写一下个人的es优化经历，主要分下面五个模块，
1. Overview
2. 索引 index
- index优化项
3. 检索 search
- search优化项
4. 系统配置优化项
5. 压测 esrally
6. 监控 marvel
7. 注意事项
8. Reference
9. More
Overview
先来看看es的整体架构图，上面有多个重要模块，今天主要写在lucene上面的index模块与search模块的优化经历，力求简要写出改变了configuration之后，会给es cluster带来什么样的影响。
es-architecture
Index Optimization
index process
上图展示了一个doc index/write请求过来，es为其建立倒排的过程，而index opt.的优化点就主要集中在该posting list building过程，
- doc write/index request comes
- 根据自定义的routingId字段或者docId选择routing shard
- 为了提高容错，doc双写
- 写入es实例的memory buffer（此时doc未能被search）
- 写入transLog的内存
- es实例在每个refresh interval里将heap里面的docs刷到lucene利用着的系统缓存里（此时doc能够被search）
- transLog根据配置的持久化到disk的策略，同步docs到磁盘（顺序写盘）
- transLog的clean up
index优化项
-
mapping禁用不需要的功能- index，倒排索引，not_analyzed，注意是否分词，尽量精简schema字段个数，不会被检索的字段就不要建立倒排。.field("index", "no")
- doc values，正排索引，用于聚合或者排序
- norms，analyzed norms存储了多种正则化算子，用于docs的排序评分，如果不需要排序，可以disable norms
- index_options，有docs(文档有无), freqs(重复出现的文档评分更高), positions(涵盖了前2种，并且多了位置信息，用于临近查询), offsets(全部，用于高亮)四类
- 关闭
_all，让查询匹配到具体schema，可以降低索引大小index.query.default_field：your_schema_replace_all, _all字段会给search带来方便，但是会增加index时间和index尺寸 -
indices.memory，es instance的memory buffer大小，buffer满了/一个refresh周期到了会刷到系统缓存，如果refresh足够大，buffer也足够大，与系统缓存的io次数会越小- The indexing buffer is used to store newly indexed documents it fills up
- indices.memory.index_buffer_size defines the percentage of available heap memory that may be used for indexing operations
- 新doc同时到es heap和transLog/WAL，即双写
-
index.translog.durability，request/async，translog的持久化策略，每个请求都flush/异步flush，flush持久化策略如下，- index.translog.flush_threshold_opts : 10000 (translog每个flush batch的条数）
- index.translog.flush_threshold_size : 5000mb (flush batch size)
-
segment merge，每次refresh/flush都会产生段，lucene会将小段合并至大段，- indices/index.store.throttle.max_bytes_per_sec，限制段合并速度（indices节点级别，index索引级别）
- index.merge.scheduler.max_thread_count，段合并线程数，机械硬盘建议设置为1，减少减少磁头争用
-
refresh_interval，es instance的memory buffer到系统缓存的时间间隔（检索实时性），一次es refresh会产生一个lucene segment；久刷新更能够利用缓存 -
number_of_replicas，首次索引设置为0，index过程中，如果有副本的话，doc也会马上同步到副本中去的，同时进行分词索引等，而index之后再传送就是传index后的内容了，不需要再经历分词索引部分。首次索引完成后再开启，以防node crash- provide high availability，stronger failover
- scale out search volume/throughout since searches can be executed on all replicas in parallel（提高es的查询效率，es会自动在主或副本分片上对检索请求进行负载均衡，提前短路）
- discovery.zen.minimum_master_nodes，如果replica完好，但是脑裂num设置不当，不幸裂开了2个cluster（clusterA与clusterB此时数据一致），此时对读的影响是不大的，但是对写就有问题，因为新写数据可能写在clusterA，也可能写在clusterB，那么下次查的时候就不一定能查到这条新写doc
-
number_of_shards，下面几条供参考,- #shard=(1.5~3) * #node
- 索引分片数=数据总量/单分片容量（单个分片容量建议为20G~30G）
- 索引分片数=数据总条数/单分片条数（单个分片的docs条数建议为5 million）
- 有利于index性能，shard越多，bulk线程越多
- 不利于search性能，因为search request会分发到每个routing shard
- 随着#shard变多，一个node可能有N个shard，node存在OOM风险
- shard结果汇总到coordinator节点的时候，#shard * (from+size)，coordinator存在OOM风险
-
auto doc id，如果手动为es doc设置一个id，那么es在每个write req都要去确认那个id是否存在，这个过程是比较耗时的。而如果使用es的自动生成id，那么es就会跳过这个确认步骤，写入性能会更好。而对于业务中的表id/sku_id，可以将其作为es document的一个field。但是如果表id/sku_id不作为es doc id，在实时更新的时候会引入duplication，这时候就需要去重 -
节点分离，master，data，ingest预处理节点，coordinator -
disk storage，SSD固态硬盘，机械硬盘, es heavily uses disk(SSDs, RAID 0) - Spark
入库时，Rdd的partition 的NodeClient一次操作基本会和大部分节点建立连接。建议事先根据shard规则(_id % shard_num/ routing_id % shard_num)，将同一shard的数据事先都repartition到同一个partition。这样一个partition只要和一个Node建立连接。rdd.partitionBy(sku_id/cid3) - 分时段
倾斜index线程（增加index线程数，那么search线程数就会减少，类似spark的dynamic memory）- thread pool，size=工作线程数，queue_size=pending队列长度
- thread pool size for index/search/bulk
- _cluster.threadpool.index.queue_size: 1000，index
- _cluster.threadpool.search.queue_size: 100，search
-
index bulk request size，控制好写入批处理的每批大小
Search Optimization
search process
上图展示了一个query request过来，es对应的检索过程，默认是两阶段，首先是query过程，然后是fetch过程，
- coordinator node accept query search request
- coordinator根据请求的入参构造优先队列priority queue = (from+size)
- coordinator转发request到命中routing的primary shard或者副本分片replication中，每个shard构造(from+size)长的优先队列
- 每个shard执行lucene的倒排查找，然后进行逻辑或非与，计算排序分等，根据排序分将结果sortList(docId, score)写入本地队列中（局部有序）
- 每个shard将本地队列中的结果发送给coordinator
- coordinator接收所有routing shard的队列结果（接收的docs条数 = (from+size) * #shard，谨慎使用深分页，OOM），然后根据score进行全局排序，从from位置开始，挑选(from+size)条里面的size条，结束query阶段
- coordinator将size条docs的id发送到对应的shard，以请求该docId的其余字段信息sortList(docId, score, schema1, ..., schemaN)
- coordinator取到所有命中docId的详细信息后，返回response
search优化项
- 设置
routing- es会将相同routing的数据存放在同一个shard中。后续查询时，在指定routing之后，es只需要查询一个shard就能得到所有需要的数据，而不用去查询所有的shard，shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards
- 注意数据倾斜，如果routing的某个值的数据量太大，考虑更换routing_key为其他schema或者是多个schema的union
-
number_of_shards，同上 -
number_of_replicas，同上 -
filter clause，如果不需要lucene的score，使用filter语句而不用query语句 -
mapping的数据类型，选取最小的最合适，keyword, byte, short, integer, long, float, double -
nested比parent-child更友善 - 日期格式注意
取舍精度，now -> now/m -
max_num_segments，一个shard的最大segment数量，值越小，查询时所需打开的segment文件就越小，注意限速segment merge（动态写入更新的index推荐使用默认merge策略） -
more file system cache，让系统内存尽可能容纳更多的Lucene索引段文件index segment file，那么搜索走内存的可能性就更大，与磁盘的io交互就越少 -
doc模型的简单化，使用es的基本term/query/agg功能，而复杂的join, nested, parent-child搜索尽量避免es来做，可以将结果取出来之后，在java/spark client里完成这些复杂聚合操作 -
预先index data，对于一些常用的range查询，可以将range直接作为一个schema，这样可以直接使用term clause，而不需要走agg的range clause，即agg range price -> term price_range -
冷热数据分离, node级别的- node.attr.box_type: hot
- index.routing.allocation.require.box_type: warm
-
节点分离，master node与data node分离- node.master, handle search queries and only contact data nodes as needed
- node.data, handle data related operations like CRUD, search, and aggregations
-
清除删除文档，删除文档参与检索过程，但是返回是会过滤掉，所以如果清理了，就不会参与检索了. only_expunge_deletes = true
系统配置项
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/system-config.html
- heap size
- GC(CMS, G1)
- thread limits
- disable swapping
- 文件描述符
- 虚拟内存
Stress Test
https://segmentfault.com/a/1190000011174694
https://github.com/elastic/rally
使用esrally进行压测，对比优化前后es cluster的性能。
- track，压测用的数据集和测试策略（赛道）
- car，不同配置的es实例（赛车）
- race，以track与car为前提的一次压测（比赛）
- tournament，多个race组成的一系列压测（系列赛）
- pipeline，压测的步骤过程
| track | 压缩数据大小 | 解压数据大小 | 文档数 |
|---|---|---|---|
| geonames | 252 MB | 3.3 GB | 11396505 |
| geopoint | 482 MB | 2.3 GB | 60844404 |
| logging | 1.2 GB | 31 GB | 247249096 |
| nested | 663 MB | 3.3 GB | 11203029 |
| noaa | 947 MB | 9 GB | 33659481 |
| nyc_taxis | 4.5 GB | 74 GB | 165346692 |
| percolator | 103 KB | 105 MB | 2000000 |
| pmc | 5.5 GB | 22 GB | 574199 |
`esrally list cars`
esrally --distribution-version=5.0.0 --track=geopoint --challenge=append-fast-with-conflicts --car="16gheap"
`esrally list races`
esrally list pipeline
Monitor
主要通过es的plugin来监控_cat api的metrics，
使用marvel查看对应的性能指标，
- search rate
- search latency
- indexing rate
- indexing latency
- index size
- dos count
- fielddata size
- lucene memory
- segment count
- JVM heap usage
- cpu utilization
- system load, etc.
marvel metrics snapshot
elasticsearch dashboard from datadog
注意事项
elasticsearch的版本迭代快，在实际部署使用前，最好阅读一遍对应版本的document，并了解其相应configuration。
Reference
- How to Maximize Elasticsearch Indexing Performance
- Anatomy of an Elasticsearch Cluster
- Tune for indexing speed
- Tune for search speed
- Elasticsearch: The Definitive Guide
- 将 ELASTICSEARCH 写入速度优化到极限
- ES搜索性能优化
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