Elasticsearch调优篇-慢查询分析笔记

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-06-28 08:38 23阅读 0赞

#### 前言 ####

*  elasticsearch提供了非常灵活的搜索条件给我们使用，在使用复杂表达式的同时，如果使用不当，可能也会为我们带来了潜在的风险，因为影响查询性能的因素很多很多，这篇笔记主要记录一下慢查询可能的原因，及其优化的方向。
 *  本文讨论的es版本为7.0 。

#### 慢查询现象 ####

###### 查询服务超时 ######

*  最直观的现象就是提供查询的服务响应超时。

###### 大量连接被拒绝 ######

![file][]

*  我们有时候写查询，为了图方遍，经常使用通配符\*来查询，这有可能会匹配到多个索引，由于索引下分片太多，超过了集群中的核心数。就会在搜索线程池中造成排队任务，从而导致搜索拒绝。

###### 查询延迟 ######

###### 主机CPU飙高 ######

*  另一个常见原因是磁盘 I/O 速度慢，导致搜索排队或在某些情况下 CPU 完全饱和。
 *  除了文件系统缓存，Elasticsearch 还使用查询缓存和请求缓存来提高搜索速度。 所有这些缓存都可以使用搜索请求进行优化，以便每次都将某些搜索请求路由到同一组分片，而不是在不同的可用副本之间进行交替。这将更好地利用请求缓存、节点查询缓存和文件系统缓存。Es默认会在内存使用75%时发生FullGC ，做好主机和节点的监控同样重要。

![file][file 1]

![file][file 2]

##### 优化方法 #####

###### 根据查询时间段动态计算索引 ######

*  elasticsearch支持同时查询多个索引，为了提高查询效率，避免使用通配符查询，我们可以计算枚举出所有的目标索引，一般es的数据都是按时间分索引，我们可以根据前端传入的时间段，计算出目标索引。

###### 控制分片数量 ######

*  分片的数量和节点和内存有一定的关系。
 *  最理想的分片数量应该依赖于节点的数量。 数量是节点数量的1.5到3倍。
 *  每个节点上可以存储的分片数量，和堆内存成正比。官方推荐：1GB 的内存，分片配置最好不要超过20。

###### 注意from/to查询带来的深度分页问题 ######

*  举例假如每页为 10 条数据，你现在要查询第 200 页，实际上是会把每个 Shard 上存储的前 2000条数据都查到一个协调节点上。  
    如果你有 5 个 分片，那么就有 10000 条数据，接着协调节点对这 10000 条数据进行一些合并、处理，再获取到最终第 200 页的 10 条数据。实在需要查询很多数据，可以使用scroll API 滚动查询。

###### 为你的索引配置索引模板 ######

*  在低版本的es中默认的分片是5个，在高版本中改成了1，我们需要根据索引的索引量来动态调整分片数量，这里推荐设置一个默认匹配规则，将优先级设置高一些（ps:order高的会覆盖order低的模板），避免查询扫描过多的分片，合理利用集群资源。

![file][file 3]

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###### 避免数据分桶太多 ######

对于分桶数量太大的聚合请求，应该将所有数据切片，比如按时间分片，多次请求，来提高查询效率，并且避免内存OOM。

###### 独立协调节点 ######

*  集群中应该有独立的协调节点，专门用于数据请求（node.master=false node.data=false），并给它们设置足够的内存。通过数据节点与协调节点分离，可以避免节点挂掉之后，导致整个集群不可用，或者长时间响应迟钝。

###### Routing数据路由 ######

###### 适当的增加刷新间隔 ######

*  es是一个准实时的搜索框架，这就意味着，从索引一个文档直到文档能够被搜索到有一个轻微的延迟，也就是 index.refresh\_ interval ，默认值是1秒，适当的增加这个值，可以避免创建过多的segment（segment是最小的检索单元）。

##### 配置慢查询日志 #####

*  通过在 Elasticsearch 中启用 slowlogs 来识别运行缓慢的查询。slowlogs 专门用于分片级别，仅适用于数据节点。协调/客户端节点不具备慢日志分析功能，因为它们不保存数据。通过它，我们可以在日志中看到，那个查询语句耗时长，从而制定优化措施。

index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s
    index.search.slowlog.threshold.query.info: 5s
    index.search.slowlog.threshold.query.debug: 2s
    index.search.slowlog.threshold.query.trace: 500ms
    
    index.search.slowlog.threshold.fetch.warn: 1s
    index.search.slowlog.threshold.fetch.info: 800ms
    index.search.slowlog.threshold.fetch.debug: 500ms
    index.search.slowlog.threshold.fetch.trace: 200ms
    
    index.search.slowlog.level: info

##### 配置熔断策略 #####

*  es7.0后版本提供一系列的断路器，用于防止操作引起OutOfMemoryError。每个断路器都指定了可以使用多少内存的限制。此外，还有一个父级断路器，用于指定可在所有断路器上使用的内存总量。

indices.breaker.request.limit：请求中断的限制，默认为JVM堆的60％。

indices.breaker.total.limit：总体父中断程序的启动限制，如果indices.breaker.total.use*real*memory为，则默认为JVM堆的70％ false。如果indices.breaker.total.use*real*memory 为true，则默认为JVM堆的95％。

network.breaker.inflight requests.limit 限制当前通过HTTP等进来的请求使用内存不能超过Node内存的指定值。这个内存主要是限制请求内容的长度。 默认100%。

script.max*compilations*rate：在允许的时间间隔内限制动态脚本的并发执行数量。默认值为75 / 5m，即每5分钟75。

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