京东面试题：ElasticSearch深度分页解决方案！

一道之前的面试题：

来自：社招一年半面经分享(含阿里美团头条京东滴滴)

「文章较长，可以点赞在看」

文章内容收录到个人网站，方便阅读 ：hardyfish.top/

前言

Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索与分析引擎，在使用过程中，有一些典型的使用场景，比如分页、遍历等。

在使用关系型数据库中，我们被告知要注意甚至被明确禁止使用深度分页，同理，在 Elasticsearch 中，也应该尽量避免使用深度分页。

这篇文章主要介绍 Elasticsearch 中分页相关内容！

From/Size参数

在ES中，分页查询默认返回最顶端的10条匹配hits。

如果需要分页，需要使用from和size参数。

• from参数定义了需要跳过的hits数，默认为0；
• size参数定义了需要返回的hits数目的最大值。

一个基本的ES查询语句是这样的：

POST /my_index/my_type/_search
{
    "query": { "match_all": {}},
    "from": 100,
    "size":  10
}

上面的查询表示从搜索结果中取第100条开始的10条数据。

「那么，这个查询语句在ES集群内部是怎么执行的呢？」

在ES中，搜索一般包括两个阶段，query 和 fetch 阶段，可以简单的理解，query 阶段确定要取哪些doc，fetch 阶段取出具体的 doc。

❝

Query阶段

❞

如上图所示，描述了一次搜索请求的 query 阶段：·

1. Client 发送一次搜索请求，node1 接收到请求，然后，node1 创建一个大小为from + size的优先级队列用来存结果，我们管 node1 叫 coordinating node。
2. coordinating node将请求广播到涉及到的 shards，每个 shard 在内部执行搜索请求，然后，将结果存到内部的大小同样为from + size 的优先级队列里，可以把优先级队列理解为一个包含top N结果的列表。
3. 每个 shard 把暂存在自身优先级队列里的数据返回给 coordinating node，coordinating node 拿到各个 shards 返回的结果后对结果进行一次合并，产生一个全局的优先级队列，存到自身的优先级队列里。

在上面的例子中，coordinating node 拿到(from + size) * 6条数据，然后合并并排序后选择前面的from + size条数据存到优先级队列，以便 fetch 阶段使用。

另外，各个分片返回给 coordinating node 的数据用于选出前from + size条数据，所以，只需要返回唯一标记 doc 的_id以及用于排序的_score即可，这样也可以保证返回的数据量足够小。

coordinating node 计算好自己的优先级队列后，query 阶段结束，进入 fetch 阶段。

❝

Fetch阶段

❞

query 阶段知道了要取哪些数据，但是并没有取具体的数据，这就是 fetch 阶段要做的。

上图展示了 fetch 过程：

1. coordinating node 发送 GET 请求到相关shards。
2. shard 根据 doc 的_id取到数据详情，然后返回给 coordinating node。
3. coordinating node 返回数据给 Client。

coordinating node 的优先级队列里有from + size 个_doc _id，但是，在 fetch 阶段，并不需要取回所有数据，在上面的例子中，前100条数据是不需要取的，只需要取优先级队列里的第101到110条数据即可。

需要取的数据可能在不同分片，也可能在同一分片，coordinating node 使用 「multi-get」 来避免多次去同一分片取数据，从而提高性能。

「这种方式请求深度分页是有问题的：」

我们可以假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。当我们请求结果的第一页（结果从 1 到 10 ），每一个分片产生前 10 的结果，并且返回给 协调节点 ，协调节点对 50 个结果排序得到全部结果的前 10 个。

现在假设我们请求第 1000 页---结果从 10001 到 10010 。所有都以相同的方式工作除了每个分片不得不产生前10010个结果以外。然后协调节点对全部 50050 个结果排序最后丢弃掉这些结果中的 50040 个结果。

「对结果排序的成本随分页的深度成指数上升。」

「注意1：」

size的大小不能超过index.max_result_window这个参数的设置，默认为10000。

如果搜索size大于10000，需要设置index.max_result_window参数

PUT _settings
{
    "index": {
        "max_result_window": "10000000"
    }
}  

「注意2：」

_doc将在未来的版本移除，详见：

• www.elastic.co/cn/blog/mov...
• elasticsearch.cn/article/158

深度分页问题

Elasticsearch 的From/Size方式提供了分页的功能，同时，也有相应的限制。

举个例子，一个索引，有10亿数据，分10个 shards，然后，一个搜索请求，from=1000000，size=100，这时候，会带来严重的性能问题：CPU，内存，IO，网络带宽。

在 query 阶段，每个shards需要返回 1000100 条数据给 coordinating node，而 coordinating node 需要接收10 * 1000，100 条数据，即使每条数据只有 _doc _id 和 _score，这数据量也很大了？

「在另一方面，我们意识到，这种深度分页的请求并不合理，因为我们是很少人为的看很后面的请求的，在很多的业务场景中，都直接限制分页，比如只能看前100页。」

比如，有1千万粉丝的微信大V，要给所有粉丝群发消息，或者给某省粉丝群发，这时候就需要取得所有符合条件的粉丝，而最容易想到的就是利用 from + size 来实现，不过，这个是不现实的，这时，可以采用 Elasticsearch 提供的其他方式来实现遍历。

深度分页问题大致可以分为两类：

• 「随机深度分页：随机跳转页面」
• 「滚动深度分页：只能一页一页往下查询」

「下面介绍几个官方提供的深度分页方法」

Scroll

❝

Scroll遍历数据

❞

我们可以把scroll理解为关系型数据库里的cursor，因此，scroll并不适合用来做实时搜索，而更适合用于后台批处理任务，比如群发。

这个分页的用法，「不是为了实时查询数据」，而是为了**「一次性查询大量的数据（甚至是全部的数据」**）。

因为这个scroll相当于维护了一份当前索引段的快照信息，这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照。在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。

但是它相对于from和size，不是查询所有数据然后剔除不要的部分，而是记录一个读取的位置，保证下一次快速继续读取。

不考虑排序的时候，可以结合SearchType.SCAN使用。

scroll可以分为初始化和遍历两部，初始化时将**「所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来（注意，这里只是缓存的doc_id，而并不是真的缓存了所有的文档数据，取数据是在fetch阶段完成的）」**，可以想象成快照。

在遍历时，从这个快照里取数据，也就是说，在初始化后，对索引插入、删除、更新数据都不会影响遍历结果。

「基本使用」

POST /twitter/tweet/_search?scroll=1m
{
    "size": 100,
    "query": {
        "match" : {
            "title" : "elasticsearch"
        }
    }
}

初始化指明 index 和 type，然后，加上参数 scroll，表示暂存搜索结果的时间，其它就像一个普通的search请求一样。

会返回一个_scroll_id，_scroll_id用来下次取数据用。

「遍历」

POST /_search?scroll=1m
{
    "scroll_id":"XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX I am scroll id XXXXXXXXXXXXXXX"
}

这里的scroll_id即 上一次遍历取回的_scroll_id或者是初始化返回的_scroll_id，同样的，需要带 scroll 参数。

重复这一步骤，直到返回的数据为空，即遍历完成。

「注意，每次都要传参数 scroll，刷新搜索结果的缓存时间」 。另外，「不需要指定 index 和 type」。

设置scroll的时候，需要使搜索结果缓存到下一次遍历完成，「同时，也不能太长，毕竟空间有限。」

「优缺点」

缺点：

1. 「scroll_id会占用大量的资源（特别是排序的请求）」
2. 同样的，scroll后接超时时间，频繁的发起scroll请求，会出现一些列问题。
3. 「是生成的历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。」

「优点：」

适用于非实时处理大量数据的情况，比如要进行数据迁移或者索引变更之类的。

Scroll Scan

ES提供了scroll scan方式进一步提高遍历性能，但是scroll scan不支持排序，因此scroll scan适合不需要排序的场景

「基本使用」

Scroll Scan 的遍历与普通 Scroll 一样，初始化存在一点差别。

POST /my_index/my_type/_search?search_type=scan&scroll=1m&size=50
{
 "query": { "match_all": {}}
}

需要指明参数：

• search_type：赋值为scan，表示采用 Scroll Scan 的方式遍历，同时告诉 Elasticsearch 搜索结果不需要排序。
• scroll：同上，传时间。
• size：与普通的 size 不同，这个 size 表示的是每个 shard 返回的 size 数，最终结果最大为 number_of_shards * size。

「Scroll Scan与Scroll的区别」

1. Scroll-Scan结果**「没有排序」**，按index顺序返回，没有排序，可以提高取数据性能。
2. 初始化时只返回 _scroll_id，没有具体的hits结果
3. size控制的是每个分片的返回的数据量，而不是整个请求返回的数据量。

Sliced Scroll

如果你数据量很大，用Scroll遍历数据那确实是接受不了，现在Scroll接口可以并发来进行数据遍历了。

每个Scroll请求，可以分成多个Slice请求，可以理解为切片，各Slice独立并行，比用Scroll遍历要快很多倍。

POST /index/type/_search?scroll=1m
{
    "query": { "match_all": {}},
    "slice": {
        "id": 0,
        "max": 5
    }   
}
 
POST ip:port/index/type/_search?scroll=1m
{
    "query": { "match_all": {}},
    "slice": {
        "id": 1,
        "max": 5
    }   
}

上边的示例可以单独请求两块数据，最终五块数据合并的结果与直接scroll scan相同。

其中max是分块数，id是第几块。

❝

官方文档中建议max的值不要超过shard的数量，否则可能会导致内存爆炸。

❞

Search After

Search_after是 ES 5 新引入的一种分页查询机制，其原理几乎就是和scroll一样，因此代码也几乎是一样的。

「基本使用：」

第一步：

POST twitter/_search
{
    "size": 10,
    "query": {
        "match" : {
            "title" : "es"
        }
    },
    "sort": [
        {"date": "asc"},
        {"_id": "desc"}
    ]
}

返回出的结果信息 ：

{
      "took" : 29,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : {
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : {
        "total" : {
          "value" : 5,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : null,
        "hits" : [
          {
            ...
            },
            "sort" : [
              ...
            ]
          },
          {
            ...
            },
            "sort" : [
              124648691,
              "624812"
            ]
          }
        ]
      }
    }

上面的请求会为每一个文档返回一个包含sort排序值的数组。

这些sort排序值可以被用于search_after参数里以便抓取下一页的数据。

比如，我们可以使用最后的一个文档的sort排序值，将它传递给search_after参数：

GET twitter/_search
{
    "size": 10,
    "query": {
        "match" : {
            "title" : "es"
        }
    },
    "search_after": [124648691, "624812"],
    "sort": [
        {"date": "asc"},
        {"_id": "desc"}
    ]
}

若我们想接着上次读取的结果进行读取下一页数据，第二次查询在第一次查询时的语句基础上添加search_after，并指明从哪个数据后开始读取。

「基本原理」

es维护一个实时游标，它以上一次查询的最后一条记录为游标，方便对下一页的查询，它是一个无状态的查询，因此每次查询的都是最新的数据。

由于它采用记录作为游标，因此**「SearchAfter要求doc中至少有一条全局唯一变量（每个文档具有一个唯一值的字段应该用作排序规范）」**

「优缺点」

「优点：」

1. 无状态查询，可以防止在查询过程中，数据的变更无法及时反映到查询中。
2. 不需要维护scroll_id，不需要维护快照，因此可以避免消耗大量的资源。

「缺点：」

1. 由于无状态查询，因此在查询期间的变更可能会导致跨页面的不一值。
2. 排序顺序可能会在执行期间发生变化，具体取决于索引的更新和删除。
3. 至少需要制定一个唯一的不重复字段来排序。
4. 它不适用于大幅度跳页查询，或者全量导出，对第N页的跳转查询相当于对es不断重复的执行N次search after，而全量导出则是在短时间内执行大量的重复查询。

SEARCH_AFTER不是自由跳转到任意页面的解决方案，而是并行滚动多个查询的解决方案。

总结

分页方式	性能	优点	缺点	场景
from + size	低	灵活性好，实现简单	深度分页问题	数据量比较小，能容忍深度分页问题
scroll	中	解决了深度分页问题	无法反应数据的实时性（快照版本）维护成本高，需要维护一个 scroll_id	海量数据的导出需要查询海量结果集的数据
search_after	高	性能最好不存在深度分页问题能够反映数据的实时变更	实现复杂，需要有一个全局唯一的字段连续分页的实现会比较复杂，因为每一次查询都需要上次查询的结果，它不适用于大幅度跳页查询	海量数据的分页

ES7版本变更

参照：www.elastic.co/guide/en/el...

在7.*版本中，ES官方不再推荐使用Scroll方法来进行深分页，而是推荐使用带PIT的search_after来进行查询；

从7.*版本开始，您可以使用SEARCH_AFTER参数通过上一页中的一组排序值检索下一页命中。

使用SEARCH_AFTER需要多个具有相同查询和排序值的搜索请求。

如果这些请求之间发生刷新，则结果的顺序可能会更改，从而导致页面之间的结果不一致。

为防止出现这种情况，您可以创建一个时间点(PIT)来在搜索过程中保留当前索引状态。

POST /my-index-000001/_pit?keep_alive=1m
​
返回一个PIT ID：
{
  "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA=="
}

在搜索请求中指定PIT：

GET /_search
{
  "size": 10000,
  "query": {
    "match" : {
      "user.id" : "elkbee"
    }
  },
  "pit": {
     "id":  "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
     "keep_alive": "1m"
  },
  "sort": [ 
    {"@timestamp": {"order": "asc", "format": "strict_date_optional_time_nanos", "numeric_type" : "date_nanos" }}
  ]
}

性能对比

分别分页获取1 - 10，49000 - 49010，99000 - 99010范围各10条数据（前提10w条），性能大致是这样：

向前翻页

对于向前翻页，ES中没有相应API，但是根据官方说法（github.com/elastic/ela...），ES中的向前翻页问题可以通过翻转排序方式来实现即：

1. 对于某一页，正序search_after该页的最后一条数据id为下一页，则逆序search_after该页的第一条数据id则为上一页。
2. 国内论坛上，有人使用缓存来解决上一页的问题：elasticsearch.cn/question/77...

总结

1. 如果数据量小（from+size在10000条内），或者只关注结果集的TopN数据，可以使用from/size 分页，简单粗暴
2. 数据量大，深度翻页，后台批处理任务（数据迁移）之类的任务，使用 scroll 方式
3. 数据量大，深度翻页，用户实时、高并发查询需求，使用 search after 方式

个人思考

Scroll和search_after原理基本相同，他们都采用了游标的方式来进行深分页。

这种方式虽然能够一定程度上解决深分页问题。但是，它们并不是深分页问题的终极解决方案，深分页问题**「必须避免！!」**。

对于Scroll，无可避免的要维护scroll_id和历史快照，并且，还必须保证scroll_id的存活时间，这对服务器是一个巨大的负荷。

对于Search_After，如果允许用户大幅度跳转页面，会导致短时间内频繁的搜索动作，这样的效率非常低下，这也会增加服务器的负荷，同时，在查询过程中，索引的增删改会导致查询数据不一致或者排序变化，造成结果不准确。

Search_After本身就是一种业务折中方案，它不允许指定跳转到页面，而只提供下一页的功能。

Scroll默认你会在后续将所有符合条件的数据都取出来，所以，它只是搜索到了所有的符合条件的doc_id(这也是为什么官方推荐用doc_id进行排序，因为本身缓存的就是doc_id，如果用其他字段排序会增加查询量)，并将它们排序后保存在协调节点(coordinate node)，但是并没有将所有数据进行fetch，而是每次scroll，读取size个文档，并返回此次读取的最后一个文档以及上下文状态，用以告知下一次需要从哪个shard的哪个文档之后开始读取。

这也是为什么官方不推荐scroll用来给用户进行实时的分页查询，而是适合于大批量的拉取数据，因为它从设计上就不是为了实时读取数据而设计的。

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