ES 的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，需要根据公司要求，进行偏向性的优化

针对于搜索性能要求不高，但是对写入要求较高的场景，我们需要尽可能的选择恰当写优化策略。综合来说，可以考虑以下几个方面来提升写索引的性能

• 加大Translog Flush，目的是降低Iops、Writeblock
• 增加Index Refesh间隔，目的是减少Segment Merge的次数
• 调整Bulk 线程池和队列
• 优化节点间的任务分布
• 优化Lucene层的索引建立，目的是降低CPU及IO

优化存储设备

ES 是一种密集使用磁盘的应用，在段合并的时候会频繁操作磁盘，所以对磁盘要求较高，当磁盘速度提升之后，集群的整体性能会大幅度提高

合理使用合并

Lucene 以段的形式存储数据。当有新的数据写入索引时， Lucene 就会自动创建一个新的段

随着数据量的变化，段的数量会越来越多，消耗的多文件句柄数及 CPU 就越多，查询效率就会下降

由于 Lucene 段合并的计算量庞大，会消耗大量的 I/O，所以 ES 默认采用较保守的策略，让后台定期进行段合并

减少 Refresh 的次数

Lucene 在新增数据时，采用了延迟写入的策略

• 默认情况下索引的refresh_interval 为1 秒
• 将待写入的数据先写到内存中，超过 1 秒（默认）时就会触发一次 Refresh，然后 Refresh 会把内存中的的数据刷新到操作系统的文件缓存系统中

如果对搜索的实效性要求不高，可以将 Refresh 周期延长，例如 30 秒；可以有效地减少段刷新次数，但需要消耗更多的 Heap 内存

加大 Flush 设置

Flush 的主要目的是把文件缓存系统中的段持久化到硬盘，当 Translog 的数据量达到 512MB 或者 30 分钟时，会触发一次 Flush。

index.translog.flush_threshold_size 参数的默认值是 512MB，进行修改

• 增加参数值
  • 文件缓存系统中可能需要存储更多的数据
  • 需要为操作系统的文件缓存系统留下足够的空间

减少副本的数量

ES 为了保证集群的可用性，提供了 Replicas（副本）支持，然而每个副本也会执行分析、索引及可能的合并过程，所以 Replicas 的数量会严重影响写索引的效率

当写索引时，需要把写入的数据都同步到副本节点，副本节点越多，写索引的效率就越慢

如果需要大批量进行写入操作，可以先禁止Replica复制，设置

• index.number_of_replicas: 0 关闭副本
• 在写入完成后， Replica 修改回正常的状态