Elasticsearch高性能实践

前言

本方案主要从运维层面分析es是实际生产使用过程中的参数优化，深入理解es各个名词及含义，深入分析es的使用过程中应注意的点，详细解释参数设置的原因以及目的，主要包括系统层面，参数层面。除此之外，优化方面还有查询优化和写入优化等。

第一章基本概念

Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；Elastic Stack 是一套适用于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可用来向 Elasticsearch 发送数据。
Cluster ：包含client、master、 data、 ingest各个节点的集群(其中master data是集群中必须存在的)
Node ：集群服务单元
Index ：ES中的索引，类似于msyql中的库名，包含一个或多个物理分片，它只是这些分片的逻辑命名空间
Type ：一个 index 的不同分类，6.x 后只能配置一个 type，以后将移除
Document ：最基础的可被索引的数据单元，如一个 JSON 串
Shards ：一个分片是一个底层的工作单元，它仅保存全部数据中的一部分，它是一个 Lucence 实例 (一个 lucene 索引最大包含 2,147,483,519 (= Integer.MAX_VALUE - 128)个文档数量)
Replicas：分片副本，主要用于分片的实时备份，用于保障数据安全，高可用与分担检索压力。

分片与副本

分片与副本关系如图：

分片 (shard)：首先我们需要知道ES 是一个分布式的搜索引擎,我们存放的数据通常都会分解成不同部分, 分布在不同节点的部分数据就是分片。一个索引可以有多个分片，同一个索引的所有分片的数据集合才是完整的数据。ES 自动管理和组织分片, 并在必要的时候对分片数据进行再平衡分配, 所以用户基本上不用担心分片的处理细节。创建索引时默认的分片数为 5 个，需注意一旦创建不能更改。

副本 (replica)：ES 默认创建一份副本，就是说在 5 个主分片的基础上，每个主（Paimary）分片都相应的有一个副（replica）本分片。ES不允许Primary和它的Replica放在同一个节点中，并且同一个节点不接受完全相同的两个Replica。副本并不是越多越好，额外的副本有利有弊，有副本可以有更强的故障恢复能力，但也占了相应副本倍数的磁盘空间。

第二章硬件优化

1.使用固态SSD

ES 是一种密集使用磁盘的应用，在段合并的时候会频繁操作磁盘，所以对磁盘要求较高，当磁盘速度提升之后，集群的整体性能会大幅度提高。

磁盘的选择，提供以下几点建议：

使用固态硬盘（Solid State Disk）替代机械硬盘。SSD 与机械磁盘相比，具有高效的读写速度和稳定性。
使用 RAID 0 。RAID 0 条带化存储，可以提升磁盘读写效率。

在 ES 的服务器上挂载多块硬盘。使用多块硬盘同时进行读写操作提升效率，在配置文件 ES 中elasticsearch.yml
设置多个存储路径 ，如下所示：

path.data:/path/to/data1,/path/to/data2

注意:避免使用 NFS（Network File System）等远程存储设备，网络的延迟对性能的影响是很大的。

2.设置合理的副本数和分片数

那我们在创建索引的时候，应该创建多少个分片与副本数呢？

对于副本来说比较好确定，可以根据集群规模和存储空间来定，如果存储空间足够大，可以设置多副本，一般建议设置为1-3个即可，但注意，生产环境不可将副本设置为0，若由于异常原因，主数据丢失则数据无法正常使用，设置副本合理值可保证容灾，并且副本数量是可以动态调整的。

对于分片数，是比较难确定的。并不是分片越多越好，查询效率越高，因为在查询过程中，有一个分片合并的过程，如果分片数不断的增加，合并的时间则会增加，而且随着更多的任务需要按顺序排队和处理，更多的小分片不一定要比查询较小数量的更大的分片更快。如果有多个并发查询，则有很多小碎片也会降低查询吞吐量。

一个索引分片数一旦确定，就不能更改，所以我们在创建索引前，要充分的考虑到，以后我们创建的索引所存储的数据量，否则创建了不合适的分片数，会对我们的性能造成很大的影响。一个分片的大小不要超过 50G，一般建议分片为最大为30G，这样的配置有助于集群的健康。实际生产环境还需要对数据进行压测，以确定最合适的分片数，确保更加充分利用ES集群性能。

如果当前es集群已做优化配置，但某个索引分片数并不合理，查询经常超时，那么可以按照时间去创建索引比如 Application_log_202209, Application_log_202210, Application_log_202211，然后进行通配符查询，这种是按照月份进行索引的创建，还可以按照天或者小时，当然，这个取决于数据量是否足够大。

3.系统优化

系统层面的调优主要是内存的设定与避免交换内存。关闭交换分区，我们知道如果ES使用了交换分区，性能会急剧下降。

大多数操作系统尝试将尽可能多的内存用于文件系统缓存，并急切地换掉未使用的应用程序内存。这可能导致部分 JVM 堆甚至其可执行页面被换出到磁盘。

交换对性能和节点稳定性非常不利，应该不惜一切代价避免。它可能导致垃圾收集持续几分钟而不是几毫秒，并且可能导致节点响应缓慢甚至与集群断开连接。在Elastic分布式系统中，让操作系统杀死节点更有效。

系统设置关闭交换分区:

swapoff -a

ES 安装后默认设置的堆内存是 1GB，显然是不够的，我们在生产环境都要重新配置内存。

要设置多少内存给 ES 呢？

其实这是要看我们集群节点的内存大小，还取决于我们是否在服务器节点上还是否要部署其他服务。

如果内存相对很大，如 64G 及以上，并且我们不在 ES 集群上部署其他服务，那么建议 ES 内存可以设置为 31G，我们知道es也是基于jvm的，jvm的最大设置内存一般为31G，所以这里有一个31G性能瓶颈问题，即使你给了 ES 集群大于 32G 的内存，其性能也不一定会更加高效，甚至会低于设置为 32G 时候的性能。

这里为什么是31G呢？

在 Java 中，所有对象都分配在堆上，然后有一个 Klass Pointer 指针指向它的类元数据。这个指针在 64 位的操作系统上为 64 位，64 位的操作系统可以使用更多的内存（2^64）。在 32 位的系统上为 32 位，32 位的操作系统的最大寻址空间为 4GB（2^32）。但是 64 位的指针意味着更大的浪费，因为你的指针本身大了。浪费内存不算，更糟糕的是，更大的指针在主内存和缓存器（例如 LLC, L1等）之间移动数据的时候，会占用更多的带宽。

Java 使用内存指针压缩（Compressed Oops）技术来解决这个问题。它的指针不再表示对象在内存中的精确位置，而是表示偏移量。

这意味着 32 位的指针可以引用 4GB 个 Byte，而不是 4GB 个 bit。也就是说，当堆内存为 32GB 的物理内存时，也可以用 32 位的指针表示。不过，在越过那个神奇的边界 32GB 时，指针就会变为普通对象的指针，每个对象的指针都变长了，就会浪费更多的内存，降低了 CPU 的性能，还要让 GC 应对更大的内存。

事实上，当内存到达 40～40GB 时，有效的内存才相当于内存对象指针压缩技术时的 32GB 内存，所以即便你有足够的内存，也尽量不要超过 32G，因此我们建议可以设置为 31GB。

以我们以前生产环境为例，单台服务器内存为64G，设置es内存为31G，留一半内存给系统，注意系统只运行了es服务，并未运行其他服务器抢占资源，以充分发挥ES集群的性能。还有一点就是确保堆内存最小值（Xms）与最大值（Xmx）的大小是相同的，防止程序在运行时改变堆内存大小，这是一个很耗系统资源的过程。

这里有个问题如果我的机器内存大于64G呢？

比如我有个机器有 128G 内存，我可以创建两个 Node，使用 32G 内存。也就是说 64G 内存给 ES 的堆内存，剩下的 64G 给 Lucene。其他类型依次类推。但并不建议一台机器运行多个同一集群的es节点。

避免交换内存，可以在配置文件中对内存进行锁定，以避免交换内存（也可以在操作系统层面进行关闭内存交换）。

对应的参数： bootstrap.mlockall: true

第三章参数优化

1.Elasticsearch.yml参数解析

node.name： "node1"：集群中的节点名，在同一个集群中不能重复。节点的名称一旦设置，就不能再改变了。当然，也可以设置成服务器的主机名称，例如 node.name:${HOSTNAME}。
noed.master：true：指定该节点是否有资格被选举成为 Master 节点，默认是 True，如果被设置为 True，则只是有资格成为 Master 节点，具体能否成为 Master 节点，需要通过选举产生。
node.data：true：指定该节点是否存储索引数据，默认为 True。数据的增、删、改、查都是在 Data 节点完成的。
index.number_of_shards：5：设置都索引分片个数，默认是 5 片。也可以在创建索引时设置该值，具体设置为多大都值要根据数据量的大小来定。如果数据量不大，则设置成 1 时效率最高。
index.number_of_replicas：1：设置默认的索引副本个数，默认为 1 个。副本数越多，集群的可用性越好，但是写索引时需要同步的数据越多。
path.conf：/path/to/conf：设置配置文件的存储路径，默认是 ES 目录下的 Conf 文件夹。建议使用默认值。
path.data：/path/to/data1,/path/to/data2：设置索引数据多存储路径，默认是 ES 根目录下的 Data 文件夹。切记不要使用默认值，因为若 ES 进行了升级，则有可能数据全部丢失。可以用半角逗号隔开设置的多个存储路径，在多硬盘的服务器上设置多个存储路径是很有必要的。
path.logs：/path/to/logs：设置日志文件的存储路径，默认是 ES 根目录下的 Logs，建议修改到其他地方。
path.plugins：/path/to/plugins：设置第三方插件的存放路径，默认是 ES 根目录下的 Plugins 文件夹。
bootstrap.mlockall：true：设置为 True 时可锁住内存。因为当 JVM 开始 Swap 时，ES 的效率会降低，所以要保证它不 Swap。
network.bind_host：192.168.0.1：设置本节点绑定的 IP 地址，IP 地址类型是 IPv4 或 IPv6，默认为 0.0.0.0。
network.publish_host：192.168.0.1：设置其他节点和该节点交互的 IP 地址，如果不设置，则会进行自我判断。
network.host：192.168.0.1：用于同时设置 bind_host 和 publish_host 这两个参数。
http.port：9200：设置对外服务的 HTTP 端口，默认为 9200。ES 的节点需要配置两个端口号，一个对外提供服务的端口号，一个是集群内部使用的端口号。 http.port 设置的是对外提供服务的端口号。注意，如果在一个服务器上配置多个节点，则切记对端口号进行区分。
transport.tcp.port：9300：设置集群内部的节点间交互的 TCP 端口，默认是 9300。注意，如果在一个服务器配置多个节点，则切记对端口号进行区分。
transport.tcp.compress：true：设置在节点间传输数据时是否压缩，默认为 False，不压缩。
discovery.zen.minimum_master_nodes：1：设置在选举 Master 节点时需要参与的最少的候选主节点数，默认为 1。如果使用默认值，则当网络不稳定时有可能会出现脑裂。合理的数值为(master_eligible_nodes/2)+1，其中 master_eligible_nodes 表示集群中的候选主节点数。
discovery.zen.ping.timeout：3s：设置在集群中自动发现其他节点时 Ping 连接的超时时间，默认为 3 秒。在较差的网络环境下需要设置得大一点，防止因误判该节点的存活状态而导致分片的转移。

2.其他重要参数

2.1 refresh参数

Lucene 将待写入的数据先写到内存中，超过 1 秒（默认）时就会触发一次 Refresh，然后 Refresh 会把内存中的的数据刷新到操作系统的文件缓存系统中。

如果我们对搜索的实效性要求不高，可以将 Refresh 周期延长，例如 30 秒，若对实时性要求较高，切勿将此参数设置的较高(默认1s即可)。

设置示例:

index.refresh_interval:30s

2.2 Flush参数

Flush 的主要目的是把文件缓存系统中的段持久化到硬盘，当 Translog 的数据量达到 512MB 或者 30 分钟时，会触发一次 Flush。
index.translog.flush_threshold_size 参数的默认值是 512MB，我们进行修改。

2.3 合并线程参数

index.merge.scheduler.max_thread_count: 1 索引 merge 最大线程数设置为 1 个，该参数可以有效调节写入的性能。因为在存储介质上并发写，由于寻址的原因，写入性能不会提升，只会降低。

如果是机械盘可以设置为1

index.merge.scheduler.max_thread_count: 1，如果是SSD，则可以设置多个线程，比如6个合并线程：

index.merge.scheduler.max_thread_count: 6

如何确定设置多少呢？

首先我们的服务器是多线程的，不可超过服务器的最大线程数，其次我们还需要通过一定的性能压测，来查看设置的参数是否有利于提升es集群性能。

段合并，合并在后台定期执行，比较大的 segment 需要很长时间才能完成，为了减少对其他操作的影响(如检索)，elasticsearch 进行阈值限制，默认是 20MB/s，可配置的参数："indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "200mb"

2.4 index缓存参数

如果我们要进行非常重的高并发写入操作可以将indices.memory.index_buffer_size 调大一些，index buffer 的大小是所有的 shard 公用的，一般建议，对于每个 shard 来说，最多给 512mb，因为再大性能就没什么提升了。ES 会将这个设置作为每个 shard 共享的 index buffer，那些特别活跃的 shard 会更多的使用这个 buffer。默认这个参数的值是 10%，也就是 jvm heap 的 10%。

indices.memory.index_buffer_size：512m

2.5 超时参数

discovery.zen.ping_timeout 判断 master 选举过程中，发现其他 node 存活的超时设置
discovery.zen.fd.ping_interval 节点被 ping 的频率，检测节点是否存活
discovery.zen.fd.ping_timeout 节点存活响应的时间，默认为 30s，如果网络可能存在隐患，可以适当调大
discovery.zen.fd.ping_retries ping 失败/超时多少导致节点被视为失败，默认为 3

2.6 优化完成参数示例


index.merge.scheduler.max_thread_count:1	# 索引merge最大线程数
indices.memory.index_buffer_size:30%	# 内存
index.translog.durability:async	#异步写硬盘，增大写的速度
index.translog.sync_interval:120s	#translog 间隔时间
discovery.zen.ping_timeout:120s	# 心跳超时时间
discovery.zen.fd.ping_interval:120s	# 节点检测时间
discovery.zen.fd.ping_timeout:120s	#ping 超时时间
discovery.zen.fd.ping_retries:6	# 心跳重试次数
thread_pool.bulk.size:20	# 写入线程个数
thread_pool.bulk.queue_size:1000	# 写入线程队列大小
index.refresh_interval:300s	#index 刷新间隔