《Elasticsearch高手之路》–搜索优化篇

内容纲要

前言

ES作为搜索领域一款举足轻重的开源搜索引擎，对它的研究和学习对我们提升搜索相关知识技能，对后端理解搜索技术架构都有非常大的帮助，这里笔者总结了对ElasticSearch相关调研和开发经验，将其整理为《Elasticsearch高手之路》系列，本章着重讲解ES的性能优化。

我们要知道如何优化性能, 就要了解ES或者solr是如何利用资源的

索引原理

Lucene操作document的流程

Lucene将index数据分为segment(段)进行存储和管理.

Lucene中, 倒排索引一旦被创建就不可改变, 要添加或修改文档, 就需要重建整个倒排索引, 这就对一个index所能包含的数据量, 或index可以被更新的频率造成了很大的限制.

为了在保留不变性的前提下实现倒排索引的更新, Lucene引入了一个新思路: 使用更多的索引, 也就是通过增加新的补充索引来反映最新的修改, 而不是直接重写整个倒排索引.
—— 这样就能确保, 从最早的版本开始, 每一个倒排索引都会被查询到, 查询完之后再对结果进行合并.

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文档索引流程

① 将数据写入buffer(内存缓冲区);
② 执行commit操作: buffer空间被占满, 其中的数据将作为新的 index segment 被commit到文件系统的cache(缓存)中;
③ cache中的index segment通过fsync强制flush到系统的磁盘上;
④ 写入磁盘的所有segment将被记录到commit point(提交点)中, 并写入磁盘;
④ 新的index segment被打开, 以备外部检索使用;
⑤ 清空当前buffer缓冲区, 等待接收新的文档.

(a) fsync是一个Unix系统调用函数, 用来将内存缓冲区buffer中的数据存储到文件系统. 这里作了优化, 是指将文件缓存cache中的所有segment刷新到磁盘的操作.

(b) 每个Shard都有一个提交点(commit point), 其中保存了当前Shard成功写入磁盘的所有segment.

系统cache对搜索的影响

我们在solr内看到的内存占用总是打满, 就是linuxcache在偷偷使用内存, 正是他的存在, 将搜索速度提升了一个量级
关于linux cache扩展阅读 https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cache/index.html
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从jmeter的测试结果我们可以明显看出来 刚开始的qps只有几百 渐渐提升到几千

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从服务器的监控也可以看出, 此时磁盘io严重, 正在进行频繁的读取索引文件到内存, 生成cache, 此过程一旦完成,搜索速度将得到质的提升

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文档删除流程

① 提交删除操作, 先查询要删除的文档所属的segment;
② commit point中包含一个.del文件, 记录哪些segment中的哪些document被标记为deleted了;
③ 当.del文件中存储的文档足够多时, ES将执行物理删除操作, 彻底清除这些文档.
在删除过程中进行搜索操作:
依次查询所有的segment, 取得结果后, 再根据.del文件, 过滤掉标记为deleted的文档, 然后返回搜索结果. —— 也就是被标记为delete的文档, 依然可以被查询到.
在删除过程中进行更新操作:
将旧文档标记为deleted, 然后将新的文档写入新的index segment中. 执行查询请求时, 可能会匹配到旧版本的文档, 但由于.del文件的存在, 不恰当的文档将被过滤掉.

区别于关系型数据库, 文档的删除是一个比较消耗性能的操作

近实时索引 NRT

Solr 的 soft commit / es 的refresh

(1) 现有流程的问题:
插入的新文档必须等待fsync操作将segment强制写入磁盘后, 才可以提供搜索.而 fsync操作的代价很大, 使得搜索不够实时.
(2) 改进写入流程:
① 将数据写入buffer(内存缓冲区);
② 不等buffer空间被占满, 而是每隔一定时间(es默认1s solr 是commitWithIn), 其中的数据就作为新的index segment被commit到文件系统的cache(缓存)中;
③ index segment 一旦被写入cache(缓存), 就立即打开该segment供搜索使用;
④ 清空当前buffer缓冲区, 等待接收新的文档.
—— 这里移除了fsync操作, 便于后续流程的优化.

优化的地方: 过程②和过程③:

segment进入操作系统的缓存中就可以提供搜索, 这个写入和打开新segment的轻量过程被称为refresh.

但是这个时候,数据都在内存里, 如何避免断电数据丢失呢? 于是有了tlog

Elasticsearch/Solr 通过事务日志(translog)来防止数据的丢失
—— durability持久化.

translog也可以被用来提供实时CRUD

Flush 操作 类似solr hard commit

  1. 把所有在内存缓冲区中的文档写入到一个新的segment中
  2. 清空内存缓冲区
  3. 往磁盘里写入commit point信息
  4. 文件系统的page cache(segments) fsync到磁盘
  5. 删除旧的translog文件，因此此时内存中的segments已经写入到磁盘中,就不需要translog来保障数据安全了

每隔一定时间(es默认30分钟), 或者当translog文件达到一定大小(默认为512MB)时, 发生flush操作, 并执行一次全量提交

读者可以思考一下 fsync 操作和 flush 操作有什么不同?

为了保证不丢失数据, 就要保护translog文件的安全:

Elasticsearch 2.0之后, 每次写请求(如index、delete、update、bulk等)完成时, 都会触发fsync将translog中的segment刷到磁盘, 然后才会返回200 OK的响应;

或者: 默认每隔5s就将translog中的数据通过fsync强制刷新到磁盘.

—— 提高数据安全性的同时, 降低了一点性能.

==> 频繁地执行fsync操作, 可能会产生阻塞导致部分操作耗时较久. 如果允许部分数据丢失, 可设置异步刷新translog来提高效率.

PUT employee/_settings
{
"index.translog.durability": "async",
"index.translog.sync_interval": "5s"
}

由上述近实时性搜索的描述, 可知ES默认每秒都会产生一个新的segment文件, 而每次搜索时都要遍历所有的segment, 这非常影响搜索性能.

为解决这一问题, ES会对这些零散的segment进行merge(归并)操作, 尽量让索引中只保有少量的、体积较大的segment文件.

这个过程由独立的merge线程负责, 不会影响新segment的产生.
同时, 在merge段文件(segment)的过程中, 被标记为deleted的document也会被彻底物理删除.

gc大户 段合并

段合并操作

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segment的归并是一个非常消耗系统CPU和磁盘IO资源的任务, 所以ES对归并线程提供了限速机制, 确保这个任务不会过分影响到其他任务

限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec的默认值是20MB,固态硬盘 这个值可以是500mb或者更高, 你会感受飞一样的索引体验

相关配置:

优先归并小于此值的segment, 默认是2MB:
index.merge.policy.floor_segment
一次最多归并多少个segment, 默认是10个:
index.merge.policy.max_merge_at_once
一次直接归并多少个segment, 默认是30个
index.merge.policy.max_merge_at_once_explicit
大于此值的segment不参与归并, 默认是5GB. optimize操作不受影响
index.merge.policy.max_merged_segment

强制将segment归并为1个大的segment:
POST employee/_optimize?max_num_segments=1
此操作不受任何资源限制, 在索引频繁更新时对大索引操作将是致命的, 对于静态索引能够带来显著查询性能提升

关于段合并的一些思考
Solr 的 mergeFactor

mergeFactor粗略地确定段的数量。mergeFactor值告诉Lucene在将它们合并到单个段之前要构建多少相等大小的段。 例如，如果将mergeFactor设置为10，则将为添加到索引的每1000（或maxBufferedDocs）个文档在磁盘上创建一个新段。 当添加大小为1000的第10个分段时，所有10个分段将合并为大小为10,000的单个分段。 当添加了10个大小为10,000的这样的段时，它们将被合并成包含100,000个文档的单个段，等等。 因此，在任何时候，在每个索引大小中将不超过9个段

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Es 并没有最大段数限制 而是对合并线程的资源控制
从一定程度上保证了索引吞吐量和系统稳定性,但是牺牲了一些查询性能

总结

索引是搜索引擎资源消耗最为严重的地方,从索引流程上来看, es 跟solr没有明显的区别, 唯一的区别是两边对一些主要流程细节上的控制, 而这些细节正是作为搜索开发应该学习并了解的, 他们对于索引吞吐量提升和集群稳定性至关重要.

关于查询

还记得solr的查询缓存有哪些吗? 可以移步我之前的文章, 关于solr的查询缓存http://124.71.163.254/?p=130

filterCache: 过滤器缓存, 主要存储fq 查询后的结果集合
queryResultCache: 查询结果缓存,针对查询条件的完全有序的结果
documentCache:用来保存(doc_id,document)对的
Lucene FieldCache: 值到文档的有序表, 可以由docvalue cache代替
以及缓存预热 autowarm

es的查询缓存

Node Query Cache: 类似solr filterCache 但是是节点级别, 分两个级别
第一级是Query ，第二级是Segmemt
Field data Cache: 基于docvalue 构建,主要用于sort以及aggs的字段, 段级别,
类似lucene的fieldcache
Shard Request Cache: 类似queryResultCache 查询结果缓存,主要用于缓存size=0的请求，aggs和suggestions，还有就是hits.total

ES 缓存在5.0 之后取消了预热操作, 唯一需要预热的是 linux cache

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ES Node Query Cache

特点:主要用于缓存Filter中的Query结果，基于LRU策略,数据结构是Bitset, 节点级别, 节点所有索引共享, 默认为堆内存10%, 是基于段的

什么样的Query会被缓存
对于TermQuery、MatchAllDocsQuery等这种查询都不被缓存。当BooleanQuey的字节点为空时不会被缓存，当Dis Max Query的Disjuncts为空时不会被缓存。
对于历史查询次数有要求，对于消耗高昂的Query只需要2次就加入缓存，其他的默认是5次，对于BooleanQuery和DisjunctionMaxQuery次数为4次。默认的，这个历史查询的数量是256。

什么样的segment会被缓存
Segment中文档数大于100000或者大于整个索引大小的3%

新索引的文档，缓存会失效或者重新构建吗
缓存不会失效，而是通过判断文档是否符合Query的条件，如果符合条件的话则会将文档加入到Bitset中

跟solr的对比
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Solr 的soft commit

  1. tlog 不会被截断，它会继续增长。
  2. 新增的文档会可见。
  3. 某些 cache 必须重新加载(field cache)。
  4. 顶层的 cache 会失效。
  5. autowarming 会被触发。
  6. 新的索引段会生成。

从solr的提交过程,可以看出 solr的每次软提交都需要对cache重新生成, 而es只需要生成新提交的部分缓存

ES Field data Cache

特点:用于sort以及aggs的字段, 段级别

构造时机:
进行聚合查询时
失效时间:

  1. 段合并
  2. 超出设置上限(默认是无限)

它的构造非常消耗系统资源, 我们在kibana上进行报表统计时的长时间查询就是在
进行此cache的构造, 第一次查询往往较慢而后面就比较快的原因是走了此缓存, 需要
避免在有分词的字段上进行聚合排序

ES Shard Request Cache

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默认只缓存size=0的和聚合结果, 如果要特殊指定查询走此缓存,
需要在请求时设置request_cache=true, 此缓存在refresh后失效
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es对内存的使用

在一个es节点内, 内存消耗大户主要有以下几块

  1.  segment memory
  2.  filter cache
  3.  field data cache
  4.  bulk queue
  5.  indexing buffer
  6.  state buffer
  7.  超大搜索聚合结果集的fetch
  8. 对高cardinality字段做terms aggregation

segment memory

Segment不是file吗？segment memory又是什么？
前面提到过，一个segment是一个完备的lucene倒排索引，而倒排索引是通过词典 (Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系，快速做查询的。 由于词典的size会很大，全部装载到heap里不现实，因此Lucene为词典做了一层前缀索引(Term Index)，这个索引在Lucene4.0以后采用的数据结构是FST (Finite State Transducer)。 这种数据结构占用空间很小，Lucene打开索引的时候将其全量装载到内存中，加快磁盘上词典查询速度的同时减少随机磁盘访问次数。

segment越多，瓜分掉的heap也越多，并且这部分heap是无法被GC掉的

减少segment memory 的方法:

  1.  删除不用的索引
  2.  关闭索引 （文件仍然存在于磁盘，只是释放掉内存）。需要的时候可以重新打开。
  3.  定期对不再更新的索引做optimize (ES2.0以后更改为force merge api)。这Optimze的实质是对segment file强制做合并，可以节省大量的segment memory

总结

ES宗旨: 一切设计都是为了提高搜索的性能

内存的使用,包括缓存\cache 以及尽可能将文件放进系统缓存中

ES的优化策略
总结: 将磁盘里的东西尽量搬进内存，减少磁盘随机读取次数(同时也利用磁盘顺序读特性)，结合各种奇技淫巧的压缩算法，用及其苛刻的态度使用内存.

后记: 此文乃抛砖引玉, 性能优化, 非一日之功, 而大道至简, 没有适用于所有业务的优化方法, 这些底层的原理正是我们进行性能探索的秘密武器, 以对性能极致追求的心, 去实战中总结吧!

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