转-聚合查询变慢-详解Elasticsearch的Global Ordinals与High Cardinality

转自： https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/83215977

 

【README】

 Elasticsearch中的概念很多，本文将从笔者在实践过程中遇到的问题出发，逐步详细介绍 Global Ordinals 和 High Cardinality ，这也是笔者的认知过程。文中的Elasticsearch 版本为5.5。

背景

  故事是这样的，因为业务需要，我们在项目中设计了一种针对Elasticsearch数据的异步去重方法（注：关于Elasticsearch数据去重，笔者会在另一篇博文中更加详细介绍），基本思路是：

• 为每一条数据计算hash值，作为document的一个字段（keyword类型）插入到Elasticsearch中，数据格式简化如下：

{
    "timestamp": 1540099182,
    "msgType": 1210,
    ......
    "hash": "31a2c683dccb83ef8b8d1ee43290df62"
}

•  

• 每隔一段时间，运行一次检测脚本，检查Elasticsearch中的数据是否有重复，相关查询语句如下（这里，terms聚合用于发现给定时间范围内是否有超过2条hash值一样的数据，top_hits聚合用于找出重复数据组中的具体数据信息，然后删除掉重复的数据即可）：

{
    "size": 0,
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {  
                   "range":{  
                      "timestamp":{  
                         "gte": 1540087200,
                         "lt": 1540087500
                      }
                   }
                }
            ]
        }
    },
    "aggs": {
        "duplications": {
            "terms": {
                "field": "hash",
                "min_doc_count": 2,
                "size": 500
            },
            "aggs": {
                "top_duplications": {
                    "top_hits": {
                        "size": 3
                    }
                }
            }
        }
    }
}

•  

  这样一个方案，因为只是在数据集中增加了一个hash字段，并且去重是异步的，不会影响到原有的设计，所以在通过相关的功能性测试后就上线了。然而，运行一段时间后，出现了严重问题：

• 随着新数据的写入，上述的查询语句变得越来越慢，从秒级逐步变成要20多秒，并且在数据量超过10亿条后，每次查询都会使内存超过80%；
• index的存储空间比原先增加了近一倍

  对于类似上述的查询语句，Elasticsearch会先根据Filter条件找出匹配的document，然后再进行聚合运算。在我们的业务中，每次查询2小时内的数据，并且数据的写入是匀速的，这意味着每次匹配出来的document个数基本是固定的，那么为何会出现这个查询越来越慢的问题？而且，我们发现，即使Filter匹配的document个数为0，也同样需要很久才能返回结果。

  另一方面，经过对比验证，可以确定是新增加的hash字段导致了数据存储空间比原先增加了近一倍。
  带着这些问题，笔者进行了详细的调研，最终锁定Global Ordinals与High Cardinality两个核心概念。其中，github上面的一个issue Terms aggregation speed is proportional to field cardinality 给了很大的启发。

Global Ordinals

什么是Ordinals? 

  假设有10亿条数据，每条数据有一个字段status（keyword类型），其值有三种可能性：status_pending、status_published、status_deleted，那么每条数据至少需要14-16 Bytes，也就是说需要将近15GB内存才能装下所有数据。

Doc     |   Term
-------------------------------
0       |   status_pending
1       |   status_deleted
2       |   status_published
3       |   status_pending

•  

  为了减少内存使用，考虑将字符串排序后进行编号，形成一张映射表，然后在每条数据中使用相应字符串的序号来表示。通过这样的设计，可以将所需内存从15 GB减少为1 GB左右。
  这里的映射表，或者说映射表中的序号，就是Ordinals。

Ordinal |   Term
-------------------------------
0       |   status_deleted
1       |   status_pending
2       |   status_published

Doc     |   Ordinal
-------------------------------
0       |   0   # deleted
1       |   2   # published
2       |   1   # pending
3       |   0   # deleted

•  

什么是Global Ordinals? 

  当我们对status字段做Terms聚合查询时，请求会透过Coordinate Node分散到Shard所在的Node中执行，而针对每个Shard的查询又会分散到多个Segment中去执行。
  上述的Ordinals是per-segment ordinals，是针对每个Segment里面的数据而言，意味着同一个字符串在不同的per-segment ordinals中可能对应的序号是不同的。比如，在Segment 1中只有status_deleted（0）和status_published（1）两个值，而Segment 2中有3个值：status_deleted（0），status_pending（1），status_published（2）。
  这样就面临一个抉择：方案一，在完成per-segment的查询后，将相应的序号转换成字符串，返回到Shard层面进行合并；方案二，构建一个Shard层面的Global Ordinals，实现与per-segment ordinals的映射，就可以在Shard层面完成聚合后再转换成字符串。
  经过权衡，Elasticsearch（Lucene）选择了方案二作为默认方法：构建Global Ordinals。

为何会影响聚合查询?

  构建Global Ordinals的目的是为了减少内存使用、加快聚合统计，在大多数情况下其表现出来的性能都非常好。之所以会影响到查询性能，与其构建时机有关：

• 由于Global Ordinals是Shard级别的，因此当一个Shard的Segment发生变动时就需要重新构建Global Ordinals，比如有新数据写入导致产生新的Segment、Segment Merge等情况。当然，如果Segment没有变动，那么构建一次后就可以一直利用缓存了（适用于历史数据）。
• 默认情况下，Global Ordinals是在收到聚合查询请求并且该查询会命中相关字段时构建，而构建动作是在查询最开始做的，即在Filter之前。

  这样的构建方式，在遇到某个字段的值种类很多（即下文所述的High Cardinary问题）时会变的非常慢，会严重影响聚合查询速度，即使Filter出来的document很少也需要花费很久，也就是上文笔者遇到的问题，即在High Cardinary情况下，构建Global Ordinals非常慢。因为我们新加的hash字段对于每条数据都不一样，所以当写入越来越多的数据后，聚合查询越来越慢（大概超过5000W条之后）。

有哪些优化方法？

  虽然在Lucene 7.1中，针对global ordinals的构建有些优化（LUCENE-7905），但是仍然不能避免这样的问题。目前有这样几种优化方法（或者说是缓解之法，目前尚未发现完美的方法）：

• 增加Shard个数。因为Global Ordinals是Shard层面的，增加Shard个数也许可以缓解问题，前提是：第一，要能确定有问题的字段的值种类可以通过该方式减少在单个Shard中的量；第二，确保Shard的个数增加不会影响到整体的性能。
• 延长refresh interval，即减少构建Global Ordinals的次数来缓解其影响，前提是要能接受数据的非实时性。
• 修改execution_hint的值。在Terms聚合中，可以设置执行方式是map还是global_ordinals，前者的意思是直接使用该字段的字符串值来做聚合，即无需构建Global Ordinals。这样的方式，适用于可以确定匹配文档数据量的场景，并且不会引起内存的暴增，比如在笔者的业务场景中，每次只查询2小时内的数据量。这也是当前我们的优化方法。

GET /_search
{
    "aggs" : {
        "tags" : {
             "terms" : {
                 "field" : "status",
                 "execution_hint": "map" 
             }
         }
    }
}

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High Cardinality 

  相信看完上文，读者已经知道什么是High Cardinality了。所谓High Cardinality，指的是Large Number of Unique Values，即某个字段的值有很多很多种，比如笔者业务中的那个hash字段。在Elasticsearch，High Cardinality会带来各种问题，百害而无一利，所以应该尽量避免，避免不了也要做到心中有数，在出问题时可以及时调整。

• High Cardinality会导致构建Global Ordinals过程变慢，从而导致聚合查询变慢、内存使用过高。
• High Cardinality会导致压缩比率降低，从而导致存储空间增加，特别是像hash值这样完全随机的字符串。
• 对High Cardinality字段执行Cardinality聚合查询时，会受到精度控制从而导致结果不精确。

 

  本文结合笔者在实践过程中遇到的由High Cardinality引起Global Ordinals构建过慢，从而导致聚合查询变慢的问题，阐述了Global Ordinals和High Cardinality两个核心概念，希望对遇到类似问题的人有所帮助。目前，针对我们的业务场景，相关的调整有：第一，使用"execution_hint": "map"来避免构建Global Ordinals；第二，尝试在数据上传端增加对压缩友好的唯一键来作为去重对象，比如uuid4；第三，减小index的切割时间，比如从weekly index变成daily index，从而降低index中单个shard的数据量。