内容简介：最近在做日志搜集系统，涉及到Kafka到ES的数据解析写入，但是Kafka的写入效率远远高于ES，造成大量的数据在Kafka中积累，且ES的数据更新非常缓慢，最终造成了在Kibana中查询的时候发现，ES中的数据有接近9个小时的数据延迟，这显然是不可接受的。因此，必须着手优化ES的写入效率。在尽可能不改变已有配置的情况下，写入效率优先可以考虑以下两点。一开始我们的解析器是通过单条数据的形式提交的数据，很明显这种方式在大数据量的时候就越来越慢，因此我们必须修改为批量提交的方式。ES的bulk提交有个限制就是
最近在做日志搜集系统，涉及到Kafka到ES的数据解析写入，但是Kafka的写入效率远远高于ES，造成大量的数据在Kafka中积累，且ES的数据更新非常缓慢，最终造成了在Kibana中查询的时候发现，ES中的数据有接近9个小时的数据延迟，这显然是不可接受的。因此，必须着手优化ES的写入效率。在尽可能不改变已有配置的情况下，写入效率优先可以考虑以下两点。
必须使用bulk方式提交写入数据
一开始我们的解析器是通过单条数据的形式提交的数据，很明显这种方式在大数据量的时候就越来越慢，因此我们必须修改为批量提交的方式。ES的bulk提交有个限制就是一次性提交的数据量不能超过15MB，因此，在考虑一次性提交多少条数据比较合适的时候，这个参数无比重要。根据分析，我们目前的数据量一次性bulk提交5000条数据比较合适，约为5-6MB的样子。当然不是越多越好，也不是满满地一定要达到15MB的限制，那样的风险太大，对于我们来讲，能够提升速率满足需求即可。并且我们的程序优化过后能够满足随时根据参数调整bulk请求数量的参数。我们的k8s中对应的容器配置是这样的：
可根据实际情况调整bulk queue size
bulk queue size是ES的数据处理队列大小，由于ES在接收到数据之后需要做一些索引处理，因此需要将接收到的请求暂放到队列中进行缓冲处理，这个队列默认的值是根据机器的配置动态计算的，一般为200左右。为什么说要根据实际情况来调整呢？因为默认情况下，200左右的队列大小已经够用，比如我们现在的情况客户端配置的队列大小只有50。当然并发量实在是太大的时候，可以适当调整这个参数。需要在配置文件 elasticsearch.yml 中增加以下配置：
thread_pool.bulk.queue_size: 5000
其他一些临时修改方案
主要是2个参数：index.refresh_interval 和 index.number_of_replicas 。为什么说是临时修改方案呢？因为这些方案需要修改索引配置，并且不能长期保持该方案运行，否则会引起稳定性的问题，必须在适当时候再调整回来。参考官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/indexing-performance.html
参考链接：
以上所述就是小编给大家介绍的《优化ElasticSearch写入效率》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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