哎,兄弟们，姐妹们，今天咱不聊别的，就聊聊我这两天差点儿没被逼疯的一个技术坑——ElasticS未合。
你们听到这词儿啥感觉？是不是跟我一开始一样，一脸懵圈？乍一看还以为是哪个新出的开源框架呢，结果一查，好家伙，原来是Elasticsearch的segment（段）合并没及时完成啊！说实话，刚搞明白那会儿，我真是又气又想笑，这名字谁起的，也太能省事儿了吧，直接谐音梗扣钱啊！
话说回来,这事儿可真不是闹着玩的，我这边线上有个日志系统，跑得好好的，突然有一天，发现查询响应慢得跟蜗牛似的，我心说不对啊，服务器配置虽然不算顶级，但也不至于这么拉胯吧？赶紧上Kibana一看监控数据，好家伙，堆内存使用率飙得老高，GC（垃圾回收）频率大得吓人，而且磁盘I/O一直在高位盘旋，感觉硬盘都快转出火星子来了。
当时我那个急啊,就跟热锅上的蚂蚁似的，第一反应就是：完犊子，是不是索引分片设置错了？或者是查询语句写得太烂了？结果排查了一圈儿，各种优化手段都试了个遍，P用没有，还是我一个老前辈点醒了我：“你丫的，检查检查ElasticS未合的情况啊！”
哎哟我去,一语惊醒梦中人！
我赶紧执行了那个什么_forcemerge接口的查看命令，结果不看不知道，一看吓一跳，好家伙，那索引底下躺着几百个小的segment文件，就像一堆碎纸屑堆在那里，还没被整理成大文件，这玩意儿在Lucene（Elasticsearch底层的搜索引擎库）里，每个segment都是一份独立的存储，查询的时候得挨个儿去扫，能不慢吗？这就像你去图书馆借书，结果图书管理员告诉你，这本书被拆成了几百份手稿，散落在各个角落，你得自己一张张找回来拼起来看，我去，这谁受得了啊！
这ElasticS未合的后果，那真不是盖的，除了查询变慢，最要命的是它占着内存啊！因为Elasticsearch为了快速访问，会把一些segment的元数据信息缓存到堆内存里，小segment一多，缓存占用就大，内存不够用，就开始频繁GC，然后CPU飙高，整个集群就跟得了帕金森一样，抖个不停，真的，那会儿我盯着屏幕上像过山车一样的心跳监控曲线，心都凉了半截，默默念叨着：“大哥，你可千万别在这时候挂了啊……”
后来,我当然是赶紧手动触发了一次强制合并（_forcemerge），把那些小segment都给合到一起，乖乖，那感觉就像是给房间做了一次彻彻底底的大扫除，把积攒多年的杂物全部清空，瞬间通透明亮！合并完之后，你再去看查询速度，那简直是肉眼可见地提升，堆内存使用率也降下来了，GC也不那么频繁了，感觉整个集群都长舒了一口气，我这悬着的心才算踏实下来。
所以说,兄弟们，如果你们也遇到ES性能无端下降的情况，别总把锅甩给查询语句或者服务器配置，那可能压根儿就是ElasticS未合在背地里搞鬼呢！这玩意儿就像人的血管，时不时得清理一下，把血脂血糖降下来，保持通畅才健康嘛，对吧？尤其是那些写入频繁、更新删除多的索引，更是要留意segment的合并情况，不然等你发现它的时候，它绝对能给你上演一出“我发起疯来我自己都怕”的大戏。
唉,说到底，还是我大意了，没早点设置好索引策略，让这些小东西肆无忌惮地疯长，吃了这次亏，我可是记住了，以后得勤看着点儿，该定期合并就定期合并，该调参数就调参数，绝不给这些“小妖精”再兴风作浪的机会！好了，今天这吐苦水加经验分享就到这儿吧，希望各位别重蹈我的覆辙哈！
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