Elasticsearch 如何优化写入性能？

核心思路是减少刷新频率、批量提交、降低副本开销。具体操作：将 refresh_interval 设为 -1 禁用自动刷新，写入完成后手动 refresh；使用 Bulk API 批量提交文档（建议 5-15MB 一批）；写入期间将 number_of_replicas 设为 0，写完后恢复；调大 translog.flush_threshold_size 减少 flush 次数；合理路由使热点数据集中写入少数分片，避免跨节点协调开销。

追问

bulk 请求多大合适？

建议单次 bulk 请求体 5-15MB，文档数不超 10000。过大易触发 GC 甚至 OOM，过小则网络开销占比高。用 BulkProcessor 可自动攒批提交。

refresh_interval=-1 写完忘改回来怎么办？

新写入文档对搜索不可见，但不丢数据。生产中可在索引模板中设置正常值，仅写入任务启动时临时覆盖。

副本数为 0 风险多大？

单节点故障会丢分片数据。建议仅在大批量初始导入时使用，写完立即恢复副本并等待 allocation 完成。

translog 配置怎么调？

将 translog.durability 改为 async，translog.sync_interval 设为 30s，flush_threshold_size 从默认 512MB 调到 1GB，减少磁盘 fsync 次数。

冷热数据如何隔离写入？

用 ILM 策略将新数据写入热节点（SSD），rollover 后迁移到冷节点（HDD）。hot 阶段设短 refresh_interval，cold 阶段恢复默认。

写段代码

json
PUT /logs-write
{
  "settings": {
    "refresh_interval": "-1",
    "number_of_replicas": 0,
    "translog": {
      "durability": "async",
      "sync_interval": "30s"
    }
  }
}