参考：
https://developer.aliyun.com/article/879525
ES调优手段
设计调优
a. 根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 rollover API 滚动索引；(rollover API我会单独写一个代码案例做讲解，公众号：JavaPub) b. 使用别名进行索引管理；（es的索引名不能改变，提供的别名机制使用非常广泛。） c. 每天凌晨定时对索引做force_merge操作，以释放空间； d. 采取冷热分离机制，热数据存储到SSD，提高检索效率；冷数据定期进行shrink操作，以缩减存储； e. 采取curator进行索引的生命周期管理； f. 仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器； g. Mapping阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。
写入调优
写入前副本数设置为0； 写入前关闭refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制； 写入过程中：采取bulk批量写入； 写入后恢复副本数和刷新间隔； 尽量使用自动生成的id。
查询调优
禁用wildcard；（通配符模式，类似于%like%） 禁用批量terms（成百上千的场景）； 充分利用倒排索引机制，能keyword类型尽量keyword；
ES部署时Linux系统设置调优
1，关闭swap 2，设置最大文件句柄数 3，堆内存设置：节点内存/2
ES怎样进行master选举
1，Elasticsearch 的选主是 ZenDiscovery 模块负责的，主要包含 Ping（节点之间通过这个 RPC 来发 现彼此）和 Unicast（单播模块包含一个主机列表）这两部分；
2，对所有可以成为 master 的节点（node.master: true）根据 nodeId 字典排序，每次选举每个节 点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第 0 位）节点，暂且认为它是 master 节点。
3，如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为 master 节点数 n/2+1）并且该节点自己也选 举自己，那这个节点就是 master。否则重新选举一直到满足上述条件。
避免脑裂
1，当集群 master 候选数量不小于 3 个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题；
2，当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为 data节点，避免脑裂问题。
Lucene 的segment
1，Lucene 索引是由多个段组成，段本身是一个功能齐全的倒排索引。
2，段是不可变的，允许 Lucene 将新的文档增量地添加到索引中，而不用从头重建索引。
3，对于每一个搜索请求而言，索引中的所有段都会被搜索，并且每个段会消耗CPU 的时钟周、文件句柄和内存。这意味着段的数量越多，搜索性能会越低。
4，为了解决这个问题，Elasticsearch 会合并小段到一个较大的段，提交新的合并段到磁盘，并删除那些旧的小段。
标签：常见问题,写入,索引,调优,master,节点,ES 来源： https://www.cnblogs.com/tkzc2013/p/16487813.html
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