Elasticsearch原理解析与性能调优

基本概念

定义

一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
一个分布式实时分析搜索引擎
能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

用途

全文检索
结构化搜索
分析

VS传统数据库

传统数据库
- 提供精确匹配
ES
- 提供精确匹配
- 全文检索
- 处理同义词
- 给文档相关性评分
- 生成分析与聚合数据
- 实时

专有名词

索引（名词）

类似于数据库
索引（动词）

类似于insert。例如索引一个文档到一个索引
倒排索引

默认每个属性都会有一个倒排索引，可以设置属性不被索引，它只能被覆盖，不能被修改
类型

类似表，同一索引的不同类型，可以拥有不同的字段，但应该拥有大部分相似的字段。它可以包含大小写，不能包含句号，不能以下划线开头，长度限制为256.
Id

文档的id，可以在生成文档时指定或自动生成，自动生成的ID，在大部分情况下多个节点的时候唯一。如果在创建文档时，ID冲突，服务器会返回409
文档

类似于记录，文档只能被替换，而不能被修改，文档的字段类型需要一致，否则无法进行精确匹配
精确值字段

对于数字，日期，布尔和一个not_analyzed字段，进行查询，会适用精确匹配
全文搜索字段

否则，进行相关性搜索

PUT /megacorp/employee/1

{

    "first_name" : "John",

    "last_name" :  "Smith",

    "age" :        25,

    "about" :      "I love to go rock climbing",

    "interests": [ "sports", "music" ]

}

例如

megacorp是索引
employee是类型
1是文档id
json内容是文档

交互

RESTful API

curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'

`VERB`	适当的 HTTP 方法或谓词 : `GET`、 `POST`、 `PUT`、 `HEAD` 或者 `DELETE`。
`PROTOCOL`	`http` 或者 `https`（如果你在 Elasticsearch 前面有一个 `https` 代理）
`HOST`	Elasticsearch 集群中任意节点的主机名，或者用 `localhost` 代表本地机器上的节点。
`PORT`	运行 Elasticsearch HTTP 服务的端口号，默认是 `9200` 。
`PATH`	API 的终端路径（例如 `_count` 将返回集群中文档数量）。Path 可能包含多个组件，例如：`_cluster/stats` 和 `_nodes/stats/jvm` 。
`QUERY_STRING`	任意可选的查询字符串参数 (例如 `?pretty` 将格式化地输出 JSON 返回值，使其更容易阅读)
`BODY`	一个 JSON 格式的请求体 (如果请求需要的话)

例子

request:

curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '

{

    "query": {

        "match_all": {}

    }

}

'

response:

{

    "count" : 0,

    "_shards" : {

        "total" : 5,

        "successful" : 5,

        "failed" : 0

    }

}

检索文档功能

获取一个文档
```
GET /megacorp/employee/1
```

简单查询

GET /megacorp/employee/_search #查询前十条记录

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith  #查询smith的前十条记录

表达式查询

GET /megacorp/employee/_search

{

    "query" : {

        "match" : {

            "last_name" : "Smith"

        }

    }

}

GET /megacorp/employee/_search

{

    "query" : {

        "bool": {

            "must": {

                "match" : {

                    "last_name" : "smith"

                }

            },

            "filter": {

                "range" : {

                    "age" : { "gt" : 30 }

                }

            }

        }

    }

}

全文检索

GET /megacorp/employee/_search

{

    "query" : {

        "match" : {

            "about" : "rock climbing"

        }

    }

}

短语查询

GET /megacorp/employee/_search

{

    "query" : {

        "match_phrase" : {

            "about" : "rock climbing"

        }

    }

}

分析（类似于聚合group by）

request:

GET /megacorp/employee/_search

{

    "aggs" : {

        "all_interests" : {

            "terms" : { "field" : "interests" },

            "aggs" : {

                "avg_age" : {

                    "avg" : { "field" : "age" }

                }

            }

        }

    }

}

response:

 ...

  "all_interests": {

     "buckets": [

        {

           "key": "music",

           "doc_count": 2,

           "avg_age": {

              "value": 28.5

           }

        },

        {

           "key": "forestry",

           "doc_count": 1,

           "avg_age": {

              "value": 35

           }

        },

        {

           "key": "sports",

           "doc_count": 1,

           "avg_age": {

              "value": 25

           }

        }

     ]

  }

修改文档

PUT /website/blog/123

{

  "title": "My first blog entry",

  "text":  "I am starting to get the hang of this...",

  "date":  "2014/01/02"

}

旧文档不会马上删掉

新文档会被索引

文档的version会加一

删除文档
```
DELETE /megacorp/employee/123
```
文档的version依然会加一

分布式特性

ES自动执行的分布式动作

分配文档到不同的容器或分片中，文档可以储存在一个或多个节点中
按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡
复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失
将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点
集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复

水平扩展VS垂直扩展

ES对水平扩展是友好的，通过购置更多的机器，可以更好的使用ES的分布式功能

集群

集群拥有一个或多个节点，当有节点加入或者退出集群时，集群会重新平均分配所有数据的分布

主节点功能

增加/删除索引
增加/删除节点

不涉及文档的变更和搜索，因此单一的主节点不会成为集群的性能瓶颈

索引分片的元数据在每个ES节点都有存储，每个节点在接到请求后，都知道到哪台ES node找到数据，通过转发请求到ES node所在的机器

一个分片的最大文档数：(2^31-128)

一个索引的主分片数在建立时被确定，且无法修改：因为文档的存储是用shard = hash(routing) % number_of_primary_shards来确定文档的位置的。routing默认是id，也可以自定义

分片的副本数可以随时修改

建立索引

PUT /blogs

{

   "settings" : {

      "number_of_shards" : 3,

      "number_of_replicas" : 1

   }

}

故障转移

增加一台机器到集群

删除节点

分布式写入冲突

对于多个client的写入ES，有可能造成写入冲突，导致数据的丢失

在一些场景下，数据丢失是可以接受的

但是在某些场景下，是不允许的。

悲观控制并发

传统数据库的控制方式。通过对记录加锁，来实现并发的串行执行

乐观并发控制

ES采用乐观控制

所谓乐观控制，就是服务器假设大部分情况下，是不会发生冲突的，如果发生冲突，则拒绝修改，客户端可以需要通过重新获取并重试进行处理。

过程如下图

分布式文档存储

确定文档位于那个shard

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

API支持带routing参数，来自定义路由，来确保相关文档路由到同一个分片

以ID新建，写入和删除文档

一致性保证

none: 主分片活跃，允许写入
all: 在所有分片活跃，允许写入
quorum: 半数以上节点活跃，允许写入

如果暂时没有足够的分片活跃，ES会等待，默认等待1分钟，可以通过参数timeout改变这个值，如果超时，则失败返回

新索引默认有 1 个副本分片，这意味着为满足 规定数量 应该需要两个活动的分片副本。但是，这些默认的设置会阻止我们在单一节点上做任何事情。为了避免这个问题，要求只有当 number_of_replicas 大于1的时候，规定数量才会执行。

以ID检索文档

与上图类似

以ID更新文档

与上图类似，但在更新完文档后，会重建索引

在局部更新文档的时候，主分片会以整份文档来同步给副本，来保证数据的完整性

通过条件获取多个文档

搜索

返回特殊字段

GET /_search

{

   "hits" : {

      "total" :       14,

      "hits" : [

        {

          "_index":   "us",

          "_type":    "tweet",

          "_id":      "7",

          "_score":   1,

          "_source": {

             "date":    "2014-09-17",

             "name":    "John Smith",

             "tweet":   "The Query DSL is really powerful and flexible",

             "user_id": 2

          }

       },

        ... 9 RESULTS REMOVED ...

      ],

      "max_score" :   1

   },

   "took" :           4,

   "_shards" : {

      "failed" :      0,

      "successful" :  10,

      "total" :       10

   },

   "timed_out" :      false

}

took

执行的毫秒数
_shards

查询分片的状态，例如有几个分片是失败的，几个是成功的
timeout

可以通过在查询设定超时，如果查询超过时间，则只返回已经成功获得的数据，剩余的数据将丢弃
_index

数据来源的Lucene索引，文档的每一个字段，都拥有一个不同的Lucene索引

在查询中可以指定Lucene的索引，默认是不指定的，所以会查询该文档的所有索引，并汇总结果。如果指定，则会限定仅在指定的Lucene索引中查询数据

分页

GET /_search?size=5&from=5

此方式只适用于浅分页，如果查询过深，会导致严重的性能问题。

因为例如查询size为5，from=10000。那么ES会从各分片中都查询10005条记录，如果有100个shard，那么就会有100*10005条记录，ES再对这100*10005排序，并仅返回5条记录

深分页

使用游标scroll

它在ES中建立了一个有有效期的快照，提供给scroll进行数据的深度查询

倒排索引

对一下文档进行倒排：

The quick brown fox jumped over the lazy dog
Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

得到：

Term      Doc_1  Doc_2

-------------------------

Quick   |       |  X

The     |   X   |

brown   |   X   |  X

dog     |   X   |

dogs    |       |  X

fox     |   X   |

foxes   |       |  X

in      |       |  X

jumped  |   X   |

lazy    |   X   |  X

leap    |       |  X

over    |   X   |  X

quick   |   X   |

summer  |       |  X

the     |   X   |

------------------------

倒排面临的挑战

Quick跟quick，用户有可能认为它们是相同的，也有可能认为是不同的
dog和dogs非常接近，在相关性搜索时，它们应该都被搜索到
jump和leap是同义词，在相关性搜索时，它们应该都被搜索到

理解相关性

相关性的分数是一个模糊的概念。没有精确值，没有唯一正确的答案。是一种根据各种规则对文档进行的一种量化的估计。

它评分的准则如下：

检索词频率

检索词在该字段出现的频率越高，分数越高
反向文档频率

检索词在索引出现的频率越高，分数越低
字段长度准则

字段的长度越长，分数越低

查询过滤bitset

每次使用检索词查询，都会为检索词建立一个bitset，bitset包含了匹配的文档的序号。在热搜索的检索词，ES会对这些bitset有针对的进行缓存，而不用在再次查询的时候，重新查找倒排索引。

对于多个查询可以有下图

当倒排索引重建的时候，bitset在缓存会自动失效

缓存的策略

最近256次被使用的bitset，会被缓存
段内记录小于1w的，不会被缓存

索引管理

创建索引

可以显式创建，也可以隐式创建。

在大集群下，索引的创建，涉及元数据的同步，有可能导致集群负载的大量增加。此时需要禁用索引的隐式创建

action.auto_create_index: false

删除索引

删除索引，会涉及大量数据的删除，如果用户意外地试图通过一条命令，把所有索引删掉，这可能导致可怕的后果

通过禁用此操作，可以设置如下

action.destructive_requires_name: true

分析器

每个索引都可以设置自己的分析器，分析器的用途主要是在全文索引上面，通过对不同的语言，使用不同的分词，不同的词转换来构造倒排索引和计算相关性。

分片

倒排索引的不变性

好处

一旦被读入系统缓存，就会一直留在那里，直到LRU算法把不常用的倒排索引剔除。这对ES的读取性能提供了非常大的提升

不好

新的文档加入，不能增量更新，只能重建索引并替换

如何保证新数据能实时能查询到

用更多的索引。

对于新的文档，不马上重建索引，而是通过新增额外的索引。在查询数据时，通过轮询所有的索引，并合并结果返回。

ES并不是严格意义上的实时，准确来说是准实时，由于data从插入到建立倒排索引这段时间，新数据是不能访问的

聚合

像数据库的group by。只是语法不一样。功能相通

应用层性能调优

调大 refresh interval

默认刷新时间是1s，每次刷新都会有一次磁盘写入，并创建一个新的段。通过设置更大的刷新时间，可以让磁盘写入的次数更低，写入的段更大。减少段合并的次数。

禁止OS把ES置换出去

OS的内核会在内存紧张的时候，把进程置换到外村。而对于性能跟内存强相关的ES来说，置换到外存是致命的。通过设置进程在内核的参数，禁止置换，可以避免OS的这种动作

预留大量的文件系统缓存给ES

由于ES大部分数据的不变性，使得ES的大部分磁盘操作，都可以通过文件系统的缓存来加快速度。一旦ES的倒排索引和数据缓存到系统，如果没有其他进程的干扰，而且是比较频繁访问的数据，则会一直驻留在系统缓存，使得ES的大部分操作都是走内存的。一般来说，分配一半的内存给文件系统，是合适的。

使用自动生成ID

如果指定ID，ES会在集群内检查是否ID已经存在，这对大集群来说，是昂贵的。如果ID是自动生成的，ES会跳过检查，直接插入文档

更好的硬件

更大的内存
SSD
本地磁盘

不要使用join关联查询

ES不适合做关联查询，会导致严重的性能问题。

如果业务一定要join，可以把关联的数据都写到一个索引内，或者通过应用程序来做关联的动作。

强制merge只读索引

merge成一个单一的段，会得到更好的性能

增加副本

有更多的机器，通过提高副本数，可以提高读效率

不要返回大数据

ES不适合这场景

避免稀疏

不要把不相关的信息存入同一个索引

数据预热

对于热点数据，可以通过一个客户端请求ES，让数据先占据filesystem cache。

冷热数据分离

冷热数据部署在不同的机器，可以让热数据在缓存内不会被冷数据冲走

内核层性能调优

限流

如果ES出现高负载的请求，ES的协调节点会累积大量的请求在内存在等待处理，随着请求数的增加，协调节点的内存占用会越来越大，最后导致OOM。

通过限流，可以有效缓解。

大查询

如果客户端发来了一个复杂的查询，使得需要返回的数据异常的大，这也会导致OOM问题。

通过修改内核，让如果请求的内存占用超过系统可以承受的范围，则截断来解决

FST过大引发OOM

FST是对倒排索引在内存的索引，它通过前缀状态机的方法，快速的定位检索词在倒排索引的磁盘位置，达到减少磁盘访问次数而加快检索速度的目的。

但由于FST是常驻内存的，如果倒排索引达到一定规模时，FST必然会引起OOM问题。而且FST是存放在JVM堆内内存的。堆内内存的上限时32G。

而10 TB的数据就需要10G到15G的内存来存放FST。

通过把FST的存储放到堆外内存
通过LRU算法来管理FST，对不常用的FST置换出内存
修改ES访问FST的逻辑，使得ES可以从堆内直接访问堆外的FST
在堆内增加FST的cache，加快命中速度

Ref: