简而言之的概念:
其实elasticsearch就相当于一个数据库服务
index ——> 数据库
type ——> 数据库表
document ——> 表里的一行
field ——> 表里的每一列
你搞一个索引,这个索引可以拆分成多个 shard,每个 shard 存储部分数据。
接着就是这个 shard 的数据实际是有多个备份,就是说每个 shard 都有一个 primary shard,负责写入数据,但是还有几个 replica shard。primary shard 写入数据之后,会将数据同步到其他几个 replica shard 上去。
通过这个 replica 的方案,每个 shard 的数据都有多个备份,如果某个机器宕机了,没关系啊,还有别的数据副本在别的机器上呢。高可用了吧。
es 集群多个节点,会自动选举一个节点为 master 节点,这个 master 节点其实就是干一些管理的工作的,比如维护索引元数据、负责切换 primary shard 和 replica shard 身份等。要是 master 节点宕机了,那么会重新选举一个节点为 master 节点。
如果是非 master节点宕机了,那么会由 master 节点,让那个宕机节点上的 primary shard 的身份转移到其他机器上的 replica shard。接着你要是修复了那个宕机机器,重启了之后,master 节点会控制将缺失的 replica shard 分配过去,同步后续修改的数据之类的,让集群恢复正常。
说得更简单一点,就是说如果某个非 master 节点宕机了。那么此节点上的 primary shard 不就没了。那好,master 会让 primary shard 对应的 replica shard(在其他机器上)切换为 primary shard。如果宕机的机器修复了,修复后的节点也不再是 primary shard,而是 replica shard。
其实上述就是 ElasticSearch 作为一个分布式搜索引擎最基本的一个架构设计。
先写入内存 buffer,在 buffer 里的时候数据是搜索不到的;同时将数据写入 translog 日志文件。
如果 buffer 快满了,或者到一定时间,就会将内存 buffer 数据 refresh 到一个新的 segment file 中,但是此时数据不是直接进入 segment file 磁盘文件,而是先进入 os cache 。这个过程就是 refresh。
每隔 1 秒钟,es 将 buffer 中的数据写入一个新的 segment file,每秒钟会产生一个新的磁盘文件 segment file,这个 segment file 中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。
但是如果 buffer 里面此时没有数据,那当然不会执行 refresh 操作,如果buffer里面有数据,默认 1 秒钟执行一次 refresh 操作,刷入一个新的 segment file 中。
操作系统里面,磁盘文件其实都有一个东西,叫做 os cache,即操作系统缓存,就是说数据写入磁盘文件之前,会先进入 os cache,先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。只要 buffer 中的数据被 refresh 操作刷入 os cache中,这个数据就可以被搜索到了。
为什么叫 es 是准实时的? NRT,全称 near real-time。默认是每隔 1 秒 refresh 一次的,所以 es 是准实时的,因为写入的数据 1 秒之后才能被看到。可以通过 es 的 restful api 或者 java api,手动执行一次 refresh 操作,就是手动将 buffer 中的数据刷入 os cache中,让数据立马就可以被搜索到。只要数据被输入 os cache 中,buffer 就会被清空了,因为不需要保留 buffer 了,数据在 translog 里面已经持久化到磁盘去一份了。
重复上面的步骤,新的数据不断进入 buffer 和 translog,不断将 buffer 数据写入一个又一个新的 segment file 中去,每次 refresh 完 buffer 清空,translog保留。随着这个过程推进,translog 会变得越来越大。当 translog 达到一定长度的时候,就会触发 commit 操作。
commit 操作发生第一步,就是将 buffer 中现有数据 refresh 到 os cache 中去,清空 buffer。然后,将一个 commit point 写入磁盘文件,里面标识着这个 commit point 对应的所有 segment file,同时强行将 os cache 中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中去。最后清空 现有 translog 日志文件,重启一个 translog,此时 commit 操作完成。
这个 commit 操作叫做 flush。默认 30 分钟自动执行一次 flush,但如果 translog 过大,也会触发 flush。flush 操作就对应着 commit 的全过程,我们可以通过 es api,手动执行 flush 操作,手动将 os cache 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。
translog 日志文件的作用是什么?你执行 commit 操作之前,数据要么是停留在 buffer 中,要么是停留在 os cache 中,无论是 buffer 还是 os cache 都是内存,一旦这台机器死了,内存中的数据就全丢了。所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件 translog 中,一旦此时机器宕机,再次重启的时候,es 会自动读取 translog 日志文件中的数据,恢复到内存 buffer 和 os cache 中去。
translog 其实也是先写入 os cache 的,默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中去,所以默认情况下,**可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 buffer 或者 translog 文件的 os cache 中,如果此时机器挂了,会丢失 5 秒钟的数据。**但是这样性能比较好,最多丢 5 秒的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 fsync 到磁盘,但是性能会差很多。
实际上你在这里,如果面试官没有问你 es 丢数据的问题,你可以在这里给面试官炫一把,你说,其实 es 第一是准实时的,数据写入 1 秒后可以搜索到;可能会丢失数据的。有 5 秒的数据,停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中,而不在磁盘上,此时如果宕机,会导致 5 秒的数据丢失。
数据写入 segment file 之后,同时就建立好了倒排索引。
如果是删除操作,commit 的时候会生成一个 .del 文件,里面将某个 doc 标识为 deleted 状态,那么搜索的时候根据 .del 文件就知道这个 doc 是否被删除了。
如果是更新操作,就是将原来的 doc 标识为 deleted 状态,然后新写入一条数据。
buffer 每次 refresh 一次,就会产生一个 segment file,所以默认情况下是 1 秒钟一个 segment file,这样下来 segment file 会越来越多,此时会定期执行 merge。每次 merge 的时候,会将多个 segment file 合并成一个,同时这里会将标识为 deleted 的 doc 给物理删除掉,然后将新的 segment file 写入磁盘,这里会写一个 commit point,标识所有新的 segment file,然后打开 segment file 供搜索使用,同时删除旧的 segment file。
其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了。第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒。
往es里面写的东西实际上都是写到了磁盘中,查询的时候,ES会将结果数据缓存到系统的filesystem cache中,所以,性能主要依靠此缓存。如果你给此缓存足够大的内存,足够容纳硬盘中的数据量,那么数据的查询都将走缓存,此时的性能是最佳的。
性能差距究竟可以有多大?我们之前很多的测试和压测,如果走磁盘一般肯定上秒,搜索性能绝对是秒级别的,1秒、5秒、10秒。但如果是走 filesystem cache,是走纯内存的,那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级,基本上就是毫秒级的,从几毫秒到几百毫秒不等。
这里有个真实的案例。某个公司 es 节点有 3 台机器,每台机器看起来内存很多,64G,总内存就是 64 * 3 = 192G。每台机器给 es jvm heap 是 32G,那么剩下来留给 filesystem cache 的就是每台机器才 32G,总共集群里给 filesystem cache 的就是 32 * 3 = 96G 内存。而此时,整个磁盘上索引数据文件,在 3 台机器上一共占用了 1T 的磁盘容量,es 数据量是 1T,那么每台机器的数据量是 300G。这样性能好吗? filesystem cache 的内存才 100G,十分之一的数据可以放内存,其他的都在磁盘,然后你执行搜索操作,大部分操作都是走磁盘,性能肯定差。
归根结底,你要让 es 性能要好,最佳的情况下,就是你的机器的内存,至少可以容纳你的总数据量的一半。
根据我们自己的生产环境实践经验,最佳的情况下,是仅仅在 es 中就存少量的数据,就是你要用来搜索的那些索引,如果内存留给 filesystem cache 的是 100G,那么你就将索引数据控制在 100G 以内,这样的话,你的数据几乎全部走内存来搜索,性能非常之高,一般可以在 1 秒以内。
比如说你现在有一行数据。id,name,age … 30 个字段。但是你现在搜索,只需要根据 id,name,age 三个字段来搜索。如果你傻乎乎往 es 里写入一行数据所有的字段,就会导致说 90% 的数据是不用来搜索的,结果硬是占据了 es 机器上的 filesystem cache 的空间,单条数据的数据量越大,就会导致 filesystem cahce 能缓存的数据就越少。其实,仅仅写入 es 中要用来检索的少数几个字段就可以了,比如说就写入es id,name,age 三个字段,然后你可以把其他的字段数据存在 mysql/hbase 里,我们一般是建议用 es + hbase 这么一个架构。
hbase 的特点是适用于海量数据的在线存储,就是对 hbase 可以写入海量数据,但是不要做复杂的搜索,做很简单的一些根据 id 或者范围进行查询的这么一个操作就可以了。从 es 中根据 name 和 age 去搜索,拿到的结果可能就 20 个 doc id,然后根据 doc id 到 hbase 里去查询每个 doc id 对应的完整的数据,给查出来,再返回给前端。
写入 es 的数据最好小于等于,或者是略微大于 es 的 filesystem cache 的内存容量。然后你从 es 检索可能就花费 20ms,然后再根据 es 返回的 id 去 hbase 里查询,查 20 条数据,可能也就耗费个 30ms,可能你原来那么玩儿,1T 数据都放es,会每次查询都是 5~10秒,现在可能性能就会很高,每次查询就是 50ms。
假如说,哪怕是你就按照上述的方案去做了,es 集群中每个机器写入的数据量还是超过了 filesystem cache 一倍,比如说你写入一台机器 60G 数据,结果 filesystem cache 就 30G,还是有 30G 数据留在了磁盘上。
其实可以做数据预热。
举个例子,拿微博来说,你可以把一些大V,平时看的人很多的数据,你自己提前后台搞个系统,每隔一会儿,自己的后台系统去搜索一下热数据,刷到 filesystem cache 里去,后面用户实际上来看这个热数据的时候,他们就是直接从内存里搜索了,很快。
或者是电商,你可以将平时查看最多的一些商品,比如说 iphone 8,热数据提前后台搞个程序,每隔 1 分钟自己主动访问一次,刷到 filesystem cache 里去。
对于那些你觉得比较热的,经常会有人访问的数据,最好做一个专门的缓存预热子系统,就是对热数据每隔一段时间,就提前访问一下,让数据进入 filesystem cache 里面去。这样下次别人访问的时候,一定性能会好一些。
es 可以做类似于 mysql 的水平拆分,就是说将大量的访问很少、频率很低的数据,单独写一个索引,然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。最好是将冷数据写入一个索引中,然后热数据写入另外一个索引中,这样可以确保热数据在被预热之后,尽量都让他们留在 filesystem os cache 里,别让冷数据给冲刷掉。
你看,假设你有 6 台机器,2 个索引,一个放冷数据,一个放热数据,每个索引 3 个shard。3 台机器放热数据 index;另外 3 台机器放冷数据 index。然后这样的话,你大量的时候是在访问热数据 index,热数据可能就占总数据量的 10%,此时数据量很少,几乎全都保留在 filesystem cache 里面了,就可以确保热数据的访问性能是很高的。但是对于冷数据而言,是在别的 index 里的,跟热数据 index 不在相同的机器上,大家互相之间都没什么联系了。如果有人访问冷数据,可能大量数据是在磁盘上的,此时性能差点,就 10% 的人去访问冷数据,90% 的人在访问热数据,也无所谓了。
对于 MySQL,我们经常有一些复杂的关联查询。在 es 里该怎么玩儿,es 里面的复杂的关联查询尽量别用,一旦用了性能一般都不太好。
最好是先在 Java 系统里就完成关联,将关联好的数据直接写入 es 中。搜索的时候,就不需要利用 es 的搜索语法来完成 join 之类的关联搜索了。
document 模型设计是非常重要的,很多操作,不要在搜索的时候才想去执行各种复杂的乱七八糟的操作。es 能支持的操作就是那么多,不要考虑用 es 做一些它不好操作的事情。如果真的有那种操作,尽量在 document 模型设计的时候,写入的时候就完成。另外对于一些太复杂的操作,比如 join/nested/parent-child 搜索都要尽量避免,性能都很差的。
es 的分页是较坑的,为啥呢?举个例子吧,假如你每页是 10 条数据,你现在要查询第 100 页,实际上是会把每个 shard 上存储的前 1000 条数据都查到一个协调节点上,如果你有个 5 个shard,那么就有 5000 条数据,接着协调节点对这 5000 条数据进行一些合并、处理,再获取到最终第 100 页的 10 条数据。
分布式的,你要查第100页的10条数据,不可能说从5个 shard,每个 shard 就查 2 条数据?最后到协调节点合并成 10 条数据?你必须得从每个 shard 都查 1000 条数据过来,然后根据你的需求进行排序、筛选等等操作,最后再次分页,拿到里面第 100 页的数据。你翻页的时候,翻的越深,每个 shard 返回的数据就越多,而且协调节点处理的时间越长。非常坑爹。所以用 es 做分页的时候,你会发现越翻到后面,就越是慢。
我们之前也是遇到过这个问题,用 es 作分页,前几页就几十毫秒,翻到 10 页 or 几十页的时候,基本上就要 5~10秒 才能查出来一页数据了。
不允许深度分页/默认深度分页性能很惨
你系统不允许翻那么深的页,跟产品经理说,默认翻的越深,性能就越差。
类似于 app 里的推荐商品不断下拉出来一页一页的
类似于微博中,下拉刷微博,刷出来一页一页的,你可以用 scroll api,关于如何使用,自行上网搜索。
scroll 会一次性给你生成所有数据的一个快照,然后每次翻页就是通过游标移动,获取下一页下一页这样子,性能会比上面说的那种分页性能也高很多很多,基本上都是毫秒级的。
但是 唯一的一点就是,这个适合于那种类似微博下拉翻页的,不能随意跳到任何一页的场景。也就是说,你不能先进入第 10 页,然后去 120 页,然后又回到 58 页,不能随意乱跳页。所以现在很多产品,都是不允许你随意翻页的,app,也有一些网站,做的就是你只能往下拉,一页一页的翻。
另外,这个 scroll 是要保留一段时间内的数据快照的,你需要确保用户不会持续不断翻页翻几个小时。
其实这个问题没啥,如果你确实干过 es,那你肯定了解你们生产 es 集群的实际情况,部署了几台机器?有多少个索引?每个索引有多大数据量?每个索引给了多少个分片?你肯定知道!
但是如果你确实没干过,也别虚,我给你说一个基本的版本,你到时候就简单说一下就好了。
es 生产集群我们部署了 5 台机器,每台机器是 6 核 64G 的,集群总内存是 320G。
我们 es 集群的日增量数据大概是 2000 万条,每天日增量数据大概是 500MB,每月增量数据大概是 6 亿,15G。目前系统已经运行了几个月,现在 es 集群里数据总量大概是 100G 左右。
目前线上有 5 个索引(这个结合你们自己业务来,看看自己有哪些数据可以放 es 的),每个索引的数据量大概是 20G,所以这个数据量之内,我们每个索引分配的是 8 个 shard,比默认的 5 个 shard 多了 3 个shard。
大概就这么说一下就行了。