ElasticSearch 亿级数据检索深度优化！-武穆逸仙

ElasticSearch 亿级数据检索深度优化！

一、前言

数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于 ES 的优化，关于 HBase，Hadoop 的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。

二、需求说明

项目背景：

在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且 DB 中只能保留 3 个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。

改进版本目标：

数据能跨月查询，并且支持 1 年以上的历史数据查询与导出。
按条件的数据查询秒级返回。

三、Elasticsearch 检索原理

3.1 关于 ES 和 Lucene 基础结构

谈到优化必须能了解组件的基本原理，才容易找到瓶颈所在，以免走多种弯路，先从 ES 的基础结构说起(如下图)：

一些基本概念:

Cluster: 包含多个 Node 的集群
Node: 集群服务单元
Index: 一个 ES 索引包含一个或多个物理分片，它只是这些分片的逻辑命名空间
Type: 一个 index 的不同分类，6.x 后只能配置一个 type，以后将移除
Document: 最基础的可被索引的数据单元，如一个 JSON 串
Shards : 一个分片是一个底层的工作单元，它仅保存全部数据中的一部分，它是一个 Lucence 实例 (一个 Lucene: 索引最大包含 2,147,483,519 (= Integer.MAX_VALUE – 128)个文档数量)
Replicas: 分片备份，用于保障数据安全与分担检索压力
ES 依赖一个重要的组件 Lucene，关于数据结构的优化通常来说是对 Lucene 的优化，它是集群的一个存储于检索工作单元，结构如下图：

在 Lucene 中，分为索引(录入)与检索(查询)两部分，索引部分包含分词器、过滤器、字符映射器等，检索部分包含查询解析器等。

一个 Lucene 索引包含多个 segments，一个 segment 包含多个文档，每个文档包含多个字段，每个字段经过分词后形成一个或多个 term。

通过 Luke 工具查看 ES 的 lucene 文件如下，主要增加了 _id 和 _source 字段:

3.2 Lucene 索引实现

Lucene 索引文件结构主要的分为：词典、倒排表、正向文件、DocValues等，如下图:

Lucene 随机三次磁盘读取比较耗时。其中.fdt 文件保存数据值损耗空间大，.tim 和.doc 则需要 SSD 存储提高随机读写性能。另外一个比较消耗性能的是打分流程，不需要则可屏蔽。

关于 DocValues

倒排索引解决从词快速检索到相应文档 ID, 但如果需要对结果进行排序、分组、聚合等操作的时候则需要根据文档 ID 快速找到对应的值。

通过倒排索引代价缺很高：需迭代索引里的每个词项并收集文档的列里面 token。这很慢而且难以扩展：随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。Solr docs 对此的解释如下：

在 lucene 4.0 版本前通过 FieldCache，原理是通过按列逆转倒排表将（field value ->doc）映射变成（doc -> field value）映射，问题为逐步构建时间长并且消耗大量内存，容易造成 OOM。

DocValues 是一种列存储结构，能快速通过文档 ID 找到相关需要排序的字段。在 ES 中，默认开启所有(除了标记需 analyzed 的字符串字段)字段的 doc values，如果不需要对此字段做任何排序等工作，则可关闭以减少资源消耗。

3.3 关于 ES 索引与检索分片

ES 中一个索引由一个或多个 lucene 索引构成，一个 lucene 索引由一个或多个 segment 构成，其中 segment 是最小的检索域。

数据具体被存储到哪个分片上：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

默认情况下 routing 参数是文档 ID (murmurhash3),可通过 URL 中的 _routing 参数指定数据分布在同一个分片中，index 和 search 的时候都需要一致才能找到数据，如果能明确根据 _routing 进行数据分区，则可减少分片的检索工作，以提高性能。

四、优化案例

在我们的案例中，查询字段都是固定的，不提供全文检索功能，这也是几十亿数据能秒级返回的一个大前提：

ES 仅提供字段的检索，仅存储 HBase 的 Rowkey 不存储实际数据。
实际数据存储在 HBase 中，通过 Rowkey 查询，如下图。
提高索引与检索的性能建议，可参考官方文档（如 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html）。

一些细节优化项官方与其他的一些文章都有描述，在此文章中仅提出一些本案例的重点优化项。

4.1 优化索引性能

批量写入，看每条数据量的大小，一般都是几百到几千。
多线程写入，写入线程数一般和机器数相当，可以配多种情况，在测试环境通过 Kibana 观察性能曲线。
增加 segments 的刷新时间，通过上面的原理知道，segment 作为一个最小的检索单元，比如 segment 有 50 个，目的需要查 10 条数据，但需要从 50 个 segment 分别查询 10 条，共 500 条记录，再进行排序或者分数比较后，截取最前面的 10 条，丢弃 490 条。在我们的案例中将此 “refresh_interval”: “-1” ，程序批量写入完成后进行手工刷新(调用相应的 API 即可)。
内存分配方面，很多文章已经提到，给系统 50%的内存给 Lucene 做文件缓存，它任务很繁重，所以 ES 节点的内存需要比较多(比如每个节点能配置 64G 以上最好）。
磁盘方面配置 SSD，机械盘做阵列 RAID5 RAID10 虽然看上去很快，但是随机 IO 还是 SSD 好。
使用自动生成的 ID，在我们的案例中使用自定义的 KEY，也就是与 HBase 的 ROW KEY，是为了能根据 rowkey 删除和更新数据，性能下降不是很明显。
关于段合并，合并在后台定期执行，比较大的 segment 需要很长时间才能完成，为了减少对其他操作的影响(如检索)，elasticsearch 进行阈值限制，默认是 20MB/s，可配置的参数：”indices.store.throttle.max_bytes_per_sec” : “200mb” （根据磁盘性能调整）合并线程数默认是：Math.max(1, Math.min(4, Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2))，如果是机械磁盘，可以考虑设置为 1：index.merge.scheduler.max_thread_count: 1，在我们的案例中使用 SSD，配置了 6 个合并线程。

4.2 优化检索性能

关闭不需要字段的 doc values。
尽量使用 keyword 替代一些 long 或者 int 之类，term 查询总比 range 查询好 (参考 lucene 说明 http://lucene.apache.org/core/7_4_0/core/org/apache/lucene/index/PointValues.html)。
关闭不需要查询字段的 _source 功能，不将此存储仅 ES 中，以节省磁盘空间。
评分消耗资源，如果不需要可使用 filter 过滤来达到关闭评分功能，score 则为 0，如果使用 constantScoreQuery 则 score 为 1。
关于分页：

from + size: 每分片检索结果数最大为 from + size，假设 from = 20, size = 20，则每个分片需要获取 20 * 20 = 400 条数据，多个分片的结果在协调节点合并(假设请求的分配数为 5，则结果数最大为 400*5 = 2000 条) 再在内存中排序后然后 20 条给用户。这种机制导致越往后分页获取的代价越高，达到 50000 条将面临沉重的代价，默认 from + size 默认如下：index.max_result_window ：10000
search_after: 使用前一个分页记录的最后一条来检索下一个分页记录，在我们的案例中，首先使用 from+size，检索出结果后再使用 search_after，在页面上我们限制了用户只能跳 5 页，不能跳到最后一页。
scroll 用于大结果集查询，缺陷是需要维护 scroll_id

关于排序：我们增加一个 long 字段，它用于存储时间和 ID 的组合(通过移位即可)，正排与倒排性能相差不明显。
关于 CPU 消耗，检索时如果需要做排序则需要字段对比，消耗 CPU 比较大，如果有可能尽量分配 16cores 以上的 CPU，具体看业务压力。
关于合并被标记删除的记录，我们设置为 0 表示在合并的时候一定删除被标记的记录，默认应该是大于 10%才删除：“merge.policy.expunge_deletes_allowed”: “0”。