· marster节点，大于等于1，最好大于3，越多越好，防止集群marster在挂掉的时候出现脑裂。
· data node，大于等于1，不建议只用一个节点做为数据节点，除非机器够强大，有足够的内存和存储空间。
使用多台机器作为data node节点，记得设置cluster.routing.allocation.same_shard.host: true，防止同一个shard的primary和replica分配到同一台机器（原因是这台机器挂了，primary/replica可能同时不可用，丧失了HA）
ES的datanode，也可以兼顾作为marster，只不过当marster和datanode独立出来，一旦出现问题，重启后的恢复几乎是瞬间的，对用户使用几乎没有影响。
另外将marster剥离出来后，也将marster消耗的计算资源剥离开来，这样更容易掌握分析data node资源消耗和查询之间的关系，更容易做机器容量处理规划以及监控。
· shard数量，不是越多越好取决于集群data node的数量，设置成和data node数量一致，或者倍数即可，但shard数量太多也不行，可能会有反作用，降低性能。太多分片可能会导致存在过多的小的segment，占据太多的内存和cpu。
* es官方建议，一个node节点最好不要多于3个shard
· 硬盘：多于1个
· replica：副本分片配置，用于备份数据，当shard丢失数据时可以快速恢复，但当做大批量索引，可以接受可能会出现少量数据丢失时，建议将该配置设置为0，因为副本分片的备份会同等的消耗系统的资源，影响索引效率。
· 磁盘使用的百分比配额：在默认设置的情况下，ES会检测分片占磁盘的85%时就认为磁盘已经满了。如果有一个1TB的硬盘，分片是典型的10GB大小，那么理论上可以在该节点上分配100个分片。在默认设置的情况下，只能分配80个分片到该节点上，之后ES就认为这个节点已经满了.
· 内存：官方建议的heap size不要超过系统可用内存的一半,并且不要超32GB,heap以外的内存并不会被浪费，操作系统会很开心的利用他们来cache被用读取过的段文件。
· 索引速度: 遇到 Elasticsearch 升级后索引速度很慢，查下来是新版 IK 分词的问题，修改分词插件后得到解决。减少碎片也可以提高索引速度，每天进行优化还是很有必要的。在初次索引的时候，把 replica 设置为 0，也能提高索引速度。
· Segment memory大小和Segment的数量。节点上存放的索引较多的时候，这两个指标就值得关注，要知道segment memory是常驻heap不会被GC回收的，因此当heap压力太大的时候，可以结合这个指标判断是否是因为节点上存放的数据过多，需要扩容。
注意事项
- 防止同一个shard的primary和replica分配到同一台机器
- 监控：可视化ELK。
- 数据汇聚节点:ES是分布式搜索引擎，搜索和聚合计算除了在各个data node并行计算以外，还需要将结果返回给汇总节点进行汇总和排序后再返回。
- Range 查询，严重的时候会导致集群 shard 自动下线,建议在最热的查询中避免使用 Range 查询。
- 当心DELETE _all :设置action.destructive_requires_name:true来禁用了它。
