在处理大负载下的性能问题时，以下是一些解决方法和代码示例：

1. 使用更高性能的实例：增加Elasticsearch集群的实例规模，以提高处理能力。例如，将实例类型从t2.small更改为m5.large。

2. 增加分片数：通过增加索引的分片数，可以增加集群的并行处理能力。例如，使用以下代码在创建索引时指定分片数：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 5
    }
  }
}

3. 配置自动缩放：根据负载情况自动缩放集群的节点数量。可以使用Amazon ES的自动缩放功能来实现。以下是一个示例：

PUT /_cluster/settings
{
  "persistent": {
    "cluster": {
      "routing": {
        "allocation": {
          "enable": "all"
        }
      }
    }
  }
}

4. 提高搜索性能：使用更高级的查询优化搜索性能。以下是一个示例，使用"match_phrase"查询而不是"match"查询：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "message": "quick brown fox"
    }
  }
}

5. 使用缓存：启用Elasticsearch的缓存功能以提高查询性能。以下是一个示例：

PUT /my_index/_settings
{
  "index": {
    "cache": {
      "query": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}

6. 集群监控和优化：使用AWS CloudWatch等工具监控集群的性能，并根据监控数据进行优化。例如，使用以下代码获取集群的CPU使用率：

GET /_nodes/stats/os,process?filter_path=nodes.*.os.cpu_percent,nodes.*.process.cpu.percent

以上是一些常见的解决大负载下性能问题的方法和示例代码。具体的解决方法可能因应用程序的需求和环境而有所不同。