目录

1. Elasticsearch缓存机制概述

2. 缓存机制的详细解析

2.1 节点查询缓存

2.2 分片请求缓存

2.3 字段数据缓存

2.4 分片查询缓存

3. 合理缓存比例设置

3.1 节点查询缓存

3.2 分片请求缓存

3.3 字段数据缓存

3.4 分片查询缓存

4. 缓存监控与调优

5.实战调优

5.1. 分片请求缓存（Shard Request Cache）

优化建议：

5.2. 节点查询缓存（Node Query Cache）

优化建议：

5.3. 字段数据缓存（Field Data Cache）

优化建议：

5.4. 预热缓存

优化建议：

5.5. 监控和调优

优化建议：

6. 结论

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Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于日志和数据分析、全文搜索、安全智能、业务智能等领域。在ES中，缓存机制是其高性能的关键因素之一。本文将详细解析ES的缓存机制，并探讨如何合理设置缓存比例。

1. Elasticsearch缓存机制概述

Elasticsearch的缓存主要分为以下几种：

1. 节点查询缓存（Node Query Cache）：缓存查询结果，特别是过滤器（filter）查询的结果。这种缓存是基于每个分片的，适用于那些经常使用相同过滤器查询的场景。

2. 分片请求缓存（Shard Request Cache）：缓存搜索请求的结果，特别是聚合（aggregation）结果。这种缓存是基于每个分片的，适用于那些经常使用相同搜索请求的场景。

3. 字段数据缓存（Field Data Cache）：缓存字段数据，用于排序、聚合和脚本操作。这种缓存是基于每个分片的，适用于那些经常需要对字段进行排序或聚合的场景。

4. 分片查询缓存（Shard Query Cache）：缓存查询的中间结果，特别是在复杂查询中。这种缓存是基于每个分片的，适用于那些经常使用复杂查询的场景。

2. 缓存机制的详细解析

2.1 节点查询缓存

节点查询缓存主要用于缓存过滤器查询的结果。ES会自动缓存那些频繁使用的过滤器查询，以提高查询性能。节点查询缓存的大小可以通过indices.queries.cache.size参数进行配置，默认值为10%。

2.2 分片请求缓存

分片请求缓存主要用于缓存搜索请求的结果，特别是聚合结果。ES会自动缓存那些频繁使用的搜索请求，以提高查询性能。分片请求缓存的大小可以通过index.requests.cache.size参数进行配置，默认值为1%。

2.3 字段数据缓存

字段数据缓存主要用于缓存字段数据，用于排序、聚合和脚本操作。ES会自动缓存那些频繁使用的字段数据，以提高查询性能。字段数据缓存的大小可以通过indices.fielddata.cache.size参数进行配置，默认值为无限制。

2.4 分片查询缓存

分片查询缓存主要用于缓存查询的中间结果，特别是在复杂查询中。ES会自动缓存那些频繁使用的查询中间结果，以提高查询性能。分片查询缓存的大小可以通过indices.queries.cache.size参数进行配置，默认值为10%。

3. 合理缓存比例设置

合理设置缓存比例是提高ES性能的关键。以下是一些建议：

3.1 节点查询缓存

对于节点查询缓存，建议根据实际查询情况进行调整。如果过滤器查询非常频繁且结果稳定，可以适当增加缓存比例。例如，可以将indices.queries.cache.size设置为20%。

3.2 分片请求缓存

对于分片请求缓存，建议根据实际搜索请求情况进行调整。如果搜索请求非常频繁且结果稳定，可以适当增加缓存比例。例如，可以将index.requests.cache.size设置为2%。

3.3 字段数据缓存

对于字段数据缓存，建议根据实际字段使用情况进行调整。如果字段使用非常频繁且结果稳定，可以适当增加缓存比例。例如，可以将indices.fielddata.cache.size设置为30%。

3.4 分片查询缓存

对于分片查询缓存，建议根据实际查询情况进行调整。如果查询非常频繁且结果稳定，可以适当增加缓存比例。例如，可以将indices.queries.cache.size设置为20%。

4. 缓存监控与调优

为了确保缓存机制的有效性，需要定期监控缓存的使用情况，并根据实际情况进行调优。以下是一些监控和调优的建议：

1. 监控缓存命中率：通过ES的监控API，可以查看各个缓存的命中率。如果命中率较低，说明缓存效果不佳，需要调整缓存比例或优化查询。

2. 监控缓存大小：通过ES的监控API，可以查看各个缓存的实际大小。如果缓存大小过大或过小，需要调整缓存比例。

3. 优化查询：通过优化查询，可以减少缓存的使用，提高查询性能。例如，可以通过合并查询、减少不必要的字段查询等方式进行优化。

5.实战调优

我有一个需求，每天定时全量更新一次索引，其它时间都是读取和查询索引，我们到底要怎么样优化缓存提升查询速度，以下是一些实战分析和优化建议：

5.1. 分片请求缓存（Shard Request Cache）

分片请求缓存 是ES中用于缓存搜索请求结果的机制，特别是对于聚合（aggregation）结果。由于你的场景中大部分时间都是读取索引，分片请求缓存可以显著提高搜索响应速度。

优化建议：

• 启用分片请求缓存：确保分片请求缓存是启用的。默认情况下，ES会自动缓存那些频繁使用的搜索请求。
• 调整缓存大小：根据实际情况调整分片请求缓存的大小。可以通过index.requests.cache.size参数进行配置，例如设置为2%或更高，以适应频繁的读取操作。

5.2. 节点查询缓存（Node Query Cache）

节点查询缓存 用于缓存过滤器（filter）查询的结果。由于过滤器查询通常是基于不变的条件，缓存效果会非常好。

优化建议：

• 启用节点查询缓存：确保节点查询缓存是启用的。默认情况下，ES会自动缓存那些频繁使用的过滤器查询。
• 调整缓存大小：根据实际情况调整节点查询缓存的大小。可以通过indices.queries.cache.size参数进行配置，例如设置为20%或更高，以适应频繁的读取操作。

5.3. 字段数据缓存（Field Data Cache）

字段数据缓存 用于缓存字段数据，用于排序、聚合和脚本操作。如果你的查询中包含大量的排序或聚合操作，字段数据缓存会非常有用。

优化建议：

• 启用字段数据缓存：确保字段数据缓存是启用的。默认情况下，ES会自动缓存那些频繁使用的字段数据。
• 调整缓存大小：根据实际情况调整字段数据缓存的大小。可以通过indices.fielddata.cache.size参数进行配置，例如设置为30%或更高，以适应频繁的读取操作。

5.4. 预热缓存

由于每天只更新一次索引数据，可以在更新索引后立即执行一些常用的查询，以预热缓存。

优化建议：

• 预热分片请求缓存：在更新索引后，立即执行一些常用的搜索请求，以预热分片请求缓存。
• 预热节点查询缓存：在更新索引后，立即执行一些常用的过滤器查询，以预热节点查询缓存。
• 预热字段数据缓存：在更新索引后，立即执行一些常用的排序或聚合操作，以预热字段数据缓存。

5.5. 监控和调优

定期监控缓存的使用情况，并根据实际情况进行调优。

优化建议：

• 监控缓存命中率：通过ES的监控API，查看各个缓存的命中率。如果命中率较低，说明缓存效果不佳，需要调整缓存比例或优化查询。
• 监控缓存大小：通过ES的监控API，查看各个缓存的实际大小。如果缓存大小过大或过小，需要调整缓存比例。
• 优化查询：通过优化查询，减少缓存的使用，提高查询性能。例如，可以通过合并查询、减少不必要的字段查询等方式进行优化。

6. 结论

ES的缓存机制是其高性能的关键因素之一。合理设置缓存比例，并定期监控和调优，可以显著提高ES的查询性能。在实际应用中，需要根据具体的查询情况和数据特点，灵活调整缓存比例，以达到最佳的性能效果。通过本文的详细解析，相信读者对ES的缓存机制有了更深入的了解，并能够根据实际情况合理设置缓存比例，从而提高ES的性能。