小橘子的召唤：我的ES集群优化实战记录
大家我是你们的老朋友，一个喜欢瞎折腾的博主。最近，我这边的ES集群出了点小状况，响应速度慢的跟蜗牛爬似的，用户那边怨声载道的。没办法，谁让咱是搞技术的，硬着头皮也得上！我开始了我的“小橘子召唤”之旅，为啥叫这名？ 往下看你们就知道了！
我得摸清楚情况。直接登录Kibana，打开监控面板，一顿操作猛如虎，结果发现CPU占用率和内存使用率都高的吓人。老规矩，先看日志！翻来覆去看了半天，发现大量的GC（垃圾回收）日志，而且每次GC的时间都挺长的。初步判断，是JVM堆内存不足导致的频繁GC。
找到问题就好办了，第一步，加大JVM堆内存。我把ES_HEAP_SIZE环境变量调大了，原来是8G，直接翻倍到16G。重启ES节点，再观察监控，GC的频率是下来了，但是CPU占用率还是很高，虽然没有之前那么夸张，但是依旧居高不下。
光靠加大内存好像不太行，看来还得从ES本身入手。想起之前有同事提到过ES的索引优化，于是我开始研究索引的设置。发现有些索引的refresh_interval设置的太短了，导致ES频繁刷新索引，增加了CPU的负担。果断把refresh_interval调长，从1秒改成30秒。改完之后，效果立竿见影，CPU占用率明显下降了！
然后，我又检查了ES的查询语句。发现有些查询语句写的非常糟糕，使用了大量的通配符和模糊查询，导致ES需要扫描大量的索引数据。赶紧把这些慢查询语句找出来，然后和业务开发的同事一起优化。能用精确查询的就不用模糊查询，能避免使用通配符的就尽量避免。优化之后，查询速度提升了不少。
除了查询语句，我还关注了ES的mapping设置。有些字段设置了不必要的analyzer，浪费了大量的存储空间和CPU资源。把这些analyzer去掉，只保留必要的analyzer。我还使用了keyword类型来存储不需要分词的字段，进一步节省了存储空间。
一番优化下来，ES集群的性能总算是恢复了正常。CPU占用率和内存使用率都降到了一个合理的水平，查询速度也提升了不少。用户那边也开始夸我了，心里美滋滋的。
但是，这还没完。为了防止类似的问题再次发生，我还做了一些后续的工作：
- 建立了ES性能监控体系： 每天定时监控ES集群的各项指标，一旦发现异常，及时报警。
- 定期Review ES配置： 定期检查ES的配置，看看是否有需要优化的地方。
- 组织ES知识分享： 定期组织团队成员分享ES的使用经验和优化技巧，提高团队的整体水平。
对了，为啥叫“小橘子的召唤”？因为优化ES集群的那几天，我每天都抱着一箱小橘子啃。酸酸甜甜的橘子，能让我保持清醒的头脑，快速找到问题的根源。小橘子也算是我的幸运符！哈哈！
这回ES集群优化，让我深刻体会到，性能优化是一个持续不断的过程。我们需要不断学习新的知识，不断尝试新的方法，才能保持ES集群的健康运行。希望我的这回实践记录，能对大家有所帮助。如果大家有什么好的ES优化经验，也欢迎在评论区分享！
