在讲 segment 之前，我们先用一张图了解下 ES 的整体存储架构图，方便后面内容的理解：
一、segment文件的合并流程：
当我们往 ElasticSearch 写入数据时，数据是先写入 memory buffer，然后定时（默认每隔1s）将 memory buffer 中的数据写入一个新的 segment 文件中，并进入 Filesystem cache（同时清空 memory buffer），这个过程就叫做 refresh；每个 Segment 事实上是一些倒排索引的集合， 只有经历了 refresh 操作之后，数据才能变成可检索的。
ElasticSearch 每次 refresh 一次都会生成一个新的 segment 文件，这样下来 segment 文件会越来越多。那这样会导致什么问题呢？因为每一个 segment 都会占用文件句柄、内存、cpu资源，更加重要的是，每个搜索请求都必须访问每一个segment，这就意味着存在的 segment 越多，搜索请求就会变的更慢。
每个 segment 是一个包含正排（空间占比90~95%）+ 倒排（空间占比5~10%）的完整索引文件，每次搜索请求会将所有 segment 中的倒排索引部分加载到内存，进行查询和打分，然后将命中的文档号拿到正排中召回完整数据记录。如果不对segment做配置，就会导致查询性能下降
那么 ElasticSearch 是如何解决这个问题呢？ ElasticSearch 有一个后台进程专门负责 segment 的合并，定期执行 merge 操作，将多个小 segment 文件合并成一个 segment，在合并时被标识为 deleted 的 doc（或被更新文档的旧版本）不会被写入到新的 segment 中。合并完成后，然后将新的 segment 文件 flush 写入磁盘；然后创建一个新的 commit point 文件，标识所有新的 segment 文件，并排除掉旧的 segement 和已经被合并的小 segment；然后打开新 segment 文件用于搜索使用，等所有的检索请求都从小的 segment 转到 大 segment 上以后，删除旧的 segment 文件，这时候，索引里 segment 数量就下降了。如下面两张图：
所有的过程都不需要我们干涉，es会自动在索引和搜索的过程中完成，合并的segment可以是磁盘上已经commit过的索引，也可以在内存中还未commit的segment：合并的过程中，不会打断当前的索引和搜索功能。
二、segment 的 merge 对性能的影响：
segment 合并的过程，需要先读取小的 segment，归并计算，再写一遍 segment，最后还要保证刷到磁盘。可以说，合并大的 segment 需要消耗大量的 I/O 和 CPU 资源，同时也会对搜索性能造成影响。所以 Elasticsearch 在默认情况下会对合并线程进行资源限制，确保它不会对搜索性能造成太大影响。
默认情况下，归并线程的限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec 是 20MB。对于写入量较大，磁盘转速较高，甚至使用 SSD 盘的服务器来说，这个限速是明显过低的。对于 ELK Stack 应用，建议可以适当调大到 100MB或者更高。设置方式如下：
PUT /_cluster/settings
{
"persistent" : {
"indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "100mb"
}
}
或者不限制：
PUT /_cluster/settings
{
"transient" : {
"indices.store.throttle.type" : "none"
}
}三、手动强制合并 segment：
ES 的 API 也提供了命令来支持强制合并 segment，即 optimize 命令，它可以强制一个分片 shard 合并成 max_num_segments 参数指定的段数量，一个索引它的segment数量越少，它的搜索性能就越高，通常会optimize 成一个 segment。
但需要注意的是，optimize 命令是没有限制资源的，也就是你系统有多少IO资源就会使用多少IO资源，这样可能导致一段时间内搜索没有任何响应，所以，optimize命令不要用在一个频繁更新的索引上面，针对频繁更新的索引es默认的合并进程就是最优的策略。如果你计划要 optimize 一个超大的索引，你应该使用 shard allocation（分片分配）功能将这份索引给移动到一个指定的 node 机器上，以确保合并操作不会影响其他的业务或者es本身的性能。
但是在特定场景下，optimize 也颇有益处，比如在一个静态索引上（即索引没有写入操作只有查询操作）是非常适合用optimize来优化的。比如日志的场景下，日志基本都是按天，周，或者月来索引的，旧索引实质上是只读的，只要过了今天、这周或这个月就基本没有写入操作了，这个时候我们就可以通过 optimize 命令，来强制合并每个shard上索引只有一个segment，这样既可以节省资源，也可以大大提升查询性能。
optimize 的 API 如下：
POST /logstash-2014-10/_optimize?max_num_segments=1
四、segment 性能相关设置：
1、查看某个索引中所有 segment 的驻留内存情况：
curl -XGET 'http://host地址:port端口/_cat/segments/索引节点名称?v&h=shard,segment,size,size.memory'
2、性能优化：
（1）合并策略：
合并线程是按照一定的运行策略来挑选 segment 进行归并的。主要有以下几条：
① index.merge.policy.floor_segment：默认 2MB，小于该值的 segment 会优先被归并。
② index.merge.policy.max_merge_at_once：默认一次最多归并 10 个 segment
③ index.merge.policy.max_merge_at_once_explicit：默认 forcemerge 时一次最多归并 30 个 segment
④ index.merge.policy.max_merged_segment：默认 5 GB，大于该值的 segment，不用参与归并，forcemerge 除外
（2）设置延迟提交：
根据上面的策略，我们也可以从另一个角度考虑如何减少 segment 归并的消耗以及提高响应的办法：加大 refresh 间隔，尽量让每次新生成的 segment 本身大小就比较大。这种方式主要通过延迟提交实现，延迟提交意味着数据从提交到搜索可见有延迟，具体需要结合业务配置，默认值1s；
针对索引节点粒度的配置如下：
curl -XPUT http://host地址:port端口/索引节点名称/_settings -d '{"index.refresh_interval":"10s"}'
（3）对特定字段field禁用 norms 和 doc_values 和 stored：
norms、doc_values 和 stored 字段的存储机制类似，每个 field 有一个全量的存储，对存储浪费很大。如果一个 field 不需要考虑其相关度分数，那么可以禁用 norms，减少倒排索引内存占用量，字段粒度配置 omit_norms=true；如果不需要对 field 进行排序或者聚合，那么可以禁用 doc_values 字段；如果 field 只需要提供搜索，不需要返回则将 stored 设为 false；
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