1、内存优化
在bin/elasticsearch.in.sh中进行配置
修改配置项为尽量大的内存：
ES_MIN_MEM=8g
ES_MAX_MEM=8g
两者最好改成一样的，否则容易引发长时间GC（stop-the-world）
elasticsearch默认使用的GC是CMS GC
如果你的内存大小超过6G，CMS是不给力的，容易出现stop-the-world
建议使用G1 GC
注释掉：
JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:+UseParNewGC”
JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:+UseConcMarkSweepGC”
JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75″
JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly”
修改为：
JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:+UseG1GC”
JAVA_OPTS=”$JAVA_OPTS -XX:MaxGCPauseMillis=200″
如果G1 GC优点是减少stop-the-world在几率，但是CPU占有率高。
需要更优化的性能，你可以参考
http://www.oracle.com/webfolder/technetwork/tutorials/obe/java/G1GettingStarted/index.html
2、合理配置主节点和数据节点
配置文件：conf/elasticsearch.yaml
node.master: true
node.data: true
1) 当master为false，而data为true时，会对该节点产生严重负荷；
2) 当master为true，而data为false时，该节点作为一个协调者；
3) 当master为false，data也为false时，该节点就变成了一个负载均衡器。
1、节点职责单一，各司其职
elasticSearch的配置文件中有2个参数：node.master和node.data。这两个参 数搭配使用时，能够帮助提供服务器性能。
该node服务器只作为一个数据节点，只用于存储索引数据。使该node服务器功能 单一，只用于数据存储和数据查询，降低其资源消耗率。
该node服务器只作为一个主节点，但不存储任何索引数据。该node服务器将使用 自身空闲的资源，来协调各种创建索引请求或者查询请求，讲这些请求合理分发到相关 的node服务器上。
该node服务器即不会被选作主节点，也不会存储任何索引数据。该服务器主要用 于查询负载均衡。在查询的时候，通常会涉及到从多个node服务器上查询数据，并请 求分发到多个指定的node服务器，并对各个node服务器返回的结果进行一个汇总处理， 最终返回给客户端。
2、关闭data节点服务器中的http功能
针对ElasticSearch集群中的所有数据节点，不用开启http服务。将其中的配置 参数这样设置：http.enabled: false，同时也不要安装head, bigdesk, marvel等监控 插件，这样保证data节点服务器只需处理创建/更新/删除/查询索引数据等操作。
http功能可以在非数据节点服务器上开启，上述相关的监控插件也安装到这些服 务器上，用于监控ElasticSearch集群状态等数据信息。
这样做一来出于数据安全考虑，二来出于服务性能考虑。
3、一台服务器上最好只部署一个Node
一台物理服务器上可以启动多个Node服务器节点（通过设置不同的启动port），但一台服务器上的CPU,内存，硬盘等资源毕竟有限，从服务器性能考虑，不建议一台服务器上启动多个node节点。
3、设置合理的刷新时间
建立的索引，不会立马查到，这是为什么elasticsearch为near-real-time的原因
需要配置index.refresh_interval参数，默认是1s。
你可以像
http://zhaoyanblog.com/archives/299.html
文件中一样，调用接口配置
也可以直接写到conf/elasticsearch.yaml文件中
index.refresh_interval：1s
这样所有新建的索引都使用这个刷新频率。
