我Google了下，大致給出的答案如下：
- 使用bulk API
- 初次索引的時候，把 replica 設置爲 0
- 增大 threadpool.index.queue_size
- 增大 indices.memory.index_buffer_size
- 增大 index.translog.flush_threshold_ops
- 增大 index.translog.sync_interval
- 增大 index.engine.robin.refresh_interval
其中 5,6 屬於 TransLog 相關。
4 則和Lucene相關
3 則因爲ES裏大量採用線程池，構建索引的時候，是有單獨的線程池做處理的
7 的話個人認爲影響不大
2 的話，能夠使用上的場景有限。個人認爲Replica這塊可以使用Kafka的ISR機制。所有數據還是都從Primary寫和讀。Replica儘量只作爲備份數據。
不過我希望大家知其然，並且根據原理，可以根據實際業務場景，做出相應的改動，而不僅僅是會配置上面幾個參數。
Translog
爲什麼要有Translog? 因爲Translog順序寫日誌比構建索引更高效。我們不可能每加一條記錄就Commit一次，這樣會有大量的文件和磁盤IO產生。但是我們又想避免程序掛掉或者硬件故障而出現數據丟失，所以有了Translog，通常這種日誌我們叫做Write Ahead Log。
爲了保證數據的完整性，ES默認是每次request結束後都會進行一次sync操作。具體可以查看如下方法：
org.elasticsearch.action.bulk.TransportShardBulkAction.processAfter
- 1
- 2
該方法會調用IndexShard.sync 方法進行文件落地。
你也可以通過設置index.translog.durability=async 來完成異步落地。這裏的異步其實可能會有一點點誤導。前面是每次request結束後都會進行sync,這裏的sync僅僅是將Translog落地。而無論你是否設置了async,都會執行如下操作：
根據條件，主要是每隔sync_interval(5s) ，如果flush_threshold_ops(Integer.MAX_VALUE)，flush_threshold_size(512m),flush_threshold_period(30m) 滿足對應的條件，則進行flush操作，這裏除了對Translog進行Commit以外，也對索引進行了Commit。
所以如果你是海量的日誌，可以容忍發生故障時丟失一定的數據，那麼完全可以設置，index.translog.durability=async，並且將前面提到的flush*相關的參數調大。
而極端情況，你還可以有兩個選擇：
設置
index.translog.durability=async，接着設置index.translog.disable_flush=true進行禁用定時flush。然後你可以通過應用程序自己手動來控制flush。通過改寫ES 去掉Translog日誌相關的功能
Version
Version可以讓ES實現併發修改，但是帶來的性能影響也是極大的,這裏主要有兩塊：
- 需要訪問索引裏的版本號，觸發磁盤讀寫
- 鎖機制
目前而言，似乎沒有辦法直接關閉Version機制。你可以使用自增長ID並且在構建索引時，index 類型設置爲create。這樣可以跳過版本檢查。
這個場景主要應用於不可變日誌導入，隨着ES被越來越多的用來做日誌分析，日誌沒有主鍵ID,所以使用自增ID是合適的，並且不會進行更新，使用一個固定的版本號也是合適的。而不可變日誌往往是追求吞吐量。
當然，如果有必要，我們也可以通過改寫ES相關代碼，禁用版本管理。
分發代理
ES是對索引進行了分片(Shard)，然後數據被分發到不同的Shard。這樣 查詢和構建索引其實都存在一個問題：
如果是構建索引，則需要對數據分揀，然後根據Shard分佈分發到不同的Node節點上。
如果是查詢，則對外提供的Node需要收集各個Shard的數據做Merge
這都會對對外提供的節點造成較大的壓力，從而影響整個bulk/query 的速度。
一個可行的方案是，直接面向客戶提供構建索引和查詢API的Node節點都採用client模式，不存儲數據，可以達到一定的優化效果。
另外一個較爲麻煩但似乎會更優的解決方案是，如果你使用類似Spark Streaming這種流式處理程序，在最後往ES輸出的時候，可以做如下幾件事情：
- 獲取所有primary shard的信息，並且給所有shard帶上一個順序的數字序號，得到partition(順序序號) -> shardId的映射關係
- 對數據進行repartition,分區後每個partition對應一個shard的數據
- 遍歷這些partions,寫入ES。方法爲直接通過RPC 方式，類似
transportService.sendRequest將數據批量發送到對應包含有對應ShardId的Node節點上。
這樣有三點好處：
- 所有的數據都被直接分到各個Node上直接處理。避免所有的數據先集中到一臺服務器
- 避免二次分發，減少一次網絡IO
- 防止最先處理數據的Node壓力太大而導致木桶短板效應
場景
因爲我正好要做日誌分析類的應用，追求高吞吐量，這樣上面的三個優化其實都可以做了。一個典型只增不更新的日誌入庫操作，可以採用如下方案：
- 對接Spark Streaming,在Spark裏對數據做好分片，直接推送到ES的各個節點
- 禁止自動flush操作，每個batch 結束後手動flush。
- 避免使用Version
我們可以預期ES會產生多少個新的Segment文件，通過控制batch的週期和大小，預判出ES Segment索引文件的生成大小和Merge情況。最大可能減少ES的一些額外消耗
總結
大體是下面這三個點讓es比原生的lucene吞吐量下降了不少：
- 爲了數據完整性 ES額外添加了WAL(tanslog)
- 爲了能夠併發修改 添加了版本機制
- 對外提供服務的node節點存在瓶頸
ES的線性擴展問題主要受限於第三點,
具體描述就是：
如果是構建索引，接受到請求的Node節點需要對數據分揀，然後根據Shard分佈分發到不同的Node節點上。
如果是查詢，則對外提供的Node需要收集各個Shard的數據做Merge
另外，索引的讀寫並不需要向Master彙報
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