Java相干
问：Elasticsearch 应用 ES_JAVA_OPTS 环境变量来配置JVM，比拟罕用的配置为 Xms，最小堆内存，Xmx，最大堆内存，设置的倡议是什么？答：这两个值的最佳实际是替换2g为应用物理机或者虚拟机的内存的一半
分布式相干
问：分布式个别应用几个节点：答：分布式一半应用奇数个节点，因为如果咱们集群中有三个节点，ABC，如果A和B，C失联，那么B和C会发现连贯不上A，就会标记A失联，而他们能够选举新的主节点，所以分布式系统个别都应用2n+1 其中n>0个节点，生产零碎中，起码为3个节点。
集群衰弱度
集群衰弱度分为分片衰弱度，索引衰弱度，集群衰弱度，指标分为绿，黄，红，三个等级。
分片衰弱度
红：至多一个主分片没有被调配。黄：至多一个正本调配没有被调配 绿：主副分片都失常调配。
索引衰弱度
索引衰弱度是此分片中最差的衰弱度。
集群衰弱度
集群衰弱度是此集群上索引中最差的衰弱度。
衰弱度相干API
GET /_cluster/health 获取集群的衰弱状态GET /_cluster/health?level=indices 获取所有索引的衰弱状态GET /_cluster/health/<index> 获取单个索引的衰弱状态GET /_cluster/allocation/explain 返回第一个未调配分片的起因 集群不衰弱排查流程
在节点离线当前，有可能因为节点数量不够，导致分片无奈调配，此时须要减少新的分片，让其重新分配。
索引配置谬误，分片规定配置谬误，导致无奈调配，这个时候须要重新配置索引，重新配置分片。
磁盘空间有余：当产生磁盘空间有余的时候，有可能也会导致调配失败，这个时候须要从新划分新的磁盘空间。呈现的谬误为 DANGLING_INDEX_IMPORTE
当呈现 EXISTING_INDEX_RESTORED 谬误时候，索引被敞开，须要把索引删除，再复原。
节点诊断
节点诊断API
GET /_cat/nodes?v 查看节点到根本信息即负载状况
GET /_nodes/stats/indices 查看节点的索引详情
POST /_cache/clear 革除节点缓存
节点内存问题
Elasticserach 集群长时间GC可能会导致集群变慢，产生OOM，甚至产生离线，这个时候须要进行诊断，个别由以下这几种状况会产生节点内存OOM
缓存占用过多内存。
大量简单的嵌套聚合可能引发频繁GC
有些时候须要配置断路器用来限度申请的查问，避免出现大量的OOM
Shard
Elasticsearch把一个索引分成多个Shard存储。个别倡议单个shard大小为20G到50G，对于一般搜寻类的数据管制在20G，日志数据管制在50G，每个节点数据管制在2T。
相干API
GET /_cat/shards/<index> 查看 Shard 信息POST /<alias>/_rollover/<target-index> 当索引满足某些条件时（如数据量太大）主动切到新的索引，非常适合无奈预估大小的工夫序列类索引POST /<index>/_forcemerge 强制合并索引数据POST /<index>/_shrink/<target-index> 新建索引并缩小主分片数量POST /<index>/_split/<target-index> 新建索引并减少主分片数量POST /_reindex 重建索引 深度分页
分页有三种形式
from + size
from 定义数据偏移量，size定义数据获取量，相似于sql的offset和limit。
scroll API
scroll 相似于sql的游标，查问的时候指定scroll=工夫参数应用，返回的后果带上scroll_id 下次查问的时候只须要指定scroll_id 即可。
POST /<index>/_search?scroll=1m{ "size": 100, "query": { "match" : { "title" : "elasticsearch" } }}POST /_search/scroll { "scroll" : "1m", "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==" } Search After API
Search After API 用作前一次后果作为下一次的查问条件，在查问体重应用search_after 参数，示例如下
GET <index>/_search{ "size": 10, "query": { "match" : { "title" : "elasticsearch" } }, "search_after": [1463538857, "654323"], "sort": [ {"date": "asc"}, {"_id": "asc"} ]} 看完三件事❤️
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