elasticsearch集群效果比单机效果慢几个数量级，怎么回事呢

Elasticsearch 搜索引擎，集群效果比单机效果差好多，怎么回事呢

1. 服务器配置：4C8G云服务器


2. 集群配置：3个节点，1个主节点，2个副本


3. 数据数量：4000W


4. 数据模型：4个字段，极其简单的模型


5. 查询方式：term 精确查找


6. ES版本：2.4.6


7. 数据初始化：通过spark读取Hbase中的数据导入到ES中，4000W一次性导入

我们测试了单机的情况、集群的情况、集群降低到单机的情况，单机升级到集群的情况，得到结论如下，但是不知道什么原因造成的。暂时不考虑并发，只考虑单次请求，测试数据，是上万个单次请求，不命中缓存的情况下统计的结果。

• 初始化数据到集群，集群的响应在速度400ms


• 初始化数据到单机，单机的相应在速度20ms


• 初始化数据到集群，在降低成单机，单机相应速度在20ms(这个过程是一个缓慢的过程，也就是说，刚降低成单机的时候，速度由原来的400ms变成150ms，过了几个小时后响应速度成50ms，到第二天的时候达到极致速度，10ms，由于中间有测试空档期，也许不需要到第二天速度已经达到极致了)


• 初始化数据到集群，降低成单机，再升级成集群，集群相应速度在20ms

在单次请求的情况下，集群性能比单机慢点是可以接受的，但是如果如我上面解释的那样，慢20倍，感觉是比较可疑的。

1. 数据初始化的时候ES的存储方式是怎么处理的？


2. 由集群变成单机，是否触发了ES的一些内部存储结构的变化，索引数据整理之类的，导致速度猛然提升？

在测试的过程中发现了这样几个奇怪的关于缓存的处理方式

1. 集群情况下：我第一次查询速度在400ms，第二次查询速度在400ms，第三次查询速度在50ms，第四次也是50ms。猜测结论是，第三次和第四次命中了缓存，但是因为两次才命中缓存，猜测是不是第一次查询把查询结果落在了第一个机器上，数据缓存在第一个机器上；第二次查询把查询结果落在了第二个机器上，那么缓存也在第二个机器上，所以才会出现，第二次查询响应速度也很慢？