ElasticSearch查询太慢怎么办？

1. ElasticSearch慢查询可能原因包括索引设计问题、查询与聚合问题、硬件与资源瓶颈、集群配置问题，需要业务开发者和运维共同关注和解决。 2. 监控慢查询的途径包括Elasticsearch原生工具如慢查询日志和Profile API，以及集成方案如Elastic Stack和Prometheus + Grafana，提供监控和可视化分析慢查询的功能。 3. 解决思路包括优化查询本身、优化索引和数据、优化Elasticsearch本体和集群层面上的优化，考虑操作系统Linux，同时也需要考虑扩容或购买更好的机器。 4. 经典分片和查询设计不当引发的慢查询案例提供了优化措施，包括索引重建与映射优化、迁移冷数据、查询优化、分片策略优化，这些措施主要干了两件事：重建索引和优化查询。 5. 电商大促期间频繁 Full GC 引发的慢查询雪崩案例中，通过监控分析发现了JVM的GC停顿时间飙升、频繁触发Full GC、以及ES日志中大量出现内存熔断异常，也就是CircuitBreakingException。 6. 问题的根源在于大量字段数据操作突破了熔断器阈值，进一步分析GC日志发现，年轻代频繁Minor GC导致对象过早晋升到老年代，最终引发“雪崩式”Full GC。 7. 解决方案包括切换G1垃圾回收器和限制高基数聚合内存，这两项优化后，GC停顿时间恢复正常，接口响应速度回归200ms水平。 8. 性能问题可以通过硬件能力来解决，因此在大促之后，换用了更加大内存的ElasticSearch服务器，彻底解决了问题。 9. 在面试中，可以使用这个案例突出优化过慢查询的经验和解决思路，展示自己的能力和实践经验。 10. 慢查询本身也是一个非常热门的考点，每当你使用一个新的中间件，并且涉及到和查询有关的问题的时候，都可以提前准备好一个慢查询优化的案例。