elasticsearch2.x线程池配置
一个Elasticsearch节点会有多个线程池，但重要的是下面四个：
索引（index）：主要是索引数据和删除数据操作（默认是cached类型）
搜索（search）：主要是获取，统计和搜索操作（默认是cached类型）
批量操作（bulk）：主要是对索引的批量操作（默认是cached类型）
更新（refresh）：主要是更新操作（默认是cached类型）
可以通过给设置一个参数来改变线程池的类型（type），例如，把索引的线程池改成blocking类型：
min: 1
size: 30
wait_time: 30s
下面是三种可以设置的线程池的类型：
cache
cache线程池是一个无限大小的线程池，如果有很多请求的话都会创建很多线程，下面是个例子：
threadpool:
index:
type: cached
fixed
fixed线程池保持固定个数的线程来处理请求队列。
size参数设置线程的个数，默认设置是cpu核心数的5倍
queue_size可以控制待处理请求队列的大小。默认是设置为-1，意味着无限制。当一个请求到来但队列满了的时候，reject_policy参数可以控制它的行为。默认是abort，会使那个请求失败。设置成caller会使该请求在io线程中执行。
threadpool:
index:
type: fixed
size: 30
queue: 1000
reject_policy: caller
blocking
blocking线程池允许设置一个最小值（min，默认为1）和线程池大小（size，默认为cpu核心数的5倍）。它也有一个等待队列，队列的大小（queue_size ）默认是1000，当这队列满了的时候。它会根据定好的等待时间（wait_time，默认是60秒）来调用io线程，如果超时没有执行就会报错。
threadpool:
index:
type: blocking
min: 1
size: 30
wait_time: 30s
笔者在实际工作中，由于程序启动时即产生大量请求，导致队列大小溢出的情况，从而查询请求报错，可以在以下2个解决方法权衡处理：
1、增加队列长度，但随之带来的是CPU消耗高。
2、优化程序，适当控制程序的并发请求量。
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