我使用ES 6.0.1并且必须在许多索引上进行频繁的索引打开/追加/关闭模式，通常来自不同的客户端并行。 （是的，我每次都必须打开和关闭）
这导致每个索引具有大量的小Lucene段，并且所提及的序列随着时间变慢（有时慢2-5倍）。默认的ES细分合并策略显然没有做得很好。
当我使用Force Merge API来合并索引中的段时，我的序列的性能会恢复到已处理索引的正常状态。但是，由于索引数量很多，我必须多次应用它来处理所有索引。当然，我在多个线程（连接）中运行它，但似乎ES从不平行于此操作，并且无论我做多少并行请求，所得到的合并速率都是相同的。
我读过并尝试过here的东西，但这没有用。
有人可以建议任何w / a吗？
您可以通过elasticsearch配置文件更改force_merge线程池的大小，例如：
thread_pool.force_merge.size: 5
并且不要忘记在配置更改后重新启动Elasticsearch。