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elasticsearch使用7大原则,让你玩转ES

大数据 熊哥club 61℃ 0评论

Elasticsearch是目前大数据领域最热门的技术栈之一,经过近8年的发展,已从0.0.X版升级至6.X版本,虽然增加了很多的特性和功能,但是在主体架构上,还是没有太多的变化。下面就把我对于ES使用实践的一些经验总结一下,供大家参考。

一、 硬件环境选择

如果有条件,尽可能使用SSD硬盘, 不错的CPU。ES的厉害之处在于ES本身的分布式架构以及lucene的特性;IO的提升,会极大改进ES的速度和性能;内存配置方面,一般来说,64G内存的机器节点较佳。

二、系统拓朴设计

ES集群在架构拓朴时,一般都会采用Hot-Warm的架构模式,即设置3种不同类型的节点:Master节点、Hot 节点和Warm节点。

Master节点设置:一般会设置3个专用的maste节点,以提供最好的弹性扩展能力。当然,必须注意

discovery.zen.minimum_master_nodes属性的设置,以防split-brain问题,使用公式设置:N/2+1(N为候选master节点数)。 该节点保持: node.data: false ; 因为master节点不参与查询、索引操作,仅负责对于集群管理,所以在CPU、内存、磁盘配置上,都可以比数据节点低很多。

Hot节点设置:索引节点(写节点),同时保持近期频繁使用的索引。 属于IO和CPU密集型操作,建议使用SSD的磁盘类型,保持良好的写性能;节点的数量设置一般是大于等于3个。将节点设置为hot类型:

node.attr.box_type:hot 

针对index, 通过设置

index.routing.allocation.require.box_type:hot 可以设置将索引写入hot节点。

Warm节点设置: 用于不经常访问的read-only索引。由于不经常访问,一般使用普通的磁盘即可。内存、CPU的配置跟Hot节点保持一致即可;节点数量一般也是大于等于3个。

当索引不再被频繁查询时,可通过

index.routing.allocation.require.box_type:warm, 将索引标记为warm, 从而保证索引不写入hot节点,以便将SSD磁盘资源用在刀刃上。一旦设置这个属性,ES会自动将索引合并到warm节点。同时,也可以在elasticsearch.yml中设置index.codec: best_compression 保证warm 节点的压缩配置。

Coordinating节点:协调节点用于做分布式里的协调,将各分片或节点返回的数据整合后返回。在ES集群中,所有的节点都有可能是协调节点,但是,可以通过设置node.master、node.data 、node.ingest 都为false 来设置专门的协调节点。需要较好的CPU和较高的内存。

三、ES的内存设置

由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据,以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的,并且不可变,对于OS来说,能够很友好地将索引文件保持在cache中,以便快速访问;因此,我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES(JVM heap )。所以, 在ES内存设置方面,可以遵循以下原则:

1.当机器内存小于64G时,遵循通用的原则,50%给ES,50%留给lucene。

2.当机器内存大于64G时,遵循以下原则:

a. 如果主要的使用场景是全文检索, 那么建议给ES Heap分配4~32G的内存即可;其它内存留给操作系统, 供lucene使用(segments cache), 以提供更快的查询性能。

b. 如果主要的使用场景是聚合或排序, 并且大多数是numerics, dates, geo_points 以及not_analyzed的字符类型, 建议分配给ES Heap分配4~32G的内存即可,其它内存留给操作系统,供lucene使用(doc values cache),提供快速的基于文档的聚类、排序性能。

c. 如果使用场景是聚合或排序,并且都是基于analyzed 字符数据,这时需要更多的heap size, 建议机器上运行多ES实例,每个实例保持不超过50%的ES heap设置(但不超过32G,堆内存设置32G以下时,JVM使用对象指标压缩技巧节省空间),50%以上留给lucene。

3.禁止swap,一旦允许内存与磁盘的交换,会引起致命的性能问题。

通过在elasticsearch.yml中bootstrap.memory_lock: true,以保持JVM锁定内存,保证ES的性能。

4. GC设置原则:

a. 保持GC的现有设置,默认设置为:Concurrent-Mark and Sweep (CMS),别换成G1GC,因为目前G1还有很多BUG。

b. 保持线程池的现有设置,目前ES的线程池较1.X有了较多优化设置,保持现状即可;默认线程池大小等于CPU核心数。如果一定要改,按公式((CPU核心数* 3)/ 2)+ 1 设置;不能超过CPU核心数的2倍;但是不建议修改默认配置,否则会对CPU造成硬伤。

四、 集群分片设置

ES一旦创建好索引后,就无法调整分片的设置,而在ES中,一个分片实际上对应一个lucene 索引,而lucene索引的读写会占用很多的系统资源,因此,分片数不能设置过大;所以,在创建索引时,合理配置分片数是非常重要的。一般来说,我们遵循一些原则:

1.控制每个分片占用的硬盘容量不超过ES的最大JVM的堆空间设置(一般设置不超过32G,参加上文的JVM设置原则),因此,如果索引的总容量在500G左右,那分片大小在16个左右即可;当然,最好同时考虑原则2。

2.考虑一下node数量,一般一个节点有时候就是一台物理机,如果分片数过多,大大超过了节点数,很可能会导致一个节点上存在多个分片,一旦该节点故障,即使保持了1个以上的副本,同样有可能会导致数据丢失,集群无法恢复。所以, 一般都设置分片数不超过节点数的3倍。

五、Mapping建模

1.尽量避免使用nested或parent/child,能不用就不用;nested query慢,parent/child query 更慢,比nested query慢上百倍;因此能在mapping设计阶段搞定的(大宽表设计或采用比较smart的数据结构),就不要用父子关系的mapping。

2.如果一定要使用nested fields,保证nested fields字段不能过多,目前ES默认限制是50。参考:

index.mapping.nested_fields.limit :50

因为针对1个document, 每一个nested field, 都会生成一个独立的document, 这将使Doc数量剧增,影响查询效率,尤其是JOIN的效率。

3.避免使用动态值作字段(key), 动态递增的mapping,会导致集群崩溃;同样,也需要控制字段的数量,业务中不使用的字段,就不要索引。控制索引的字段数量、mapping深度、索引字段的类型,对于ES的性能优化是重中之重。以下是ES关于字段数、mapping深度的一些默认设置:

index.mapping.nested_objects.limit :10000

index.mapping.total_fields.limit:1000

index.mapping.depth.limit: 20

六、 索引优化设置

1.设置refresh_interval为-1,同时设置number_of_replicas 为0,通过关闭refresh间隔周期,同时不设置副本来提高写性能。

2.修改index_buffer_size 的设置,可以设置成百分数,也可设置成具体的大小,大小可根据集群的规模做不同的设置测试。

indices.memory.index_buffer_size:10%(默认)

indices.memory.min_index_buffer_size: 48mb(默认)

indices.memory.max_index_buffer_size

3.修改translog相关的设置:

a. 控制数据从内存到硬盘的操作频率,以减少硬盘IO。可将sync_interval的时间设置大一些。

index.translog.sync_interval:5s(默认)

b. 控制tranlog数据块的大小,达到threshold大小时,才会flush到lucene索引文件。

index.translog.flush_threshold_size:512mb(默认)

4. _id字段的使用,应尽可能避免自定义_id, 以避免针对ID的版本管理;建议使用ES的默认ID生成策略或使用数字类型ID做为主键。

5. _all字段及_source字段的使用,应该注意场景和需要,_all字段包含了所有的索引字段,方便做全文检索,如果无此需求,可以禁用;_source存储了原始的document内容,如果没有获取原始文档数据的需求,可通过设置includes、excludes 属性来定义放入_source的字段。

6.合理的配置使用index属性,analyzed 和not_analyzed,根据业务需求来控制字段是否分词或不分词。只有groupby需求的字段,配置时就设置成not_analyzed, 以提高查询或聚类的效率。

七、 查询优化

1. query_string 或multi_match的查询字段越多, 查询越慢。可以在mapping阶段,利用copy_to属性将多字段的值索引到一个新字段,multi_match时,用新的字段查询。

2.日期字段的查询, 尤其是用now 的查询实际上是不存在缓存的,因此, 可以从业务的角度来考虑是否一定要用now, 毕竟利用query cache 是能够大大提高查询效率的。

3.查询结果集的大小不能随意设置成大得离谱的值, 如query.setSize不能设置成 Integer.MAX_VALUE, 因为ES内部需要建立一个数据结构来放指定大小的结果集数据。

4.尽量避免使用script,万不得已需要使用的话,选择painless & experssions 引擎。一旦使用script查询,一定要注意控制返回,千万不要有死循环(如下错误的例子),因为ES没有脚本运行的超时控制,只要当前的脚本没执行完,该查询会一直阻塞。

elasticsearch使用7大原则,让你玩转ES

5.避免层级过深的聚合查询, 层级过深的group by , 会导致内存、CPU消耗,建议在服务层通过程序来组装业务,也可以通过pipeline的方式来优化。

6.复用预索引数据方式来提高AGG性能:如通过terms aggregations 替代range aggregations, 如要根据年龄来分组,分组目标是: 少年(14岁以下) 青年(14-28) 中年(29-50) 老年(51以上), 可以在索引的时候设置一个age_group字段,预先将数据进行分类。从而不用按age来做range aggregations, 通过age_group字段就可以了。

7. Cache的设置及使用:

a.QueryCache: ES查询的时候,使用filter查询会使用query cache, 如果业务场景中的过滤查询比较多,建议将querycache设置大一些,以提高查询速度。

indices.queries.cache.size: 10%(默认),可设置成百分比,也可设置成具体值,如256mb。

当然也可以禁用查询缓存(默认是开启), 通过index.queries.cache.enabled:false设置。

b.FieldDataCache: 在聚类或排序时,field data cache会使用频繁,因此,设置字段数据缓存的大小,在聚类或排序场景较多的情形下很有必要,可通过

indices.fielddata.cache.size:30% 或具体值10GB来设置。但是如果场景或数据变更比较频繁,设置cache并不是好的做法,因为缓存加载的开销也是特别大的。

c.ShardRequestCache: 查询请求发起后,每个分片会将结果返回给协调节点(Coordinating Node), 由协调节点将结果整合。

如果有需求,可以设置开启; 通过设置

index.requests.cache.enable: true来开启。

不过,shard request cache只缓存hits.total, aggregations, suggestions类型的数据,并不会缓存hits的内容。也可以通过设置

indices.requests.cache.size: 1%(默认)来控制缓存空间大小。

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