ES 生产10个常见参数阈值默认最大值操作和优化解决方案

1、单个索引的字段数量上限

参数：index.mapping.total_fields.limit
阈值：1000
解释：索引中的最大字段数。字段和对象映射以及字段别名计入此限制。默认值为1000。

此限制是为了防止映射和搜索变得过大。较高的值会导致性能下降和内存问题，尤其是在负载高或资源少的集群中。

2、映射字段最大嵌套深度

参数：index.mapping.depth.limit
阈值：20
解释：场的最大深度，以内部对象的数量来衡量。例如，如果所有字段都在根对象级别定义，则深度为1. 如果有一个对象映射，则深度为 2等。默认为20。

3、字段名称最大长度

参数：index.mapping.field_name_length.limit
阈值：无限制
解释：设置字段名称的最大长度。此设置并不是真正解决映射爆炸的问题，但如果需要限制字段长度，它可能仍然有用。通常不需要设置此设置。除非用户开始添加大量名称很长的字段，否则默认值是可以的。默认为 Long.MAX_VALUE（无限制）。

4、分页查询最大文档查询数量

参数：index.max_result_window
阈值：10000
解释：max_result_window是查询的最大数值，默认值为10000。也就是当 from size 大于10000的时候，就会出现问题，如下图报错信息所示：

max_result_window本身是对JVM的一种保护机制，通过设定一个合理的阈值，避免初学者分页查询时由于单页数据过大而导致OOM。

在很多业务场景中经常需要查询10000条以后的数据，当遇到不能查询10000条以后的数据的问题之后，网上的很多答案会告诉你可以通过放开这个参数的限制，将其配置为100万，甚至1000万就行。但是如果仅仅放开这个参数就行，那么这个参数限制的意义有何在呢？如果你不知道这个参数的意义，很可能导致的后果就是频繁的发生OOM而且很难找到原因，设置一个合理的大小是需要通过你的各项指标参数来衡量确定的，比如你用户量、数据量、物理内存的大小、分片的数量等等。通过监控数据和分析各项指标从而确定一个最佳值，并非越大约好。

推荐阅读：ES深度分页问题及针对不同需求下的解决方案

5、文档查询的最大召回数量

参数：track_total_hits
阈值：10000
解释：匹配查询准确计数的命中数。默认为10000
如果设置为 track_total_hits: true ，则以牺牲一些性能为代价返回准确的命中数。回参hits里面的total才是真实业务的总条数，不然的话Elasticsearch 限制了最多的数值为10000（10000以内没问题，超出10000就看不出来了）如果false，则响应不包括与查询匹配的总命中数。

6、组合查询（bool query）最大字句限制

参数：indices.query.bool.max_clause_count
阈值：1024
解释：匹配查询准确计数的命中数。默认为10000

此设置限制 Lucene Boolean Query 可以拥有的子句数量。默认值 1024 相当高，通常应该足够了。此限制不仅影响 Elasticsearch bool查询，而且许多其他查询在内部被重写为 Lucene 的 BooleanQuery。该限制是为了防止搜索变得过大并占用过多的 CPU 和内存。除非用尽办法已无其他优化手段而不得不这样做，否则不要增加这个值。较高的值会导致性能急剧下降和内存问题，尤其是在负载高或资源少的集群中。

7、聚合查询最大分桶数量

参数：search.max_buckets
阈值：65,536
解释：尝试返回超过此限制的请求将返回错误。

8、单次查询最大词项数量

参数：max_query_terms
阈值：25
解释：最大查询词数，默认为 25。增加此值会以牺牲查询执行速度为代价提供更高的准确性。

9、单个分片最大文档数量上限（shard max doc count）

阈值：2^31-1 或者 2147483647

10、单个文档最大容量上限

参数：http.max_content_length
阈值：

• ES阈值：100MB
• Lucene阈值：2GB

解释：大文档对网络、内存使用和磁盘造成很大压力，即便查询的时候不请求源数据"_source"也是一样。因为 Elasticsearch 在所有情况下都需要获取文档的 _id。对该文档进行索引可能会占用文档原始大小的倍数的内存量。邻近搜索（例如短语查询）和突出显示也变得更加昂贵，因为它们的成本直接取决于原始文档的大小

这篇好文章是转载于：学新通技术网