Elasticsearch分片数量优化的最佳实践
在Elasticsearch中，分片数量的优化是一项重要的任务，它直接影响到系统的性能和扩展性。以下是根据搜索结果整理出的最佳实践：
在进行Elasticsearch性能优化时，首先要确保硬件环境的选择和系统拓朴设计合理。尽可能使用SSD硬盘和不错的CPU，因为Elasticsearch的厉害之处在于其本身的分布式架构以及Lucene的特性，而这些都依赖于IO性能的提升。此外，应采用HotWarm的架构模式，设置3种不同类型的节点：Master节点、Hot节点和Warm节点。Hot节点用于存储近期频繁使用的索引，建议使用SSD硬盘以保持良好的写性能；而Warm节点用于存储不经常访问的索引，可以使用普通的磁盘。
Elasticsearch的内存设置也是非常关键的。由于Elasticsearch构建基于Lucene，而Lucene设计的强大之处在于其能够很好地利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。因此，我们需要将一半的物理内存留给Lucene，另一半的物理内存留给ES（JVM
heap）。具体的分配原则如下：
当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给Lucene。
当机器内存大于64G时，根据主要的使用场景进行调整：
如果主要的使用场景是全文检索，建议给ESHeap分配4~32G的内存。
如果主要的使用场景是聚合或排序，并且大多数是numerics,dates,geo_points以及not_***yzed的字符类型，建议分配给ESHeap分配4~32G的内存。
如果使用场景是聚合或排序，并且都是基于***yzed字符数据，这时需要更多的heapsize，建议机器上运行多ES实例，每个实例保持不超过50%的ESheap设置（但不超过32G），50%以上留给Lucene。
分片数量的优化是Elasticsearch性能优化中的一个重要环节。过度分配分片可能会导致性能问题，因为每个分片都会消耗额外的文件句柄、内存和CPU资源。相反，如果分片数量太少，可能会导致集群扩展性差。因此，我们需要根据数据集的增长趋势来合理分配分片数量。Elasticsearch推荐的最大JVM堆空间是30~32G，所以可以将分片最大容量限制为30GB，然后再对分片数量做合理估算。例如，如果认为数据能达到200GB，那么推荐最多分配7到8个分片。
除了上述提到的最佳实践外，还有一些其他的优化策略可以帮助提高Elasticsearch的性能。例如，可以使用bulk
requests来增加索引速度，每个子请求都是独立执行的，因此一个子请求的失败不会影响其他子请求的成功。此外，可以通过调整index.refresh_interval来优化索引速度，如果有能力增加文档被索引和文档变为可搜索之间的时间量，可以将刷新间隔增加到一个更大的值，例如30s。
综上所述，Elasticsearch分片数量优化的最佳实践包括合理的硬件环境选择和系统拓朴设计、适当的内存设置、根据数据集增长趋势进行分片数量的优化，以及使用bulk
requests和调整刷新间隔等优化策略。这些实践可以帮助提高Elasticsearch的性能和扩展性，从而更好地支持业务需求。
