我Google了下，大致给出的答案如下：
- 使用bulk API
- 初次索引的时候，把 replica 设置为 0
- 增大 threadpool.index.queue_size
- 增大 indices.memory.index_buffer_size
- 增大 index.translog.flush_threshold_ops
- 增大 index.translog.sync_interval
- 增大 index.engine.robin.refresh_interval
这篇文章会讲述上面几个参数的原理，以及一些其他的思路。这些参数大体上是朝着两个方向优化的：
一般而言，通过第二种方式的需要慎用，会对集群查询功能造成比较大的影响。这里还有两种形态的解决方案：
- 关闭一些特定场景并不需要的功能，比如Translog或者Version等
- 将部分计算挪到其他并行计算框架上，比如数据的分片计算等，都可以放到Spark上事先算好
上面的参数都和什么有关
其中
5,6 属于 TransLog 相关。
4 则和Lucene相关
3 则因为ES里大量采用线程池，构建索引的时候，是有单独的线程池做处理的
7 的话个人认为影响不大
2 的话，能够使用上的场景有限。个人认为Replica这块可以使用Kafka的ISR机制。所有数据还是都从Primary写和读。Replica尽量只作为备份数据。
Translog
为什么要有Translog? 因为Translog顺序写日志比构建索引更高效。我们不可能每加一条记录就Commit一次，这样会有大量的文件和磁盘IO产生。但是我们又想避免程序挂掉或者硬件故障而出现数据丢失，所以有了Translog，通常这种日志我们叫做Write Ahead Log。
为了保证数据的完整性，ES默认是每次request结束后都会进行一次sync操作。具体可以查看如下方法：
org.elasticsearch.action.bulk.TransportShardBulkAction.processAfter
该方法会调用IndexShard.sync 方法进行文件落地。
你也可以通过设置index.translog.durability=async 来完成异步落地。这里的异步其实可能会有一点点误导。前面是每次request结束后都会进行sync,这里的sync仅仅是将Translog落地。而无论你是否设置了async,都会执行如下操作：
根据条件，主要是每隔sync_interval(5s) ，如果flush_threshold_ops(Integer.MAX_VALUE)，flush_threshold_size(512m),flush_threshold_period(30m) 满足对应的条件，则进行flush操作，这里除了对Translog进行Commit以外，也对索引进行了Commit。
所以如果你是海量的日志，可以容忍发生故障时丢失一定的数据，那么完全可以设置，index.translog.durability=async，并且将前面提到的flush*相关的参数调大。
而极端情况，你还可以有两个选择：
- 设置index.translog.durability=async，接着设置index.translog.disable_flush=true进行禁用定时flush。然后你可以通过应用程序自己手动来控制flush。
- 通过改写ES 去掉Translog日志相关的功能
当然，如果去掉Translog日志有两个风险点：
- Get最新数据会有点问题。因为根据ID Get最新数据是从Translog里拿的。
- 我们知道ES通过Shard Replication 保证Node节点出现故障时出现数据的完整性。在Relocating的时候，Replica 从Primary 进行Recover时，Primary会先Snapshot Lucene，然后拷贝数据到Replica,最后通过回放Translog 保证数据的一致性。
Version
Version可以让ES实现并发修改，但是带来的性能影响也是极大的,这里主要有两块：
目前而言，似乎没有办法直接关闭Version机制。你可以使用自增长ID并且在构建索引时，index 类型设置为create。这样可以跳过版本检查。
这个场景主要应用于不可变日志导入，随着ES被越来越多的用来做日志分析，日志没有主键ID,所以使用自增ID是合适的，并且不会进行更新，使用一个固定的版本号也是合适的。而不可变日志往往是追求吞吐量。
当然，如果有必要，我们也可以通过改写ES相关代码，禁用版本管理。
分发代理
ES是对索引进行了分片(Shard)，然后数据被分发到不同的Shard。这样 查询和构建索引其实都存在一个问题：
如果是构建索引，则需要对数据分拣，然后根据Shard分布分发到不同的Node节点上。如果是查询，则对外提供的Node需要收集各个Shard的数据做Merge
这都会对对外提供的节点造成较大的压力，从而影响整个bulk/query 的速度。
一个可行的方案是，直接面向客户提供构建索引和查询API的Node节点都采用client模式，不存储数据，可以达到一定的优化效果。
另外一个较为麻烦但似乎会更优的解决方案是，如果你使用类似Spark Streaming这种流式处理程序，在最后往ES输出的时候，可以做如下几件事情：
- 获取所有primary shard的信息，并且给所有shard带上一个顺序的数字序号，得到partition(顺序序号) -> shardId的映射关系
- 对数据进行repartition,分区后每个partition对应一个shard的数据
- 遍历这些partions,写入ES。方法为直接通过RPC 方式，类似transportService.sendRequest 将数据批量发送到对应包含有对应ShardId的Node节点上。
这样有三点好处：
- 所有的数据都被直接分到各个Node上直接处理。避免所有的数据先集中到一台服务器
- 避免二次分发，减少一次网络IO
- 防止最先处理数据的Node压力太大而导致木桶短板效应
场景
因为我正好要做日志分析类的应用，追求高吞吐量，这样上面的三个优化其实都可以做了。一个典型只增不更新的日志入库操作，可以采用如下方案：
- 对接Spark Streaming,在Spark里对数据做好分片，直接推送到ES的各个节点
- 禁止自动flush操作，每个batch 结束后手动flush。
- 避免使用Version
我们可以预期ES会产生多少个新的Segment文件，通过控制batch的周期和大小，预判出ES Segment索引文件的生成大小和Merge情况。最大可能减少ES的一些额外消耗
总结
大体是下面这三个点让es比原生的lucene吞吐量下降了不少：
- 为了数据完整性 ES额外添加了WAL(tanslog)
- 为了能够并发修改 添加了版本机制
- 对外提供服务的node节点存在瓶颈
ES的线性扩展问题主要受限于第三点,具体描述就是：
如果是构建索引，接受到请求的Node节点需要对数据分拣，然后根据Shard分布分发到不同的Node节点上。如果是查询，则对外提供的Node需要收集各个Shard的数据做Merge
另外，索引的读写并不需要向Master汇报。
