Elasticsearch写入调优的？

Elasticsearch的写入性能调优是关键，尤其在高写入负载下。以下是一些常见的 Elasticsearch 写入性能调优策略：

1. Bulk API：
   • 使用 Bulk API 进行批量写入，而不是单独的文档写入。Bulk API 允许一次性发送多个文档，减少网络开销和提高写入效率。确保在 Bulk 请求中使用正确的操作类型（index、create、update、delete）以满足需求。
2. 并发度设置：
   • 调整并发度（concurrency）以优化写入性能。可以通过调整并发的线程数来找到最佳的性能点。但请注意，过高的并发度可能会导致资源竞争和性能下降，需要在实际情况中进行测试和调整。
3. Refresh Interval：
   • 默认情况下，Elasticsearch每秒执行一次刷新操作，以使写入的文档对搜索可见。在高写入负载下，可以调整刷新间隔（refresh interval）以降低刷新频率，从而提高写入性能。但这也会导致数据在搜索中的延迟增加。

   PUT /my_index/_settings
   {
     "settings": {
       "index.refresh_interval": "30s"
     }
   }
   

4. Indexing Buffer Size：
   • 调整索引缓冲区大小以优化写入性能。索引缓冲区是用于存储待写入文档的内存区域。可以通过调整 index.translog.durability 和 index.translog.sync_interval 参数来改变索引缓冲区的行为。

   PUT /my_index/_settings
   {
     "settings": {
       "index.translog.durability": "async",
       "index.translog.sync_interval": "5s"
     }
   }
   

5. Disabling Replicas During Bulk Writes：
   • 在进行大规模的批量写入时，可以暂时禁用副本（replicas）以提高写入性能。在写入完成后，可以重新启用副本。

   PUT /my_index/_settings
   {
     "settings": {
       "number_of_replicas": 0
     }
   }
   

6. Node Configuration：
   • 在写入负载较大的情况下，考虑使用专门的写入节点。写入节点可以专注于处理写入操作，而不受查询和检索操作的干扰。
7. 使用异步写入：
   • 对于非关键写入操作，可以考虑使用异步写入。异步写入将写入操作放入队列中，以提高写入的整体性能，但可能导致部分写入延迟。

这些是一些常见的 Elasticsearch 写入性能调优策略。在实际应用中，需要根据具体的使用场景和需求进行调整，并在调整后进行性能测试以确保改进的有效性。