Elasticsearch 写入性能优化有哪些常见手段？

Elasticsearch 写入性能优化常见手段主要有以下 10 个方向，建议根据具体业务场景组合使用：

批量写入优化

使用_bulk API 批量提交文档
建议每批次 5-15MB 数据量
并发执行多个批量请求

索引配置调优

json 复制代码

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index.refresh_interval": "30s",  // 降低刷新频率
    "index.number_of_replicas": 0,    // 写入时禁用副本
    "index.translog.durability": "async" // 异步translog
  }
}

硬件资源优化

使用 SSD 磁盘（IOPS 提升 10 倍+）
预留 50% 内存给文件系统缓存
设置合理的 JVM 堆内存（建议不超过 32GB）

文档结构优化

避免嵌套文档（Nested）类型
禁用不需要的字段索引

json 复制代码

"my_field": { 
  "type": "keyword",
  "index": false  // 不索引该字段
}

分片策略优化

单个分片大小控制在 20-50GB
分片数 = 节点数 × 1.5（写入密集型场景）
使用 routing 路由写入

线程池调整

yaml 复制代码

thread_pool:
  write:
    size: 16       # 根据 CPU 核数调整
    queue_size: 1000

存储优化

禁用 _source 字段（节省 30%+ 存储）

json 复制代码

PUT /my_index
{
  "_source": {
    "enabled": false
  }
}

合并策略优化

json 复制代码

"index.merge.policy": {
  "max_merged_segment": "5gb",
  "segments_per_tier": 10
}

集群架构优化

专用协调节点处理写入请求
冷热分离架构（Hot-Warm）
使用 Ingest Pipeline 预处理数据

监控与诊断

bash 复制代码

# 查看写入延迟
GET _nodes/hot_threads

# 监控 segment 状态
GET /_cat/segments?v

典型优化效果对比：

优化项	默认配置	优化配置	吞吐提升
批量写入	单文档	5MB批次	10x+
刷新间隔	1s	30s	3x
副本数	1	0	2x
线程池队列	200	1000	5x

注意事项：

日志类场景建议禁用副本，搜索类场景保留副本
调优后需持续监控 CPU/IO 使用率
定期执行 _forcemerge 减少 segment 数量
7.x+ 版本建议使用时序模式（Time Series）