如何配置 Elasticsearch 的缓存？

推荐答案

在 Elasticsearch 中，缓存是提高查询性能的重要手段。Elasticsearch 提供了多种缓存机制，主要包括以下几种：

1. 节点查询缓存（Node Query Cache）：

   • 用于缓存查询结果，适用于频繁执行的查询。
   • 默认情况下，节点查询缓存是启用的，缓存大小为堆内存的 10%。
   • 可以通过 indices.queries.cache.size 参数来调整缓存大小。

2. 分片请求缓存（Shard Request Cache）：

   • 用于缓存整个分片的查询结果，适用于不经常变化的索引数据。
   • 默认情况下，分片请求缓存是禁用的，可以通过 index.requests.cache.enable 参数启用。
   • 缓存大小由 indices.requests.cache.size 参数控制。

3. 字段数据缓存（Field Data Cache）：

   • 用于缓存字段数据，适用于排序、聚合等操作。
   • 默认情况下，字段数据缓存是启用的，缓存大小由 indices.fielddata.cache.size 参数控制。

4. 文档值缓存（Doc Values Cache）：

   • 用于缓存文档值，适用于排序、聚合等操作。
   • 文档值缓存是自动管理的，通常不需要手动配置。

本题详细解读

节点查询缓存（Node Query Cache）

节点查询缓存主要用于缓存查询结果，适用于那些频繁执行的查询。默认情况下，节点查询缓存是启用的，缓存大小为堆内存的 10%。可以通过以下配置参数进行调整：

indices.queries.cache.size: 20%

这个参数表示将节点查询缓存的大小设置为堆内存的 20%。

分片请求缓存（Shard Request Cache）

分片请求缓存用于缓存整个分片的查询结果，适用于那些不经常变化的索引数据。默认情况下，分片请求缓存是禁用的，可以通过以下配置参数启用：

index.requests.cache.enable: true

缓存大小由 indices.requests.cache.size 参数控制，默认值为堆内存的 1%。可以通过以下配置进行调整：

indices.requests.cache.size: 5%

字段数据缓存（Field Data Cache）

字段数据缓存用于缓存字段数据，适用于排序、聚合等操作。默认情况下，字段数据缓存是启用的，缓存大小由 indices.fielddata.cache.size 参数控制。可以通过以下配置进行调整：

indices.fielddata.cache.size: 30%

文档值缓存（Doc Values Cache）

文档值缓存用于缓存文档值，适用于排序、聚合等操作。文档值缓存是自动管理的，通常不需要手动配置。Elasticsearch 会自动根据查询需求来管理文档值缓存的大小和使用情况。

通过合理配置这些缓存机制，可以显著提高 Elasticsearch 的查询性能，尤其是在处理大规模数据时。