indexing Buffer

    Indexing Buffer是用来缓存新数据，当其满了或者refresh/flush interval到了，就会以segment file的形式写入到磁盘。这个参数的默认值是10% heap size。根据经验，这个默认值也能够很好的工作，应对很大的索引吞吐量。但有些用户认为这个buffer越大吞吐量越高，因此见过有用户将其设置为40%的。到了极端的情况，写入速度很高的时候，40%都被占用，导致OOM。

6）：Cluster State Buffer

    ES被设计成每个Node都可以响应用户的api请求，因此每个Node的内存里都包含有一份集群状态的拷贝。这个Cluster state包含诸如集群有多少个Node，多少个index，每个index的mapping是什么？有少shard，每个shard的分配情况等等(ES有各类stats api获取这类数据)。在一个规模很大的集群，这个状态信息可能会非常大的，耗用的内存空间就不可忽视了。并且在ES2.0之前的版本，state的更新是由Master Node做完以后全量散播到其他结点的。频繁的状态更新都有可能给heap带来压力。在超大规模集群的情况下，可以考虑分集群并通过tribe node连接做到对用户api的透明，这样可以保证每个集群里的state信息不会膨胀得过大。

7）：超大搜索聚合结果集的fetch

    ES是分布式搜索引擎，搜索和聚合计算除了在各个data node并行计算以外，还需要将结果返回给汇总节点进行汇总和排序后再返回。无论是搜索，还是聚合，如果返回结果的size设置过大，都会给heap造成很大的压力，特别是数据汇聚节点。

5：优化建议：

一般分配主机1/4-1/2的内存
编辑：elasticsearch/bin/ elasticsearch
加上（10g换成你自己设置的内存数）：

ES_MIN_MEM=10g
ES_MAX_MEM=10g
ES_HEAP_NEWSIZE=1g

集群的硬盘和CPU设置

1：硬盘选型：

    硬盘对集群非常重要，特别是建索引多的情况。磁盘是一个服务器最慢的系统，对于写比较重的集群，磁盘很容易成为集群的瓶颈。如果可以承担的器SSD盘，最好使用SSD盘。如果使用SSD，最好调整I/O调度算法。RAID0是加快速度的不错方法。

2：自动调整存储带宽

    在2.0.0之前，elasticsearch会限制合并速度（merges），默认为20MB/sec。但是这个速率经常是显得太小，导致合并速度落后于索引速度，进而限制了索引速度。

    现在Elasticsearch2.0.0之后，使用了自动调整合并IO速度方式：如果合并落于索引速度，合并IO速度会逐渐增大，并且随着合并的持续进行会减小。在索引吞吐量小的时候，即使突然来了一个大的合并任务，这种情况也不会吞噬整个节点可用的IO，极小化的降低对正在进行的查询和索引的影响。
但是对索引请求大的情况下，允许的合并速度会自动调整到跟上索引的速度。有了2.0.0这个特性，意味着我们不需要管任何的限制值了，只要用默认的就好了。

3：多个path.data 路径

    如果磁盘空间和IO性能是Elasticsearch的瓶颈的话，使用多个IO设备（通过设置多个path.data路径）存储shards，能够增加总的存储空间和提升IO性能。

    在Elasticsearch2.0之前的版本，也是配置多个path.data路径，但是其相当于RAID 0，每个shards的数据会分布在所有的磁盘上。当一个节点上有一块盘坏了的情况下，该节点上所有的shards都会损坏了。需要恢复该节点上的所有shards。

    在2.0.0版本，把这个实现改成了：每个shards所有的数据只会在一块磁盘上面。这样即使一个节点的一块磁盘损坏了，也只是损失了该磁盘上的shards，其它磁盘上的shards安然无事。只需要恢复该块盘上的shards即可。

    升级到2.0.0版本时，旧版本一个shard分布到所有磁盘上的数据，会拷贝到一块盘上。

    对应这个改变，在设计shards时，如果一个节点有10块磁盘，共3个节点，则shards至少30个，才能分布在30块盘上（即最大限度使用磁盘空间）。

集群的分片和副本配置

分片（Shard）

一个索引会分成多个分片存储，分片数量在索引建立后不可更改
分片数是与检索速度非常相关的的指标，如果分片数过少或过多都会导致检索比较慢。分片数过多会导致检索时打开比较多的文件别外也会导致多台服务器之间通讯。而分片数过少会导致单个分片索引过大，所以检索速度慢。基于索引分片数=数据总量/单分片数的计算公式，在确定分片数之前需要进行单服务单索引单分片的测试，目前我们测试的结果单个分片的内容为10G。

副本（replicas）

每个索引的数据备份数量。
ElasticSearch在创建索引数据时，最好指定相关的shards数量和replicas， 否则会使用服务器中的默认配置参数shards=5，replicas=1。

因为这两个属性的设置直接影响集群中索引和搜索操作的执行。假设你有足够的机器来持有碎片和副本，那么可以按如下规则设置这两个值：

• 1) 拥有更多的碎片可以提升索引执行能力，并允许通过机器分发一个大型的索引；
• 2) 拥有更多的副本能够提升搜索执行能力以及集群能力。

对于一个索引来说，number_of_shards只能设置一次，而number_of_replicas可以使用索引更新设置API在任何时候被增加或者减少。

这两个配置参数在配置文件的配置如下：

index.number_of_shards: 5
number_of_replicas: 1

Elastic官方文档建议：一个Node中一个索引最好不要多于三个shards.配置total_shards_per_node参数，限制每个index每个节点最多分配多少个发片.

集群的优化总结

1：java jdk版本尽量高一点，否则容易出现bug
2：es集群结点规划好，master，client，data node 分开，关闭data node 的http功能
3：合理利用内存
4：根据机器数，磁盘数，索引大小等硬件环境，根据测试结果，设置最优的分片数和备份数，单个分片最好不超过10GB，定期删除不用的索引，做好冷数据的迁移。
5：保守配置内存限制参数，尽量使用doc value存储以减少内存消耗，查询时限制size、from参数。
6：结合实际场景，做好集群监控