日志领域是Elasticsearch（ES）最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构，支持高吞吐写入、高性能查询，同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。
今天我们来来讲解如何在Spring boot的项目中操作Elasticsearch，本章采用的API是官方的Java High Level REST Client v7.9.1。在学习本章以前，你最好已经掌握基本的Java后端开发知识并会使用Spring boot开发框架。由于篇幅的限制，本章只讲解比较常用的代码实现，很多代码可以复用，大家可以在实际项目中举一反三。
负载均衡是分布式系统里最常用的能力，实现方式有很多，轮询、随机、加权轮询、一致性hash等文章很多，今天要讲的是遇到的一个真实的生产问题。 公司内部的ES访问架构一般是，Java应用--->SLB(域名)---->ES ingest node (no data) --> ES data node，其中ingest节点是对外暴露的，供Java应用访问，承担了一个纯client角色，不提供数据存储和倒排索引检索服务。这其中SLB是为了方便起到一个域名和负载均衡的功能，绑定后端的n个client节点，并且做到对业务透明，但是毕竟还是有开销的，多了一次网络rpc的转发(尽管很快)，同时也是多花了一份钱。所以在930的时候我们把SLB去掉了，并且进行了验证完全没有问题，这其中还要得益于es本身就支持ip配置列表，并且自身实现了负载均衡的功能。 更改之后的访问链路，Java应用--->ES ingest node -->ES data node。
大家好，今天为大家分享一次 ES 的填坑经验。主要是关于集群恢复过程中，分片恢复并发数调整过大导致集群 hang 住的问题。
搜索平台的公共集群，由于业务众多，对业务的es查询语法缺少约束，导致问题频发。业务可能写了一个巨大的查询直接把集群打挂掉，但是我们平台人力投入有限，也不可能一条条去审核业务的es查询语法，只能通过后置的手段去保证整个集群的稳定性，通过slowlog分析等，下图中cpu已经100%了。
我们团队基于Elasticsearch开发了一款将数据从数据库实时同步至Elasticsearch的工具——搜索平台，其实现方式主要是通过flink将数据库中已有的存量数据导入Elasticsearch，并订阅数据表的binlog，将实时改动也同步至Elasticsearch。
