Elasticsearch慢查询故障诊断
最近在做ES搜索调优,看了一些lucene搜索的文档和代码,本文用于总结调优过程中学到的知识和自己的思考。
在抓到ES慢查询之后,会通过profile或者kibana的Search Profiler console查看具体慢在了哪里。一般在执行profile search之前,需要稍微改变query语句里的查询内容,防止cache影响测试效果。
profile主要包括shard级别的query耗时、query语句rewrite耗时以及最终lucene collector的耗时。
一般主要关注query的耗时,profile返回的query部分详细的展示了被rewrite后的查询语句以及每个子查询的耗时。包括子查询的类型(type),子查询语句(description),子查询耗时(time_in_nanos)和一个breakdown集合包含了lucene segements search各阶段的耗时。从这个breakdown集合中能比较清晰的看到耗时的原因,当然,前提是要理解breakdown里每个指标代表什么意思和内部的实现逻辑。
breakdown里的主要指标及lucene中的实现:
build_scorer:构造一个scorer的耗时。scorer主要用于对matching的doc进行打分和排序。build_scorer内部构造了迭代器,这个迭代器可以遍历所有matched document,构造迭代器是非常耗时的操作,因为涉及到对各子查询的docId结果集构造倒排链或bitset,并且做conjunction生成最终可被迭代的docId bitset或倒排链。大多数查询主要耗时在这一步。
next_doc: 寻找下一个匹配的document Id。这里keyword, text等文本类型的字段会利用skipList,数值类型的数据会利用Tree结构快速找的下一个匹配的docoument Id。同时,这里会记录该doc命中的子查询数量,用于最终的min_should_match之类的过滤。
advance: 类似于一个low level的next_doc。并不是所有的query都能实现next_doc,比如must查询走的advance去找下一个匹配的文档。
score: 记录socrer中对文档打分的耗时,通过Freq,normal等数据结合tf-idf等算法计算出得分。
match: 记录第二阶段打分的耗时。有些查询需要两阶段打分,比如短语查询(phrase query) "chinese love china", 第一阶段先找所有包含“chinese”、“love”、“china”三个term的文档。第二阶段再在第一阶段匹配到到的所有文档中计算“chinese”,"love","china"三个单词的位置和顺序是否满足条件,这一操作非常耗时,所以通过第一阶段缩小匹配文档的范围。
create_weight: 创建weight过程的耗时,weight就相当于lucene查询的context,里面包含了query,collector,indexreader等。
*_count: 记录方法调用次数,比如next_doc_count:2,代表next_doc方法被调用了两次。
除了query过程的详细统计,还包括:
rewrite_time: query语句被重写的耗时,lucene自己维护了一套查询语句重写逻辑,比如terms查询中如果要查询的terms个数小于16,会被重写成多个TermQuery做or结合;如果大于16会被重写成TermInSetQuery。
collector: query数据收集阶段的各种指标。包括query用到的collector的个数,类型和耗时。ES默认使用的是SimpleTopScoreDocCollector。lucene的collector主要通过reduce方法对每个segment上匹配的结果进行合并和排序,返回topN。
故障诊断过程中,除了通过profile API定位慢查询,也需要关注ES集群的整体资源使用情况,比如data node的CPU, Mem, 磁盘IO是否有瓶颈,单节点shard个数是否过多等。一般可以通过cerebro或者elasticsearch_exporter+Prometheus来监控集群状态, 也可以通过ES API查看相关指标。
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