ElasticSearch 频繁更新索引优化：一场段合并的攻坚战 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 ElasticSearch（ES）中一个常见却令人头疼的问题：频繁更新导致段合并压力过高。相信很多同学在实际应用中都遇到过类似的情况，索引性能随着数据更新越来越慢，CPU、IO 蹭蹭往上涨，甚至影响到整个集群的稳定性。别慌，今天我们就来抽丝剥茧，一起看看如何优化这种场景下的索引结构。 一、问题的根源：ES 的不变性与段合并 要解决问题，首先要了解问题的成因。ES 的核心设计理念之一是不变性（Immutability）。这意味着一旦数据被写入到 Lucene 的段（Segment）中，就不能直接修改。那么问题来了，如果我们要更新数据怎么办？ ES 的做法是： 新增文档： 创建一个新的段，包含新增的文档。 更新文档： 创建一个新的段，包含更新后的文档，同时将旧文档标记为删除。 删除文档： 将要删除的文档标记为删除。 这些操作并没有真正地修改原有的段，而是通过新增段和标记删除来实现数据的变更。随着时间的推移，索引中会积累大量的段，其中很多段包含已删除或过时的数据。为了优化索引结构，ES 会定期 …