getrace系統的所有搜尋都是用elasticsearch來做的，在使用elasticsearch的過程中碰到了一些問題，這裡記錄一下。
一 . 在查詢呼叫鏈的時候。整體資料量大（每天60g * 7 = 420g），但是結果集比較少(只有幾百行)的時候，查詢時間經常會超過1分鐘，慢的甚至需要5，6分鐘.
優化1：經過深入測試發現，是因為batchsize設定過大（一開始設定為integer.max），具體原因還未分析過
searchrequestbuilder searchrequestbuilder = client.preparesearch(indices).settypes(type)
.setquery(builderquerybuilder(matches)).setsearchtype(searchtype).setscroll(new timevalue(500000)).setsize(batchsize)；
優化後大部分查詢都在30秒以內
二. 在查詢應用的介面呼叫分析資料時，如果搜尋的時間跨度
很長，並且資料是一次性讀入到記憶體，這樣就可能會出現記憶體不夠的情況
優化1： 為了解決這個問題，採用了分批查詢介面，每次查詢500條資料，因為業務上需要對日誌做排序，在查詢的時候需要在查詢介面上新增排序引數
三. 隨著呼叫鏈日誌量的增多，經常會出現redis日誌堆積的情況。呼叫鏈日誌寫入el的速度在2000-3000行每秒。
經過分析，堆積的原因可能在兩方面，一是el集群本身效能需要優化，二是logstash寫入el時可能發生了阻塞。
優化1：修改了el的配置，讓el重新整理日誌的時間變為30分鐘
優化2：通過日誌分析logstash經常會出現full gc，因為日誌在流過logstash的時候，會建立很多臨時物件，如果年輕代過小的話，會導致年輕代很快就被塞滿，從發生yong gc，多次yong gc之後，本來是很快就會被釋放的臨時變數也會被遷移到年老代。導致年老代頻繁被塞滿，從而經常發生full gc。解決的辦法是調大年輕代的比例，讓臨時變數在年輕代盡量多保留一段時間，這樣當yong gc的時候就可以釋放掉很多臨時變數。
elasticsearch效能優化
elasticsearch查詢依賴作業系統的頁面快取記憶體 file system cache 因此除了需要給elasticsearch的jvm分配足夠的記憶體以外，還需要給頁快取預留記憶體。例如單機32g記憶體，給jvm配置16g記憶體後，剩餘16g預留記憶體不需要額外配置，也不要讓其他程序占用這...
ElasticSearch效能優化策略
一 伺服器部署演算法的基本思想 1 增加1 2臺伺服器，用於負載均衡節點 elasticsearch的配置檔案中有2個引數 node.master和node.data。這兩個參 數搭配使用時，能夠幫助提供伺服器效能。1.1 node.master false node.data true 該node...
ElasticSearch效能優化策略
elasticsearch效能優化主要分為4個方面的優化。一 伺服器部署 1 增加1 2臺伺服器，用於負載均衡節點 elasticsearch的配置檔案中有2個引數 node.master和node.data。這兩個參 數搭配使用時，能夠幫助提供伺服器效能。1.1 node.master false...