4s

1. scenario
   业务模块
   容量：对应的数据量，对应的qps（在服务规划和存储规划的时候会用到）

2. service
   对应的服务模块有哪些，服务架构设计

3. store
   根据不同个业务类型选型不同的存储
   存储层的设计，需要哪些字段，哪些表，进行存储

4. scale
   系统的伸缩性能设计

对应的监控可能产生的数据量级

查询监控：

1. 查询耗时
2. 查询无结果
3. 请求异常
   数据流监控：
4. 数据流量监控(每分钟的写入量级)
5. 数据延迟监控
6. 数据同步异常监控

服务器的监控一般是有另外的更基础通用的监控系统

整个业务的架构设计，数据生产，采集，存储，使用数据监控
生产端可以采用sdk等，采集使用filebeat+kafka+logstash
存储使用elasticsearch
监控报警使用grafana+dingding

查询监控：

1. 耗时： 记录查询的耗时，query, sessionid来做全链路的监控 use_time,query,session_id
2. 无结果： 记录结果数，请求参数 query, result_count
3. 异常：当次请求是否处于异常状态 query, error_msg, error_stack
   数据流监控：
4. 流量 table,id,index
5. 延迟监控 table,id,delay_time
6. 异常监控 tabel,id,message,error_msg,error_stack

根据监控数据的容量，每天1t,保存多少天14天，规划es的集群大小
根据监控数据的生产速度，决定kafka的容量，lagstash的数量，es的配置
写入大于5w，尽量使用本地ssd，大磁盘，冷热隔离的模式

搜索有哪些场景，搜用户，搜帖子
对应的数据量，qps
数据量 用户2亿， 帖子4kw
qps 2k+
性能指标要求 999的返回时间200

indexer:
负责从数据源同步数据到es
增量和全量的数据处理

search-server: 单个服务200qps,最少两个服务
负责从es中进行检索操作

rerank-server

elasticsearch 配置，节点数量， mapping设计， 单节点按照1000qps设计

监控，数据积压，扩容