略微加速

性能测试永远是复杂的，所以在你的方法里已经要尽可能的科学。 随机摆弄旋钮以及写入开关可不是做性能调优的好办法。如果有太多种 可能 ，我们就无法判断到底哪一种有最好的 效果 。合理的测试方法如下：

显而易见的，优化性能应该使用批量请求。 批量的大小则取决于你的数据、分析和集群配置，不过每次批量数据 5–15 MB 大是个不错的起始点。注意这里说的是物理字节数大小。文档计数对批量大小来说不是一个好指标。比如说，如果你每次批量索引 1000 个文档，记住下面的事实：

这可是完完全全不一样的批量大小了。批量请求需要在协调节点上加载进内存，所以批量请求的物理大小比文档计数重要得多。

从 5–15 MB 开始测试批量请求大小，缓慢增加这个数字，直到你看不到性能提升为止。然后开始增加你的批量写入的并发度（多线程等等办法）。

用 Marvel 以及诸如 iostat 、 top 和 ps 等工具监控你的节点，观察资源什么时候达到瓶颈。如果你开始收到 EsRejectedExecutionException ，你的集群没办法再继续了：至少有一种资源到瓶颈了。或者减少并发数，或者提供更多的受限资源（比如从机械磁盘换成 SSD），或者添加更多节点。

写数据的时候，要确保批量请求是轮询发往你的全部数据节点的。不要把所有请求都发给单个节点，因为这个节点会需要在处理的时候把所有批量请求都存在内存里。

磁盘在现代服务器上通常都是瓶颈。Elasticsearch 重度使用磁盘，你的磁盘能处理的吞吐量越大，你的节点就越稳定。这里有一些优化磁盘 I/O 的技巧：

段合并的计算量庞大， 而且还要吃掉大量磁盘 I/O。合并在后台定期操作，因为他们可能要很长时间才能完成，尤其是比较大的段。这个通常来说都没问题，因为大规模段合并的概率是很小的。

不过有时候合并会拖累写入速率。如果这个真的发生了，Elasticsearch 会自动限制索引请求到单个线程里。这个可以防止出现 段爆炸 问题，即数以百计的段在被合并之前就生成出来。如果 Elasticsearch 发现合并拖累索引了，它会会记录一个声明有 now throttling indexing 的 INFO 级别信息。

Elasticsearch 默认设置在这块比较保守：不希望搜索性能被后台合并影响。不过有时候（尤其是 SSD，或者日志场景）限流阈值太低了。

默认值是 20 MB/s，对机械磁盘应该是个不错的设置。如果你用的是 SSD，可以考虑提高到 100–200 MB/s。测试验证对你的系统哪个值合适：

PUT /_cluster/settings
{
    "persistent" : {
        "indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "100mb"
    }
}

如果你在做批量导入，完全不在意搜索，你可以彻底关掉合并限流。这样让你的索引速度跑到你磁盘允许的极限：

PUT /_cluster/settings
{
    "transient" : {
        "indices.store.throttle.type" : "none" 
    }
}

如果你使用的是机械磁盘而非 SSD，你需要添加下面这个配置到你的 elasticsearch.yml 里：

index.merge.scheduler.max_thread_count: 1

机械磁盘在并发 I/O 支持方面比较差，所以我们需要降低每个索引并发访问磁盘的线程数。这个设置允许 max_thread_count + 2 个线程同时进行磁盘操作，也就是设置为 1 允许三个线程。

对于 SSD，你可以忽略这个设置，默认是 Math.min(3, Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2) ，对 SSD 来说运行的很好。

最后，你可以增加 index.translog.flush_threshold_size 设置，从默认的 512 MB 到更大一些的值，比如 1 GB。这可以在一次清空触发的时候在事务日志里积累出更大的段。而通过构建更大的段，清空的频率变低，大段合并的频率也变低。这一切合起来导致更少的磁盘 I/O 开销和更好的索引速率。当然，你会需要对应量级的 heap 内存用以积累更大的缓冲空间，调整这个设置的时候请记住这点。

最后，还有一些其他值得考虑的东西需要记住：