[转载]从400+节点ElasticSearch集群的运维中，我们总结了这些经验

墨墨导读：国外一家舆情监控公司 Meltwater 每天处理的数据非常庞大 —— 在高峰期需要索引大约 300 多万社论文章，和近 1 亿条社交帖子数据。其中社论数据长期保存以供检索（可回溯到 2009 年），社交帖子数据保存近 15 个月的。当前的主分片数据使用了大约 200 TB 的磁盘空间，副本数据大约 600 TB。

本文是 Meltwater 的工程师结合工作中实践，分享了 Elasticsearch 调优秘笈，以及要绕过的一些陷阱。

Meltwater 每天要处理数百万量级的帖子数据，因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术。

从 0.11.X 版本开始我们就已经是 Elasticsearch 的忠实用户了。在经历了一些波折之后，最终我们认为做出了正确的技术选型。

Elasticsearch 用于支持我们的主要媒体监控应用，客户通过该应用可以检索和分析媒体数据，比如新闻文章、（公开的）Facebook 帖子、Instagram 帖子、博客和微博。我们通过使用一个混合 API 来收集这些内容，并爬取和稍作加工，使得它们可被 Elasticsearch 检索到。

本文将分享我们所学到的经验、如何调优 Elasticsearch，以及要绕过的一些陷阱。

数据量

每天都有数量相当庞大的新闻和微博产生；在高峰期需要索引大约 300 多万社论文章，和近 1 亿条社交帖子数据。其中社论数据长期保存以供检索（可回溯到 2009 年），社交帖子数据保存近 15 个月的。当前的主分片数据使用了大约 200 TB 的磁盘空间，副本数据大约 600 TB。

我们的业务每分钟有 3 千次请求。所有的请求通过一个叫做 “search-service” 的服务，该服务会依次完成所有与 Elasticsearch 集群的交互。大部分检索规则比较复杂，包括在面板和新闻流中。比如，一个客户可能对 Tesla 和 Elon Musk 感兴趣，但希望排除所有关于 SpaceX 或 PayPal 的信息。用户可以使用一种与 Lucene 查询语法类似的灵活语法，如下：

Tesla AND”Elon Musk”NOT (SpaceX ORPayPal)

我们最长的此类查询有 60 多页。重点是：除了每分钟 3 千次请求以外，没有一个查询是像在 Google 里查询 “Barack Obama” 这么简单的；这简直就是可怕的野兽，但 ES 节点必须努力找出一个匹配的文档集。

版本

我们运行的是一个基于 Elasticsearch 1.7.6 的定制版本。该版本与 1.7.6 主干版本的唯一区别是，我们向后移植（backport）了 roaring bitsets/bitmaps（http://suo.im/5bE6od）作为缓存。该功能是从 Lucene 5 移植到 Lucene 4 的，对应移植到了 ES 1.X 版本。Elasticsearch 1.X 中使用默认的 bitset 作为缓存，对于稀疏结果来说开销非常大，不过在 Elasticsearch 2.X 中已经做了优化。

为何不使用较新版本的 Elasticsearch 呢？主要原因是升级困难。在主版本间滚动升级只适用于从 ES 5 到 6（从 ES 2 到 5 应该也支持滚动升级，但没有试过）。因此，我们只能通过重启整个集群来升级。宕机对我们来说几乎不可接受，但或许可以应对一次重启所带来的大约 30-60 分钟宕机时间；而真正令人担心的，是一旦发生故障并没有真正的回滚过程。

截止目前我们选择了不升级集群。当然我们希望可以升级，但目前有更为紧迫的任务。实际上该如何实施升级尚未有定论，很可能选择创建另一个新的集群，而不是升级现有的。

节点配置

我们自 2017 年 6 月开始在 AWS 上运行主集群，使用 i3.2xlarge 实例作为数据节点。之前我们在 COLO（Co-located Data Center）里运行集群，但后续迁移到了 AWS 云，以便在新机器宕机时能赢得时间，使得我们在扩容和缩容时更加弹性。

我们在不同的可用区运行 3 个候选 master 节点，并设置 discovery.zen.minimum_master_nodes 为 2。这是避免脑裂问题

split-brain problem

（https://qbox.io/blog/split-brain-problem-elasticsearch）非常通用的策略。

我们的数据集在存储方面，要求 80% 容量和 3 个以上的副本，这使得我们运行了 430 个数据节点。起初打算使用不同层级的数据，在较慢的磁盘上存储较旧的数据，但是由于我们只有相关的较低量级旧于 15 个月的数据（只有编辑数据，因为我们丢弃了旧的社交数据），然而这并未奏效。每个月的硬件开销远大于运行在 COLO 中，但是云服务支持扩容集群到 2 倍，而几乎不用花费多少时间。

你可能会问，为何选择自己管理维护 ES 集群。其实我们考虑过托管方案，但最后还是选择自己安装，理由是：AWS Elasticsearch Service

（http://suo.im/4PLuXa）暴露给用户的可控性太差了，

Elastic Cloud（https://www.elastic.co/cn/cloud）的成本比直接在 EC2 上运行集群要高 2-3 倍。

为了在某个可用区宕机时保护我们自身，节点分散于 eu-west-1 的所有 3 个可用区。我们使用 AWS plugin（http://suo.im/5qFQEP）来完成该项配置。它提供了一个叫做 aws_availability_zone 的节点属性，我们把

cluster.routing.allocation.awareness.attributes

设置为 aws_availability_zone。这保证了 ES 的副本尽可能地存储在不同的可用区，而查询尽可能被路由到相同可用区的节点。

这些实例运行的是 Amazon Linux，临时挂载为 ext4，有约 64GB 的内存。我们分配了 26GB 用于 ES 节点的堆内存，剩下的用于磁盘缓存。为何是 26GB？因为 JVM 是在一个黑魔法之上构建的（https://www.elastic.co/blog/a-heap-of-trouble）。

我们同时使用 Terraform

（https://www.terraform.io/）自动扩容组来提供实例，并使用 Puppet（https://puppet.com/）完成一切安装配置。

索引结构

因为我们的数据和查询都是基于时间序列的，所以使用了

time-based indexing（http://suo.im/547GbE），

类似于 ELK（elasticsearch、logstash、kibana） stack（https://www.elastic.co/elk-stack）。同时也让不同类型的数据保存在不同的索引库中，以便诸如社论文档和社交文档类数据最终位于不同的每日索引库中。这样可以在需要的时候只丢弃社交索引，并增加一些查询优化。每个日索引运行在两个分片中的一个。

该项设置产生了大量的分片（接近 40k）。有了这么多的分片和节点，集群操作有时变得更特殊。比如，删除索引似乎成为集群 master 的能力瓶颈，它需要把集群状态信息推送给所有节点。我们的集群状态数据约 100 MB，但通过 TCP 压缩可减少到 3 MB

（可以通过 curl localhost:9200/_cluster/state/_all 查看你自己集群的状态数据）。Master 节点仍然需要在每次变更时推送 1.3 GB 数据（430 节点 x 3 MB 状态大小）。除了这 1.3 GB 数据外，还有约 860 MB 必须在可用区（比如 最基本的通过公共互联网）之间传输。这会比较耗时，尤其是在删除数百个索引时。我们希望新版本的 Elasticsearch 能优化这一点，首先从 ES 2.0 支持仅发送集群状态的差分数据 (http://suo.im/547UyM) 这一特性开始。

ElasticSearch 性能

如前所述，我们的 ES 集群为了满足客户的检索需求，需要处理一些非常复杂的查询。

为应对查询负载，过去几年我们在性能方面做了大量的工作。我们必须尝试公平分享 ES 集群的性能测试，从下列引文就可以看出。

不幸的是，当集群宕机的时候，不到三分之一的查询能成功完成。我们相信测试本身导致了集群宕机。

—— 摘录自使用真实查询在新 ES 集群平台上的第一次性能测试

为了控制查询执行过程，我们开发了一个插件，实现了一系列自定义查询类型。通过使用这些查询类型来提供 Elasticsearch 官方版本不支持的功能和性能优化。比如，我们实现了 phrases 中的 wildcard 查询，支持在 SpanNear 查询中执行；另一个优化是支持 “*” 代替 match-all-query；还有其他一系列特性。

Elasticsearch 和 Lucene 的性能高度依赖于具体的查询和数据，没有银弹。即便如此，仍可给出一些从基础到进阶的参考：

• 限制你的检索范围，仅涉及相关数据。比如，对于每日索引库，只按相关日期范围检索。对于检索范围中间的索引，避免使用范围查询 / 过滤器。
• 使用 wildcards 时忽略前缀 wildcards - 除非你能对 term 建立倒排索引。双端 wildcards 难以优化。
• 关注资源消耗的相关迹象，数据节点的 CPU 占用持续飙高吗？IQ 等待走高吗？看看 GC 统计。这些可以从 profilers 工具或者通过 JMX 代理获得。如果 ParNewGC 消耗了超过 15% 的时间，去检查下内存日志。如果有任何的 SerialGC 停顿，你可能真的遇到问题了。不太了解这些内容？ 没关系，这个系列博文很好地介绍了 JVM 性能（http://suo.im/4AJgps） 。 记住，ES 和 G1 垃圾回收器一起并非最佳（http://suo.im/4WBTA5）。
• 如果遇到垃圾回收问题，请不要尝试调整 GC 设置。这一点经常发生，因为默认设置已经很合理了。相反，应该聚焦在减少内存分配上。具体怎么做？参考下文。
• 如果遇到内存问题，但没有时间解决，可考虑查询 Azul Zing。这是一个很贵的产品，但仅仅使用它们的 JVM 就可以提升 2 倍的吞吐量。不过最终我们并没有使用它，因为我们无法证明物有所值。
• 考虑使用缓存，包括 Elasticsearch 外缓存和 Lucene 级别的缓存。在 Elasticsearch 1.X 中可以通过使用 filter 来控制缓存。之后的版本中看起来更难一些，但貌似可以实现自己用于缓存的查询类型。我们在未来升级到 2.X 的时候可能会做类似的工作。
• 查看是否有热点数据（比如某个节点承担了所有的负载）。可以尝试均衡负载，使用分片分配过滤策略 shard allocation filtering （http://suo.im/4IfruL），或者尝试通过集群重新路由 cluster rerouting（http://suo.im/5ja7cU） 来自行迁移分片。我们已经使用线性优化自动重新路由，但使用简单的自动化策略也大有帮助。
• 搭建测试环境（我更喜欢笔记本）可从线上环境加载一部分代表性的数据（建议至少有一个分片）。使用线上的查询回放加压（较难）。使用本地设置来测试请求的资源消耗。
• 综合以上各点，在 Elasticsearch 进程上启用一个 profiler。这是本列表中最重要的一条。 我们同时通过 Java Mission Control （http://suo.im/4zYEsP）和 VisualVM （http://suo.im/4AJeIM）使用飞行记录器。在性能问题上尝试投机（包括付费顾问 / 技术支持）的人是在浪费他们（以及你自己）的时间。排查下 JVM 哪部分消耗了时间和内存，然后探索下 Elasticsearch/Lucene 源代码，检查是哪部分代码在执行或者分配内存。
• 一旦搞清楚是请求的哪一部分导致了响应变慢，你就可以通过尝试修改请求来优化（比如，修改 term 聚合的执行提示（http://suo.im/4WBUJx），或者切换查询类型）。修改查询类型或者查询顺序，可以有较大影响。如果不凑效，还可以尝试优化 ES/Lucene 代码。这看起来太夸张，却可以为我们降低 3 到 4 倍的 CPU 消耗和 4 到 8 倍的内存使用。某些修改很细微（比如 indices query （http://suo.im/4WBUR7）），但其他人可能要求我们完全重写查询执行。最终的代码严重依赖于我们的查询模式，所以可能适合也可能不适合他人使用。因此目前为止我们并没有开源这部分代码。不过这可能是下一篇博文的好素材。

图表说明：响应时间。有 / 没有 重写 Lucene 查询执行。同时也表明不再有节点每天多次发生内存不足。

顺便说明下，因为我知道会面临一个问题：从上一次性能测试我们知道通过升级到 ES 2.X 能小幅提升性能，但是并不能改变什么。话虽如此，但如果你已经从 ES 1.X 集群迁移到了 ES 2.X，我们很乐意听取关于你如何完成迁移的实践经验。

如果读到了这里，说明你对 Elasticsearch 是真爱啊（或者至少你是真的需要它）。我们很乐意学习你的经验，以及任何可以分享的内容。欢迎在评论区分享你的反馈和问题。

作者：Anton Hägerstrand
翻译：杨振涛
来源：搜狐
原文链接：www.sohu.com/a/330687470_505827