1. fielddata核心原理

　　fielddata加载到内存的过程是lazy加载的，对一个analzyed field执行聚合时，才会加载，而且是field-level加载的,一个index的一个field，所有doc都会被加载，而不是少数doc,不是index-time创建，是query-time创建

2. fielddata内存限制

　　indices.fielddata.cache.size: 20%，超出限制，清除内存已有fielddata数据,fielddata占用的内存超出了这个比例的限制，那么就清除掉内存中已有的fielddata数据,默认无限制，限制内存使用，但是会导致频繁evict和reload，大量IO性能损耗，以及内存碎片和gc

3. 监控fielddata内存使用

GET /_stats/fielddata?fields=*
GET /_nodes/stats/indices/fielddata?fields=*
GET /_nodes/stats/indices/fielddata?level=indices&fields=*

4. circuit breaker

如果一次query load的feilddata超过总内存，就会oom --> 内存溢出

circuit breaker会估算query要加载的fielddata大小，如果超出总内存，就短路，query直接失败

indices.breaker.fielddata.limit：fielddata的内存限制，默认60%
indices.breaker.request.limit：执行聚合的内存限制，默认40%
indices.breaker.total.limit：综合上面两个，限制在70%以内

5. fielddata预加载

如果真的要对分词的field执行聚合，那么每次都在query-time现场生产fielddata并加载到内存中来，速度可能会比较慢

POST /test_index/_mapping/test_type
{
  "properties": {
    "test_field": {
      "type": "string",
      "fielddata": {
        "loading" : "eager" 
      }
    }
  }
}

　　query-time的fielddata生成和加载到内存，变为index-time，建立倒排索引的时候，会同步生成fielddata并且加载到内存中来，这样的话，对分词field的聚合性能当然会大幅度增强

6. fielddata 序号标记预加载

global ordinal原理解释

doc1: status1
doc2: status2
doc3: status2
doc4: status1

有很多重复值的情况，会进行global ordinal标记

status1 --> 0
status2 --> 1

doc1: 0
doc2: 1
doc3: 1
doc4: 0

建立的fielddata也会是这个样子的，这样的好处就是减少重复字符串的出现的次数，减少内存的消耗

POST /test_index/_mapping/test_type
{
  "properties": {
    "test_field": {
      "type": "string",
      "fielddata": {
        "loading" : "eager_global_ordinals" 
      }
    }
  }
}

Elasticsearch学习之深入聚合分析五---案例实战