亿级规模的Elasticsearch优化实战

短命女 2022-06-06 07:30 270阅读 0赞

本次分享主要包含两个方面的实战经验：索引性能和查询性能。

一. 索引性能（Index Performance）

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首先要考虑的是，索引性能是否有必要做优化？

索引速度提高与否？主要是看瓶颈在什么地方，若是 Read DB（产生DOC）的速度比较慢，那瓶颈不在 ElasticSearch 时，优化就没那么大的动力。实际上 Elasticsearch 的索引速度还是非常快的。

我们有一次遇到 Elasticsearch 升级后索引速度很慢，查下来是新版 IK 分词的问题，修改分词插件后得到解决。

如果需要优化，应该如何优化？

SSD 是经济压力能承受情况下的不二选择。减少碎片也可以提高索引速度，每天进行优化还是很有必要的。在初次索引的时候，把 replica 设置为 0，也能提高索引速度。

bulk 是不是一定需要呢？

若是 Elasticsearch 普通索引已经导致高企的 LA，IO 压力已经见顶，这时候 bulk 也无法提供帮助，SSD 应该是很好的选择。

在 create doc 速度能跟上的时候，bulk 是可以提高速度的。

记得 threadpool.index.queue\_size ++，不然会出现索引时队列不够用的情况。

indices.memory.index\_buffer\_size:10% 这个参数可以进行适当调整。

调整如下参数也可以提高索引速度：index.translog.flush\_threshold\_ops:50000 和 refresh\_interval。

二. 查询性能（Query Perofrmance）

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王道是什么？routing，routing，还是 routing。

我们为了提高查询速度，减少慢查询，结合自己的业务实践，使用多个集群，每个集群使用不同的 routing。比如，用户是一个routing维度。

在实践中，这个routing 非常重要。

我们碰到一种情况，想把此维度的查询（即用户查询）引到非用户routing 的集群，结果集群完全顶不住！

在大型的本地分类网站中，城市、类目也是一个不错的维度。我们使用这种维度进行各种搭配。然后在前端分析查询，把各个不同查询分别引入合适的集群。这样做以后，每个集群只需要很少的机器，而且保持很小的 CPU Usage 和 LA。从而查询速度够快，慢查询几乎消灭。

分合？

分别（索引和routing）查询和合并（索引和routing）查询，即此分合的意思。

索引越来越大，单个 shard 也很巨大，查询速度也越来越慢。这时候，是选择分索引还是更多的shards？

在实践过程中，更多的 shards 会带来额外的索引压力，即 IO 压力。

我们选择了分索引。比如按照每个大分类一个索引，或者主要的大城市一个索引。然后将他们进行合并查询。如：http://cluster1:9200/shanghai,beijing/\_search?routing=fang，自动将查询中城市属性且值为上海或北京的查询，且是房类目的，引入集群 cluster1，并且routing等于fang。

http://cluster1:9200/other/\_search?routing=jinan,linyi。小城市的索引，我们使用城市做 routing，如本例中同时查询济南和临沂城市。

http://cluster1:9200/\_all/\_search，全部城市查询。

再如： http://cluster2:9200/fang,che/\_search?routing=shanghai\_qiche,shanghai\_zufang,beijing\_qiche,beijing\_zufang。查询上海和北京在小分类汽车、整租的信息，那我们进行如上合并查询。并将其引入集群 cluster2。

使用更多的 shards？

除了有 IO 压力，而且不能进行全部城市或全部类目查询，因为完全顶不住。

Elastic 官方文档建议：一个 Node 最好不要多于三个 shards。

若是 "more shards”，除了增加更多的机器，是没办法做到这一点的。

分索引，虽然一个 Node 总的shards 还是挺多的，但是一个索引可以保持3个以内的shards。

我们使用分索引时，全量查询是可以顶住的，虽然压力有点儿高。

索引越来越大，资源使用也越来越多。若是要进行更细的集群分配，大索引使用的资源成倍增加。

有什么办法能减小索引？显然，创建 doc 时，把不需要的 field 去掉是一个办法；但是，这需要对业务非常熟悉。

有啥立竿见影的办法？

根据我们信息的特点，内容（field:description）占了索引的一大半，那我们就不把 description 索引进 ES，doc 小了一倍，集群也小了一倍，所用的资源（Memory, HD or SSD, Host, snapshot存储，还有时间）大大节省，查询速度自然也更快。

那要查 description 怎么办？

上面的实例中，我们可以把查询引入不同集群，自然我们也可以把 description 查询引入一个非实时（也可以实时）集群，这主要是我们业务特点决定的，因为description查询所占比例非常小，使得我们可以这样做。

被哪些查询搞过？第一位是 Range 查询，这货的性能真不敢恭维。在最热的查询中，若是有这货，肯定是非常痛苦的，网页变慢，查询速度变慢，集群 LA 高企，严重的时候会导致集群 shard 自动下线。所以，建议在最热的查询中避免使用 Range 查询。

Facet 查询，在后续版本这个被 aggregations 替代，我们大多数时候让它在后端进行运算。

三. 其他

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1)线程池

线程池我们默认使用 fixed，使用 cached 有可能控制不好。主要是比较大的分片 relocation时，会导致分片自动下线，集群可能处于危险状态。在集群高压时，若是 cached ，分片也可能自动下线。自 1.4 版本后，我们就一直 fixed，至于新版是否还存在这个问题，就没再试验了。

两个原因：一是 routing王道带来的改善，使得集群一直低压运行；二是使用fixed 后，已经极少遇到自动下线shard了。

我们前面说过，user 是一个非常好的维度。这个维度很重要，routing 效果非常明显。其他维度，需要根据业务特点，进行组合。

所以我们的集群一直是低压运行，就很少再去关注新版本的 使用 cached 配置问题。

hreadpool.search.queue\_size 这个配置是很重要的，一般默认是够用了，可以尝试提高。

2）优化

每天优化是有好处的，可以大大改善查询性能。max\_num\_segments 建议配置为1。虽然优化时间会变长，但是在高峰期前能完成的话，会对查询性能有很大好处。

3) JVM GC的选择：选择 G1还是 CMS？

应该大多数人还是选择了 CMS，我们使用的经验是 G1 和 CMS 比较接近；但和 CMS 相比，还是有一点距离，至少在我们使用经验中是如此。

JVM 32G 现象？

128G内存的机器配置一个 JVM，然后是巨大的 heapsize （如64G）？

还是配多个 JVM instance，较小的 heapsize（如32G）？

我的建议是后者。实际使用中，后者也能帮助我们节省不少资源，并提供不错的性能。具体请参阅 “Don’t Cross 32 GB!" （https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html\#compressed\_oops）

跨 32G 时，有一个现象，使用更多的内存，比如 40G，效果还不如31G！

这篇文档值得大家仔细阅读。

JVM 还有一个配置 bootstrap.mlockall: true，比较重要。这是让 JVM 启动的时候就 锁定 heap 内存。

有没有用过 较小的 heapsize，加上SSD？我听说有人使用过，效果还不错，当然，我们自己还没试过。

4）插件工具

推荐 kopf，是一个挺不错的工具，更新及时，功能完备，可以让你忘掉很多 API :)。

索引，查询，和一些重要的配置，是今天分享的重点。

Q&A

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Q1：您建议生产环境JVM采用什么样的参数设置？FULL GC频率和时间如何？

CMS 标准配置。

ES\_HEAP\_NEWSIZE=?G

JAVA\_OPTS="$JAVA\_OPTS -XX:+UseCondCardMark"

JAVA\_OPTS="$JAVA\_OPTS -XX:CMSWaitDuration=250"

JAVA\_OPTS="$JAVA\_OPTS -XX:+UseParNewGC"

JAVA\_OPTS="$JAVA\_OPTS -XX:+UseConcMarkSweepGC"

JAVA\_OPTS="$JAVA\_OPTS -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75"

JAVA\_OPTS="$JAVA\_OPTS -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly"

Full GC 很少去care 它了。我们使用 Elasticsearch 在JVM上花的时间很少。

Q2：生产环境服务器如何配置性价比较高？单机CPU核数、主频？内存容量？磁盘容量？

内存大一些，CPU 多核是必要的，JVM 和 Elasticsearch 会充分使用内存和多核的。 关于内存容量的问题，很多是 JVM Tunning 的问题。 磁盘容量没啥要求。

Q3： 分组统计(Facet 查询或 aggregations )大多数时候让它在后端进行运算，怎么实现？应用如果需要实时进行统计而且并发量较大，如何优化？

因为我们是网站系统，所以对于 Facet 请求，引导到后端慢慢计算，前端初始的时候可能没数据，但是此后就会有了。

如果是精确要求的话，那就只能从 提高 facet 查询性能去下手，比如 routing、filter、cache、更多的内存...

Q4：存进Elasticsearch的数据，timestamp是UTC时间，Elasticsearch集群会在UTC 0点，也就是北京时间早上8点自动执行优化？如何改参数设置这个时间？

我们没有使用Elasticsearch的自动优化设置。自己控制优化时间。

Q5：我的Java程序，log4j2 Flume appender，然后机器上的Flume agent ，直接Elasticsearch 的sink avro到 es节点上，多少个agent 连在单个Elasticsearch节点比较合适 ？

ElasticSearch本身是一个分布式计算集群，所以，请求平均分配到每个 node 即可。

Q6：我代码里直接用 Java API 生成Flume appender 格式，Flume agent 里interceptor去拆分几个字段，这样是不是太累了？比较推荐的做法是不是还是各业务点自己控制字段，调用Elasticsearch API 生成索引内容？

业务点自己控制生成的文档吧？如果需要产生不同routing，并且分了索引，这些其实是业务相关的。routing和不同索引，都是根据业务情况哪些查询比较集中而进行处理的。

Q7：您见过或管理过的生产环境的Elasticsearch数据量多大？

我们使用 Elasticsearch 进行某些业务处理，数据量过亿。

Q8：SSD性能提升多少？

SSD 对索引帮助非常大，效果当当的，提高几十倍应该是没问题。不过，我们没有试过完全使用SSD顶查询，而是使用内存，内存性价比还是不错的。

Q9：我们现在有256个shard，用uid做routing，所有查询都是走routing。每个shard有30多G，每次扩容很慢，有什么建议？

可以考虑使用分合查询吗？ 或者使用更多的维度？ 256个 shard 确实比较难以控制。但是如果是分索引和查询，比more shards(256) 效果应该会好不少。

Q10：Elasticsearch排序等聚合类的操作需要用到fielddata，查询时很慢。新版本中doc values聚合查询操作性能提升很大，你们有没有用过？

Facet 查询需要更大的内存，更多的 CPU 资源。可以考虑routing、filter、cache等多种方式提高性能。

Aggs 将来是要替换 Facet，建议尽快替换原来的facet API。

Q11：Elasticsearch配置bootstrap.mlockall，我们在使用中发现会导致启动很慢，因为Elasticsearch要获取到足够的内存才开始启动。

启动慢是可以接受的，启动慢的原因也许是内存没有有效释放过，比如文件 cached了。 内存充足的情况下，启动速度还是蛮快的，可以接受。 JVM 和 Lucene 都需要内存，一般是JVM 50%, 剩下的50% 文件cached 为Lucene 使用。

Q12：优化是一个开销比较大的操作，每天优化的时候是否会导致查询不可用？如何优化这块？

优化是开销很大的。不会导致查询不可用。优化是值得的，大量的碎片会导致查询性能大大降低。 如果非常 care 查询，可以考虑多个集群。在优化时，查询 skip 这个集群就可以。

Q13：Elasticsearch适合做到10亿级数据查询，每天千万级的数据实时写入或更新吗？

10亿是可以做到的，如果文档轻量，10亿所占的资源还不是很多。

ELK 使用 Elasticsearch ，进行日志处理每天千万是小case吧？

不过我们除了使用 ELK 进行日志处理，还进行业务处理，10亿级快速查询是可以做到，不过，需要做一些工作，比如索引和shards的分分合合：）

Q14：Elasticsearch相比Solr有什么优势吗？

我们当年使用 Solr 的时候，Elasticsearch 刚出来。他们都是基于 Lucene的。 Elasticsearch 相对于 solr ，省事是一个优点。而且现在 Elasticsearch 相关的应用软件也越来越多。Solr 和 Lucene 集成度很高，更新版本是和Lucene一起的，这是个优点。

很多年没用 Solr了，毕竟那时候数据量还不大，所以折腾的就少了，主要还是折腾 JVM。所以，就不再过多的比较了。

Q15：分词用的什么组件？Elasticsearch自带的吗？

我们使用 IK 分词，不过其他分词也不错。IK分词更新还是很及时的。而且它可以远程更新词典。：）

Q16： reindex有没有好的方法？

reindex 这个和 Lucene 有关，它的 update 就是 delete+ add。

Q17：以上面的两个例子为例 ： 是存储多份同样的数据么？

是两个集群。第一个集群使用大城市分索引，不过，还有大部分小城市合并一个索引。大城市还是用类目进行routing，小城市合并的索引就使用城市进行routing 。

第二个集群，大类分得索引，比如fang、che，房屋和车辆和其他类目在一个集群上，他们使用 city+二级类目做routing。

Q18：集群部署有没有使用 Docker ？ 我们使用的时候 ，同一个服务器 节点之间的互相发现没有问题 ，但是跨机器的时候需要强制指定network.publish\_host 和discovery.zen.ping.unicast.hosts 才能解决集群互相发现问题。

我们使用puppet进行部署。暂没使用 Docker。 强制指定network.publish\_host 和discovery.zen.ping.unicast.hosts 才能解决集群，跨IP段的时候是有这个需要。

Q19：您建议采用什么样的数据总线架构来保证业务数据按routing写入多个Elasticsearch集群，怎么保证多集群Elasticsearch中的数据与数据库中数据的一致性？

我们以前使用 php在web代码中进行索引和分析 query，然后引导到不同集群。 现在我们开发了一套go rest系统——4sea，使用 redis + elastic 以综合提高性能。

索引时，更新db的同时，提交一个文档 ID 通知4sea 进行更新，然后根据配置更新到不同集群。

数据提交到查询时，就是分析 query 并引导到不同集群。

这套 4sea 系统，有机会的可以考虑开源，不算很复杂的。

Q20： 能介绍一下Elasticsearch的集群rebanlance、段合并相关的原理和经验吗？

“段”合并？，我们是根据业务特点，产生几个不一样的集群，主要还是 routing 不一样。

shards 比较平均很重要的，所以选择routing 维度是难点，选择城市的话，大城市所在分片会非常大，此时可以考虑 分索引，几个大城市几个索引，然后小城市合并一个索引。

如果 shards 大小分布平均的话，就不关心如何 allocation 了。

Q21：关于集群rebalance，其实就是cluster.routing.allocation配置下的那些rebalance相关的设置，比如allow\_rebalance／cluster\_concurrent\_rebalance／node\_initial\_primaries\_recoveries，推荐怎么配置？

分片多的情况下，这个才是需要的吧。

分片比较少时，allow\_rebalance disable，然后手动也可以接受的。

分片多，一般情况会自动平衡。我们对主从不太关心。只是如果一台机器多个 JVM instance （多个 Elasticsearch node）的话，我们写了个脚本来避免同一shard 在一台机器上。

cluster\_concurrent\_rebalance 在恢复的时候根据情况修改。正常情况下，再改成默认就好了。

node\_initial\_primaries\_recoveries，在保证集群低压的情况下，不怎么care。

kopf 上面有好多这种配置，你可以多试试。

Q22：合并查询是异步请求还是同步请求？做缓存吗？

合并查询是 Elasticsearch 自带 API。

Q23：用httpurlconnection请求的时候，会发现返回请求很耗时，一般怎么处理？

尽可能减少慢查询吧？我们很多工作就是想办法如何减少慢查询，routing和分分合合，就是这个目的。

Q24：生产环境单个节点存储多少G数据？

有大的，有小的。小的也几十G了。不过根据我们自己的业务特点，某些集群就去掉了全文索引。唯一的全文索引，使用基本的routing（比较平衡的routing，比如user。城市的话，就做不到平衡了，因为大城市数据很多），然后做了 快照，反正是增量快照，1小时甚至更短时间都可以考虑！！！去掉全文索引的其他业务集群，就小多了。

文章来源：[http://blog.csdn.net/opensure/article/details/47617437][http_blog.csdn.net_opensure_article_details_47617437]

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