活动回顾 - 第8期 搜索客 Meetup 直播活动圆满结束，《Elasticsearch 使用中的双刃剑特性》附 PPT 下载与视频回放

2025 年 03 月 26 日，由 搜索客社区和极限科技（INFINI Labs） 联合举办的第 8 期线上 Meetup 技术交流直播活动圆满结束。本期 Meetup 直播活动吸引了超过 800+ 技术爱好者观看参与，活动主要共同探讨了 Elasticsearch 的一些“双刃剑”特性以及在实际工作中更好地权衡和应对。

本期 Meetup 活动回顾

本期 Meetup 活动的分享嘉宾是 金端老师 ，他是极限科技（INFINI Labs）搜索运维专家，Elastic 官方认证工程师，搜索客社区日报编辑，他在 ES 运维使用方面具有丰富的实战经验，同时在 ES/lucene 技术原理也有比较多的深入研究。他为大家带来了主题为 《Elasticsearch 使用中的双刃剑特性》 精彩分享。

金端老师主要从 Elasticsearch 的分布式架构及其优化策略、近实时搜索与 NRT 机制、倒排索引的使用场景、聚合分析的性能优化，以及多集群管理与监控工具的使用体验等多个方向进行了特性分析以及优缺点分析，并结合了自身多年的 ES 运维实战经验为大家提出优化建议。

以下为部分 PPT 截图：

在活动的互动环节中，观众们积极提问，金端老师耐心解答了关于 Elasticsearch 的技术细节等问题。下面摘取部分问答：

问 1、8GB 堆内存，单个索引最大 30GB，设置单分片行不？
答： 8GB 内存的节点单个分片最大可设置为 30GB，分片数量建议根据 CPU 资源来定。

问 2、ES 堆内外存大小对单索引分片大小有建议的设置吗？比如说 4GB 堆内存，单索引最大 50GB，建议单索引设置几个分片？
答：对于 4GB JVM 堆内存，单个索引的分片大小建议在 20GB ~ 50GB 之间。索引设置多少分片也需要看能给多少 CPU 资源，堆外缓存大小越高越好，它的数据文件能在对外的缓存里面一直保持在里面，它就能通过内存去查，保障性能。另外监控 GC 情况，如果堆内存压力大，需优化查询方式，或增加节点提升堆内存配置等。

问 3、Elasticsearch 的聚合查询功能非常强大，但聚合查询可能会消耗大量资源，如何优化聚合查询以提高性能？
答：可结合场景优化聚合查询，尽量限制查询范围，例如只查询最近 7 天的数据。另外只查询必要字段，聚合时尽量减少 _source 的返回，使用 size: 0 仅返回聚合结果。还有多层嵌套聚合可能导致查询耗时过长，建议拆分查询或优化业务逻辑。对于确实很消耗资源的聚合查询可使用异步查询去维护等。

问 4、公司有多套 ES 集群，版本不一样，用 Kibana 查看监控运维比较麻烦，还有什么开源工具推荐？
答：推荐使用 INFNI Console 开源工具统一管理不同版本的 ES 集群，可以便捷地进行监控和维护，并且支持告警和安全审计等功能。

问 5、ES 分片数量和单分片大小应该如何平衡呢？比如我的索引总数据量非常大，我应该为了避免单个分片过大而设置上千个分片呢？
答：在设置 Elasticsearch 分片数量和单分片大小时，需要结合业务实际需求进行权衡，而不是盲目追求某个标准。例如，虽然通常建议单个分片大小控制在 20-50GB 之间，但在实际生产环境中，某些情况下 60-70GB 的分片大小仍能保持良好性能。关键在于避免长尾效应导致查询性能下降，并根据业务特性进行数据拆分，而不是单纯依赖固定的大小标准。如果分片数量过多，可能会增加管理开销；如果单分片过大，则可能影响查询性能。因此，应结合数据量、查询模式和硬件资源，动态调整分片策略以实现最佳性能。

同时，在整个直播过程中，主持人进行了多轮激动人心的抽奖活动，为参会小伙伴带来了额外的惊喜。

最后感谢大家的参与和支持，让我们共同期待下一次 搜索客 Meetup 活动带来更多的精彩内容！

本期 Meetup 的 PPT 下载

本期 PPT 下载的链接：https://searchkit.cn/slides/332

本期 Meetup 视频回放

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