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10个Elasticsearch生产环境问题（以及Postgres如何避免这些问题）
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原文英文，约3100词，阅读约需12分钟。
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内容提要
Elasticsearch在生产环境中面临JVM垃圾回收、映射爆炸、过度分片和深度分页性能下降等挑战，增加了系统复杂性并影响性能与数据一致性。而Postgres通过直接管理内存和要求预定义模式，避免了这些问题，提供了更简单的解决方案。
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关键要点
- Elasticsearch在生产环境中面临JVM垃圾回收、映射爆炸、过度分片和深度分页性能下降等挑战。
- JVM垃圾回收会导致Elasticsearch节点暂停，影响系统性能。
- 映射爆炸问题会导致集群状态庞大，影响性能。
- 过度分片或不足分片会导致资源浪费或查询效率低下。
- 深度分页性能下降，导致用户体验不佳。
- 分布式系统中的分脑问题可能导致数据丢失。
- Elasticsearch的最终一致性可能导致用户无法立即搜索到新保存的数据。
- 安全配置错误可能导致数据泄露，Elasticsearch默认缺乏认证。
- 监控复杂性使得团队难以识别潜在问题。
- 数据管道同步问题使得Postgres和Elasticsearch之间的数据保持一致变得困难。
- Elasticsearch的基础设施成本高，运行多个节点和SSD存储需求增加了开销。
- Postgres通过直接管理内存和要求预定义模式，避免了Elasticsearch面临的许多问题。
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