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腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是分布式多节点形式的集群，每个节点均是有计算和存储两部分构成，如何根据业务的需求，选择合适的配置，我们根据实际运营经验，在此提供一些 ES 常见使用场景下，配置选择的建议。您可以根据业务需要进行参考，当然，最好的方法还是需要您在业务的实际使用过程中逐步去探索。依托腾讯云 ES 提供的弹性伸缩机制，在业务规模增大，性能遇到瓶颈的时候，您可以随时扩容，调整得到合适的集群规格。
存储容量评估
影响腾讯云 ES 服务存储容量的主要因素如下：
副本数量：副本有利于增加数据的可靠性，但同时会增加存储成本。默认和建议的副本数量为1，对于部分可以承受异常情况导致数据丢失的场景，可考虑设置副本数量为0。
数据膨胀：除原始数据外，ES 需要存储索引、列存数据等，在应用编码压缩等技术后，一般膨胀10%。
内部任务开销：ES 占用约20%的磁盘空间，用于 segment 合并、ES Translog、日志等。
操作系统预留：Linux 操作系统默认为 root 用户预留5%的磁盘空间，用于关键流程处理、系统恢复、防止磁盘碎片化问题等。
因此，数据在 ES 中占用的实际空间可通过下面公式估算：
实际空间 = 源数据 × (1 + 副本数量) × (1 + 数据膨胀) / (1 - 内部任务开销) / (1 - 操作系统预留)≈ 源数据 × (1 + 副本数量) × 1.45
为保证服务的稳定运行，建议至少预留15%的存储空间，因此建议申请的存储容量为：
存储容量 = 源数据 × (1 + 副本数量) × 1.45 × （1 + 预留空间）≈ 源数据 × (1 + 副本数量) × 1.67
对于内存与存储容量的关系，我们有如下经验比例，一般而言，为保证集群运行的性能和稳定，不建议磁盘存储超过这个比例限制。
对于热数据，我们推荐内存与磁盘的比例为：1:96。
对于冷数据，我们推荐内存与磁盘的比例为：1:480。
注意：
ES 广泛应用于日志、站点检索、Metrics、APM 等场景，上述存储容量评估方法较为泛化，您可以根据自身需求高度优化 ES，降低存储成本。
计算资源评估
ES 的计算资源主要消耗在写入和查询过程，而不同业务场景在写入和查询方面的复杂度不同、比重不同，导致计算资源相比存储资源较难评估。但一般情况下，存储资源会较早成为瓶颈，因此建议您优先评估存储资源量，然后 初步选择计算资源，在测试过程中确认计算资源是否足够。
下面针对几种常见使用场景，介绍计算资源评估过程中的一些经验：
日志场景：日志属于典型的写多读少类场景，计算资源主要消耗在写入过程中。我们在日志场景的经验是：2核8GB内存的资源最大可支持0.5万次写入/s的写入能力，但注意不同业务场景可能有偏差。由于实例性能基本随计算资源总量呈线性扩容，您可以按实例资源总量估算写入能力。例如8核32GB内存的资源可支持2万次写入/s的写入能力。
Metric 及 APM 等结构化数据场景：这也是写多读少类场景，但相比日志场景计算资源消耗较小，2核8GB内存的资源一般可支持1万次写入/s的写入能力，您可参照日志场景线性扩展的方式，评估不同规格实例的实际写入能力。
站内搜索及应用搜索等搜索场景：此类为读多写少类场景，计算资源主要消耗在查询过程，由于查询复杂度在不同使用场景差别非常大，计算资源也最难评估，建议您结合存储资源初步选择计算资源，然后在测试过程中验证、调整。
实例类型选择及测试
在完成存储、计算资源评估后，您可以初步选择实例类型，这里包含节点规格和节点数量两方面。选择实例类型的常用建议如下：
建议您至少选择3个节点，避免 ES 实例出现脑裂问题，保证 ES 实例具有较高的节点故障容错能力。
说明：
脑裂：两个节点同时认为自己是唯一处于活动状态的服务器，从而出现争用资源的情况。
若您有非常大的存储容量需求，建议选择高规格的节点，避免大量低规格节点，这对大实例的性能、稳定性等有较大好处。例如，若您有40核160GB内存5TB存储容量需求，建议选择8核32GB内存1TB × 5节点的实例。同理，当您需要对实例扩容时，建议优先进行纵向扩容，把节点扩容到8核32GB或16核64GB的规格，然后再考虑横向扩容增加节点个数。
当完成实例类型的初步选择后，您可以使用真实数据进行测试，通过观察 CPU 使用率、写入指标（性能、拒绝率）、查询指标（QPS、拒绝率）等监控信息，进一步确认实例类型是否合适。另外，建议针对上述监控信息配置告警，方便在线上使用时，及时发现资源不足等问题。
分片数量评估
每个 ES 索引被分为多个分片，数据按哈希算法打散到不同的分片中。由于索引分片的数量影响读写性能、故障恢复速度，且通常无法轻松更改，需要提前考虑。这里给出配置分片数量的一些常用建议：
建议单个分片大小保持在10GB - 50GB之间，您可以据此初步确定 Index 的分片数量。分片不宜过大或过小：过大可能使 ES 的故障恢复速度变慢；过小可能导致非常多的分片，但因为每个分片使用一些数量的 CPU 和内存，从而导致读写性能、内存不足等问题。
在测试阶段，可以根据每个 Index 的实际大小、预期未来增长情况，适当调整分片数量。
当分片数量超过数据节点数量时，建议分片数量接近数据节点的整数倍，方便分片在所有数据节点均匀分布。
对于日志、Metric 等场景中，建议使用 ES 自带的 Rollover Index 功能，持续滚动产生新的 Index。方便在发现分片大小不合理时，通过该功能及时调整分片数量。
例如，假设实例有5个数据节点，Index 当前大小为150GB，预期半年后增长50%。如果我们控制每个单分片为30GB，则大约需要150GB ×（1 + 50%）/ 30 ≈ 7个分片，考虑到有两个数据节点支撑2/7的数据压力，节点间压力相对不均匀，我们把分片数量调整到10个。
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