Question

我们使用ElasticSearch存储历史搜索数据。索引旨在按天从模板拆分。所有字段均为静态，可搜索字段已建立索引，其余字段均已禁用。

该索引经常被更新和搜索。更新是在其中添加文档；搜索将检索500个最新历史记录。它在低工作负载下表现不错，但是当我们在压力测试下（例如每秒150次更新+搜索操作）进行测试时，它的执行速度会慢5倍。

索引的大小不是很大，每天大约1GB。我们每30天轮换一次数据。

为此，我们配置了一个ES群集，其中包括1个主节点（4VCPU，8GB RAM）和5个数据节点（8VCPU，24GB RAM）。考虑到索引大小，我们将shard设置为0，将副本设置为4。在每个数据节点上，我们让ES使用12GB RAM，并将其他12GB分配给堆。

我们尝试增加刷新间隔之类的方法，但似乎没有效果：如果负载很轻，搜索时间为30毫秒；当负载很高时，可以跳到220毫秒。

我检查了缓存情况，这很糟糕：

 "primaries": {
    "query_cache": {
      "memory_size_in_bytes": 0,
      "total_count": 7883586,
      "hit_count": 0,
      "miss_count": 7883586,
      "cache_size": 0,
      "cache_count": 0,
      "evictions": 0
    }
  },
  "total": {
    "query_cache": {
      "memory_size_in_bytes": 0,
      "total_count": 39982611,
      "hit_count": 14,
      "miss_count": 39982597,
      "cache_size": 0,
      "cache_count": 6,
      "evictions": 6

此设置的每种可能都不是最优的，所以我愿意接受所有建议。

谢谢！

如何优化对最近记录的搜索

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