問題2：資料量幾十個G的場景下，elasticsearch reindex速度太慢，從舊索引導資料到新索引，目前最佳方案是什麼？
2、Reindex簡介
5.X版本後新增Reindex。Reindex可以直接在Elasticsearch叢集裡面對資料進行重建，如果你的mapping因為修改而需要重建，又或者索引設定修改需要重建的時候，借助Reindex可以很友善的異步進行重建，并且支援跨叢集間的資料遷移。比如按天建立的索引可以定期重建合并到以月為機關的索引裡面去。當然索引裡面要啟用_source。
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
、
3、原因分析
reindex的核心做跨索引、跨叢集的資料遷移。
慢的原因及優化思路無非包括：
1）批量大小值可能太小。
需要結合堆記憶體、線程池調整大小；
2）reindex的底層是scroll實作，借助scroll并行優化方式，提升效率；
3）跨索引、跨叢集的核心是寫入資料，考慮寫入優化角度提升效率。
4、Reindex提升遷移效率的方案
4.1 提升批量寫入大小值
預設情況下，_reindex使用1000進行批量操作，您可以在source中調整batch_size。
"index": "source",
"size": 5000
"index": "dest",
"routing": "=cat"
批量大小設定的依據：
（1）使用批量索引請求以獲得最佳性能。
批量大小取決于資料、分析和叢集配置，但一個好的起點是每批處理5-15 MB。
注意，這是實體大小。文檔數量不是度量批量大小的好名額。例如，如果每批索引1000個文檔，:
1）每個1kb的1000個文檔是1mb。
2）每個100kb的1000個文檔是100 MB。
這些是完全不同的體積大小。
（2）逐漸遞增文檔容量大小的方式調優。
1）從大約5-15 MB的大容量開始，慢慢增加，直到你看不到性能的提升。然後開始增加批量寫入的并發性(多線程等等)。
2）使用kibana、cerebro或iostat、top和ps等工具監視節點，以檢視資源何時開始出現瓶頸。如果您開始接收EsRejectedExecutionException，您的叢集就不能再跟上了:至少有一個資源達到了容量。要麼減少并發性，或者提供更多有限的資源(例如從機械硬碟切換到ssd固态硬碟)，要麼添加更多節點。
4.2 借助scroll的sliced提升寫入效率
Reindex支援Sliced Scroll以并行化重建索引過程。 這種并行化可以提高效率，并提供一種友善的方法将請求分解為更小的部分。
sliced原理（from medcl）
1）用過Scroll接口吧，很慢？如果你資料量很大，用Scroll周遊資料那确實是接受不了，現在Scroll接口可以并發來進行資料周遊了。
2）每個Scroll請求，可以分成多個Slice請求，可以了解為切片，各Slice獨立并行，利用Scroll重建或者周遊要快很多倍。
slicing使用舉例
slicing的設定分為兩種方式：手動設定分片、自動設定分片。
手動設定分片參見官網。
自動設定分片如下：
POST _reindex?slices=5&refresh
slices大小設定注意事項：
1）slices大小的設定可以手動指定，或者設定slices設定為auto，auto的含義是：針對單索引，slices大小=分片數；針對多索引，slices=分片的最小值。
2）當slices的數量等于索引中的分片數量時，查詢性能最高效。slices大小大于分片數，非但不會提升效率，反而會增加開銷。
3）如果這個slices數字很大(例如500)，建議選擇一個較低的數字，因為過大的slices 會影響性能。
4.3 ES副本數設定為0
如果要進行大量批量導入，請考慮通過設定index.number_of_replicas來禁用副本：0。
主要原因在于：複制文檔時，将整個文檔發送到副本節點，并逐字重複索引過程。 這意味着每個副本都将執行分析，索引和潛在合并過程。
相反，如果您使用零副本進行索引，然後在提取完成時啟用副本，則恢複過程本質上是逐位元組的網絡傳輸。 這比複制索引過程更有效。
PUT /my_logs/_settings
"number_of_replicas": 1
4.4 增加refresh間隔
如果你的搜尋結果不需要接近實時的準确性，考慮先不要急于索引重新整理refresh。可以将每個索引的refresh_interval到30s。
如果正在進行大量資料導入，可以通過在導入期間将此值設定為-1來禁用重新整理。完成後不要忘記重新啟用它!
設定方法：
{ "refresh_interval": -1 }
1
2
5、小結
實踐證明，比預設設定reindex速度能提升10倍+。
遇到類似問題，多從官網、原理甚至源碼的角度思考，逐漸拆解分析。
隻要思維不滑坡，辦法總比問題多！
參考：
[1] Jest Reindex參考：
http://t.cn/RDOyIc8[2] 官網性能優化：
http://t.cn/RDOyJqr[3] 論壇讨論：
http://t.cn/RDOya3a![Java小案例——随機數猜測随機數猜測[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)