很多同学在搭建Elasticsearch的时候几乎都是最简单的配置，因为业务初期的时候，elasticsearch的业务不多，也不需要很高的配置。待业务上线上，根据业务的实际情况，积累的数据越来越多，查询和索引的频率越来越高，就需要正视下线上的elasticsearch的集群规划了。
今天给大家分享一个案例，也是大家会经常遇到的情况。例如：线上部署了一个3个节点的elasticsearch集群，在业务的非高峰期，从监控看来，整个集群的资源暂用非常的高，这个是不是正常情况呢？需要怎么处理呢？下面就来给大家分析一下。
问题分析：
在elasticsearch的每一个分片上，即使不用他也会占据一定的cpu和内存资源。在业务非高峰期，那也就是没有太多的查询和索引。所以这里的核心点主要就是index里面的每一个shard分片占据了大量的服务器资源。
解决思路：
1、查看index下面的分片是否过多，我们一般确保每一个shard分片分配512m-1G的堆内存即可。如果index下面数据不多，设计的分片很多的话，那就直接考虑缩小分片数，从新进行索引数据。
2、如果当前分片里面的数据很多都过时了，不需要在查询的时候进行过滤，那么考虑下集群的冷热架构，把过时的数据切换到冷备份节点去。
以上就是elasticsearch在业务非高峰期，服务器资源占用高的情况下如何排查问题，解决问题
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