如果您的 Elasticsearch 集群实例规格过小,则可能会遇到性能问题。在这种情况下,一种方法是增加实例规格。例如,您可以将实例从 t2.medium 升级到 m4.large。
AWS Elasticsearch 最适合读取密集型应用程序,而写入密集型应用程序可能会极大地影响其性能。在这种情况下,重构应用程序以降低写入负载,或者使用 AWS Kinesis Firehose 作为数据传输层可提高 Elasticsearch 的写入性能。
启用索引缓存可以显著提高 Elasticsearch 的读取性能。以下是一个示例操作,可在 Elasticsearch 中启用缓存功能:
PUT /my_index/_settings
{
"index" : {
"query" : {
"cache": {
"enabled": true
}
}
}
}
如果您使用的是早期版本的 Elasticsearch,则可以使用以下命令启用缓存:
PUT /my_index/_settings
{
"cache": {
"filter": {
"max_size": "100MB"
}
}
}
如果您的 Elasticsearch 集群经常经历峰值负载,那么启用自动伸缩配置可能会对您有所帮助。您可以使用 AWS CloudFormation 模板来实现自动伸缩功能。如果您决定手动配置自动伸缩功能,请确保仔细计划伸缩规则。
最后,请评估您的 Elasticsearch 集群架构,并考虑使用 AWS Elasticsearch 的更高级功能。