Routing是查询性能优化的"王道"：把查询流量按维度拆分到独立小集群

Elasticsearch查询性能优化里，被反复强调为”王道”的第一手段是routing——按某个业务维度把数据和查询请求拆分引导到不同的集群，让每个集群只承担一部分查询压力。作者给出了一个反例来说明这个维度选择有多关键：曾尝试把某个查询维度（用户维度的查询）引到一个非用户routing的集群，结果这个集群直接被打垮，完全顶不住；而选对了routing维度（比如用户、城市、类目这类业务本身天然具备的划分方式）之后，把不同的查询按维度分别引入合适的集群，每个集群只需要很少的机器就能维持很低的CPU使用率和负载，慢查询几乎被消灭。这个经验揭示了一条关于查询流量治理的通用原则：应对海量查询压力，与其一味给单个集群堆机器、扩容硬件去硬扛，不如先审视查询请求本身有没有天然的、能把流量切分开的业务维度——一旦切分得当，原本一个不堪重负的大集群可以拆成多个轻装上阵的小集群，整体资源消耗反而更少，因为每个小集群只需要针对性地服务一小部分请求模式，不再需要为了应付所有可能的查询组合而过度配置。选routing维度的关键在于要找到真正能均匀切分流量、且和业务查询模式高度吻合的字段，选错维度（比如把本该独立处理的用户查询硬塞进一个不相关的集群）会直接导致这个集群被压垮，说明routing维度的选择本身需要结合具体业务的查询分布特征去反复验证，不能凭直觉套用。