本文目录#

引言#

Elasticsearch 查询性能受索引设计、查询 DSL、资源配置影响。本文总结瓶颈分析方法与调优策略。

性能诊断#

  • 使用 _profile API 分析查询耗时；
  • 查看 Hot Threads、Task API；
  • 监控 search.query_time_in_millis；
  • Kibana Stack Monitoring 观察节点性能。

调优手段#

  • 合理 mapping：字段类型、keyword vs text；
  • Filter + Query：使用 bool，过滤条件放在 filter；
  • 使用 doc_values 支持排序聚合；
  • 控制分页：search_after、scroll；
  • 缓存：query_cache, request_cache；
  • 水平扩展：增加分片、副本。

资源配置#

  • JVM Heap 约占物理内存 50%，最大 32GB；
  • 尽量使用 SSD；
  • 控制 Shard 大小 20GB~50GB；
  • 禁止长 GC，使用 G1 GC。

总结#

通过查询分析、mapping 调整和资源优化，Elasticsearch 能保持稳定的查询性能。持续监控与压测是关键。

参考资料#

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