Elasticsearch介绍（八）如何增加Elasticsearch的索引速度

Elasticsearch我们只是是搜索引擎框架，在项目中使用非常频繁，在做大数据的环节里面，数据采集的速度会非常快，我们如何快速的把这些数据都存储到elasticsearch中呢？如何加快elasticsearch的索引速度呢？这篇文章我们就来介绍下。

首先先说下，在大数据的环节里面，我们数据采集和存储的流程一般如下：

我们大多都是通过应用程序从消息队列里面进行数据消费的，所以这里假设数据存储室elasticsearch，我们该如何提升elasticsearch的索引速度呢？下面我们来介绍下详细的方法和措施

一、java程序使用bulk+多线程的方式进行数据的推送

由于项目的不同，线上环境的不同，服务器配置的不同，每一个document的数据不同，elasticsearch使用的版本不同，elasticsearch的配置不同，所以这里没有一个固定的bulk数据条数和多线程的线程数，因此在实际开发过程中，我们需要提前在针对生产环境的index做测试，挨个一步一步的把最有的bulk数量和多线程数量给测试出来，并且应用到生产环境中。具体测试步骤如下：

1、根据生产要求和数据预估量，创建相关的index mapping和分片数量

2、先使用单线程，bulk数量为100进行测试

3、再使用单线程，bulk数量为200这种，挨个100，100的新增，然后测试差不多合适的bulk数据量。

4、上诉bulk的数量应该固定了，那么此时增加到2个线程，进行测试。

5、再挨个 4个线程，8个线程，16个线程这样逐个增加，这样子计算出合适的多线程数量。

6、最后生产上的部署就可以使用上诉测试完的bulk数量和多线程数量。

建议：bulk每次的数据不能超过10M。

二、配置refresh时间

我们知道refresh就是把数据刷入到磁盘中，能供及时查询得到。如果当前的elasticsearch环境不是在线上实时性要求较高的环境下，可以调整下index.refresh_interval这个参数，把时间设置大一点，默认的是1s，生产上可以设置5s或者10s左右，适用于对实时性要求不高的场景

三、增大index buffer

我们直到数据是首先被写入indexbuffer的，然后再被刷入内存中，所以设置大一点index buffer，可以一次性存储更多的数据，增加了索引数据量。设置的属性是：indices.memory.index_buffer_size，那么这个值怎么计算呢？一般我们是这样的，一个shard我们线上一般分配一个G内存，如果当前index有10个分片，则indices.memory.index_buffer_size的值我们设置就为10g。

四、禁止swapping

这个不用多数，在es的服务器上都要掉这个swapping。

五、禁止refresh和replia

这里其实就是在索引的时候关闭掉elasticsearch的一些功能，待索引完毕后再打开这些功能。但是这个主要应用于离线的环境，在线的环境是不适用的。因为禁止之后，虽然索引的速度快了。但是一旦打开，集群内就会产生副本和刷新，此时大量的网络io被占用，服务器内存和cpu的使用率也会飙升，同时会持续一段时间，此时的查询性能会非常差。而且还有这个这个功能一般我们都是人工操作，虽然可以做成自动化脚本，但是还得需要人员去核对。所以这个点的操作性比较差，适合完全离线的环境。