1. 背景
前段时间，为了降低用户使用ElasticSearch的存储成本，我们做了数据的冷热分离。为了保持集群磁盘利用率不变，我们减少了热节点数量。ElasticSearch集群开始出现写入瓶颈，节点产生大量的写入rejected，大量从kafka同步的数据出现写入延迟。我们深入分析写入瓶颈，找到了突破点，最终将Elasticsearch的写入性能提升一倍以上，解决了ElasticSearch瓶颈导致的写入延迟。这篇文章介绍了我们是如何发现写入瓶颈，并对瓶颈进行深入分析，最终进行了创新性优化，极大的提升了写入性能。
2. 写入瓶颈分析
2.1 发现瓶颈
我们去分析这些延迟问题的时候，发现了一些不太好解释的现象。之前做性能测试时，ES节点cpu利用率能超过80%，而生产环境延迟索引所在的节点cpu资源只使用了不到50%，集群平均cpu利用率不到40%，这时候IO和网络带宽也没有压力。通过提升写入资源，写入速度基本没增加。于是我们开始一探究竟，我们选取了一个索引进行验证，该索引使用10个ES节点。从下图看到，写入速度不到20w/s，10个ES节点的cpu，峰值在40-50%之间。
为了确认客户端资源是足够的，在客户端不做任何调整的情况下，将索引从10个节点，扩容到16个节点，从下图看到，写入速度来到了30w/s左右。
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