elasticsearch 1.x优化
设置Filter cache
缓存是提高性能的很重要的手段，es中的filter cache能够把搜索时的filter条件的结果进行缓存，当进行相同的filter搜索时（query不同，filter条件相同）,es能够很快的返回结果。这是因为第一次计算完filter后，es就把结果存储到了缓存中，下次搜索时，es就不用再计算。
Es的filter cache有两种，一种是node级别的cache(filter cache默认类型),一种是index级别的filter cache。Node级别的cache被整个node共享，并且可以使用百分比设置，对应的属性为indices.cache.filter.size，这个属性的值可以是百分比，也可以是具体的大小。Index级别的cache，顾名思义，就是针对单个索引的大小。Es官方并不推荐使用这种设置，因为谁也无法预测索引级别的缓存到底有多大（可能非常大，超过了node的对内存），一个索引可能分布在多个node上面，而多个node的结果如果汇总到一个node上，其结果可想而知。
设置Field cache
当对字段排序或者对字段做聚合（如facet）时，字段缓存（Field cache）非常重要。Es会将这些待排序或者聚合字段都加载到内存，以提高对这些字段的快速访问。注意，将字段都加载到内存是非常耗费资源的，所以，你应该保证field cache足够大，以足以将所有的结果都缓存起来，下次排序或facet时不用再次从磁盘进行加载。
可以通过设置indices.fielddata.cache.size为具体的大小，比如2GB，或者可用内存的百分比，比如40%。请注意，这个属性是node级别(不是index级别的).当这个缓存不够用时，为了跟新的缓存对象腾出空间，原来缓存的字段会被挤出来，这会导致系统性能下降。所以，请保证这个值足够大，能够满足业务需求。另外，如果你没有设置这个值，es默认缓存可以无限大。所以，在生产环境注意要设置这个值。
同时，我们也可以为field cache指定过期时间，系统默认缓存不过期。可以通过设置indices.fielddata.cache.expire为10m，表示缓存10分钟过期。Es建议，最好不要设置过期时间，因为将字段加载到内存是很浪费资源的。
设置circuit breaker
Circuit breaker，断路器。这个和field cache有关系。断路器可以估算待加载的field的大小。通过断路器，可以防止将特别大的field加载到内存，导致内存溢出。断路器发现待加载的filed超过java的对内存时，会产生一个异常，防止field的继续加载，从而起到保护系统的作用。有两个属性可以设置断路器，一个是indices.fielddata.breaker.limit,这个值默认是80%。这个值可以动态修改，通过集群设置的api就可以修改。80%就是说，当待加载的field超过es可用堆内存的80%时，就会抛一个异常。
另一个属性是indices.fielddata.breaker.overhead,默认值为1.03，es将使用这个值乘以field实际的大小作Field估算值。
设置Index Buffers
设置Index Refresh rate(索引刷新频率）
综合考虑
记住，对ES来说，缓存（caches）与缓冲(buffers)是提高索引（index）和搜索（query）性能的关键因素。
在我们优化es之前，我们必须时刻牢记一点，es需要足够多的内存，越多越好。但是，也不能把所有的内存都分配给es。分配给es的内存最好是保持在物理内存的50-60%左右，因为os也需要内存支持用户进程，比如分配线程，io缓存等。但是，物理内存的50-60%也不是唯一标准。假如你的内存有256G，即便和OS预留10%的内存，也有25G，足够操作系统使用。另外，最好设置Xmx和Xms一样大，避免heap size的resizing。
做性能测试时，在相同的情形下，测试结果应该是可以重现的。你做的任何参数的修改，都应该使用进行性能测试，看性能是否有所提高。以性能测试为检验标准，是我们进行优化的必要前提。