在 Elasticsearch 中，高 IO 通常会导致 CPU 占用率升高，这是由于 Elasticsearch 的设计和操作机制决定的。Elasticsearch 在处理查询、索引、数据恢复和集群管理等操作时，都会频繁与磁盘进行数据交换，而这些操作也涉及大量的 CPU 计算。具体来说，高 IO 引起高 CPU 的原因主要包括以下几个方面：
1. 数据读取和写入过程中涉及大量数据解压和反序列化
- Elasticsearch 存储格式：Elasticsearch 中的数据通常经过压缩，以节省存储空间。这些压缩格式（如 LZ4、Deflate 等）在写入和读取时需要实时压缩和解压。
- 数据解压/压缩需要 CPU：当 Elasticsearch 需要从磁盘读取数据时，必须先解压，才能将数据加载到内存中进行处理；反之，在写入数据时也需要进行压缩。这些压缩和解压缩操作会消耗大量的 CPU 资源，尤其在数据量较大时，CPU 使用率会显著增加。
2. 搜索请求中的排序和聚合操作涉及数据加载和 CPU 计算
- 磁盘 IO 和数据加载：在进行排序和聚合时，Elasticsearch 需要从磁盘加载数据，这会导致频繁的 IO 操作。
- CPU 密集型计算：加载到内存的数据需要进行排序、聚合或过滤操作，这些都是 CPU 密集型的计算。尤其是对大数据量的排序或复杂聚合操作，CPU 的负载会大幅增加。
3. 数据刷盘（Flush）、合并（Merge）等操作需要 IO 和 CPU 协同工作
- 数据刷盘（Flush）：在内存中的数据（索引）会定期被写入磁盘，以保证数据持久性。这一过程需要将内存中的数据序列化并写入磁盘，同时更新文件系统的元数据。
- 数据合并（Merge）：Elasticsearch 定期对存储的分段文件进行合并，以减少文件碎片、降低查询开销。合并过程需要将多个小分段文件合并为一个大文件，这涉及大量的磁盘读写和数据重组（重组时需要 CPU 计算），同时会产生额外的 CPU 开销。
4. 高 IO 操作增加了 JVM 的垃圾回收负担
- 内存频繁分配与回收：Elasticsearch 依赖 JVM 运行，其内存管理依赖于垃圾回收机制。在高 IO 场景下，数据在内存中频繁加载和释放，JVM 会频繁进行垃圾回收。
- 垃圾回收占用 CPU 资源：当 JVM 进行垃圾回收时，CPU 会被大量占用，尤其在老年代和年轻代内存频繁发生 GC 时，CPU 负载会进一步增高。
5. 数据缓存命中率降低导致 CPU 处理时间增加
- 缓存未命中增加磁盘访问：当 Elasticsearch 缓存未命中时，需要从磁盘加载数据。频繁的磁盘访问会使查询响应速度变慢，同时 CPU 会更多地参与到数据处理和调度上。
- 数据解析和索引重建：对于未命中的缓存数据，Elasticsearch 会将从磁盘加载的数据进行解析、反序列化和索引重建，这些操作也会导致 CPU 占用率上升。
6. 网络 IO 和数据传输引起 CPU 占用
- 数据复制和恢复：Elasticsearch 的分布式架构中，当分片迁移、数据同步或节点恢复时，会产生大量网络 IO，同时需要序列化和反序列化数据。这些操作均需要 CPU 的参与，导致 CPU 占用上升。
综上，ES 中高 IO 导致高 CPU 的主要原因包括：
- 数据压缩/解压：需要大量 CPU 计算。
- 排序和聚合：涉及大量 CPU 计算。
- 刷盘和合并：IO 和 CPU 协同操作。
- 垃圾回收：频繁内存分配和回收导致 CPU 占用。
- 缓存未命中：额外的磁盘 IO 和数据解析操作增加 CPU 负载。