Elasticsearch的内存建议设置为32GB以下，‌主要是因为Java虚拟机（‌JVM）‌在内存小于32G时会采用内存对象指针压缩技术，‌以提高内存使用效率。‌这种技术通过压缩对象指针，‌使得32位的指针可以引用40亿个对象，‌而不是40亿个字节，‌从而在堆内存达到32G时，‌仍然能够使用32bit的指针表示。‌然而，‌一旦内存超过这个界限，‌指针将切换到普通对象的指针，‌这将导致每个对象的指针变长，‌从而浪费更多的CPU和内存带宽，‌降低性能。‌此外，‌当JVM的内存设置为32GB以上时，‌实际使用的内存效果会下降，‌因为压缩下的对象会比未压缩的要小一些，‌正常是20-30%的差异。‌因此，‌为了效率和性能的考虑，‌建议将Elasticsearch的内存设置在32GB以下。

尽管内存充足，也应避免超过32GB的使用，以免浪费资源、降低CPU效率，并增加垃圾回收（GC）的负担。

推荐配置：

对于数据量较小（100GB以下）的index

• 往往写入压力查询压力相对较低，一般设置3~5个shard，numberofreplicas设置为1即可（也就是一主一从，共两副本）。

对于数据量较大（100GB以上）的index：

• 一般把单个shard的数据量控制在（20GB~50GB）
• 让index压力分摊至多个节点：可通过下面的参数来强制限定一个节点上该index的shard数量，让shard尽量分配到不同节点上。参数：
• index.routing.allocation.totalshardsper_node