内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 –

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内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 — 认识一下

内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 — 数据结构及巧妙算法

内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 — 架构&三高保证

内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 — 写入&检索原理

内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 — 常见问题痛点及解决方案

 

1、大数据量的查询效率如何保证:

查询的流程:往 ES 里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,查询的时候,操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 Filesystem Cache 里面去

 

最佳的情况下,就是机器的内存,至少可以容纳总数据量的一半,仅仅在 es 中就存少量的数据,就是要用来搜索的那些索引,如果内存留给 filesystem cache 的是 100G,那么将索引数据控制在 100G 以内,这样的话,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,但是生成环境的数据量往往还是会很多,有大致四种方案:

1)数据预热

平时看的人很多的数据,每隔一会儿,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,就是直接从内存里搜索了;

2)冷热分离

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。

3)es+Hbase架构: 

es只存储索引字段,其他数据放到mysql/hbase中;

举例说明:id,name,age …. 30 个字段。现在搜索,只需要根据 id,name,age 三个字段来搜索。如果往 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。

4)document 模型设计
对于 MySQL,我们经常有一些复杂的关联查询。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。

要先在 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。

2、分页查询痛点及解决方案:

假设现在要查询第100页的10条数据,但是对于es来说,from=1000000,size=100,这时 es需要从各个分片上查询出来10000100条数据,然后汇总计算后从其中取出100条。如果有5个分片则需要查询出来5*10000100条数据,如果现在有并发的100个查询请求,就会有50亿左右的数据,占用的内存是非常高的,所以在使用es的分页查询过程中,刚开始翻页可能速度比较快,可能到第一百页查询就需要4-5s,翻到1000页以后,系统资源占用成指数级上升,很容易就会出现OOM直接报错。

分页方案:

1)基本的from-size查询,es为了避免深度分页带来的内存开销,from最大值设定到了10000,目前后台运营的翻页最多关心近10页的数据;

2)search after按照第一个检索到的最后显示的“balance”和‘_id’值,作为下一个检索search_after的参数,例如假定size是10,当查询990-1000时,通过上次传递的最后一个检索到的值,在分片上就可以取到10条文档,不支持上一页查询。

3)scroll查询

scroll查询原理是在第一次查询的时候一次性生成一个快照,根据上一次的查询的id来进行下一次的查询,这个就类似于关系型数据库的游标,然后每次滑动都是根据产生的游标id进行下一次查询,这种性能比上面说的分页性能要高出很多,基本都是毫秒级的。

注意点:scroll不支持跳页查询。

使用场景:对实时性要求不高的查询。

代码:

设置查询条件

BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
       
QueryBuilder builder = QueryBuilders.queryStringQuery(
"123456"
).field(
"code"
);
       
boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery(
"logType"

"10"
))
               
.must(builder);

首次查询

  • 第一次查询,跟平时的search查询一样需要设置index和type以及查询条件。
  • 如果把查询类型设置成SCAN,那么不能获取结果并且不支持排序,只能获得scrollId,如果使用默认设置或者不设置,那么第一次在获取id的同时也可以获取到查询结果。
  • 这个size大小的意思不是总分页的大小,实际数量应该是:所以实际返回的数量是:分片的数量*size
  • 滚动时间设置是指在这个查询搜索结果的缓存时间,时间不能太久,毕竟内存空间是有限的。
SearchResponse response1 = client.prepareSearch(
"_audit_0221"
).setTypes(
"_log_0221"
)
                    
.setQuery(boolQueryBuilder)
                    
.setSearchType(.setSearchType(SearchType.DEFAULT))
                    
.setSize(
10
).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(
5
))
                    
.addSort(
"logTime"
, SortOrder.DESC)
                    
.execute().actionGet();
//第一次查询
for 
(SearchHit searchHit : response1.getHits().hits()) {
            
biz handle....;
}

第二次查询

while 
(response1.getHits().hits().length>
0
) {
            
for 
(SearchHit searchHit : response1.getHits().hits()) {
                
System.out.println(searchHit.getSource().toString());
            
}
            
response1 = client.prepareSearchScroll(response1.getScrollId()).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(
5
))
                    
.execute().actionGet();
        
}

4) 利用scroll-scan遍历数据

使用场景:500w用户,需要遍历所有用户发送数据,并且对顺序没有要求,这个时候我们可以使用scroll-scan。

查询
 
SearchResponse response = client.prepareSearch(
"_audit_0221"
).setTypes(
"_log_0221"
)
                    
.setQuery(boolQueryBuilder)
                    
.setSearchType(SearchType.SCAN)
                    
.setSize(
5
).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(
5
))
                    
.addSort(
"logTime"
, SortOrder.DESC)
                    
.execute().actionGet();
获取结果
SearchResponse response1 = client.prepareSearchScroll(scrollId).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(
5
))
                
.execute().actionGet();
 
 
while 
(response1.getHits().hits().length>
0
) {
            
for 
(SearchHit searchHit : response1.getHits().hits()) {
                
System.out.println(searchHit.getSource().toString());
            
}
            
response1 = client.prepareSearchScroll(response1.getScrollId()).setScroll(TimeValue.timeValueMinutes(
5
))
                    
.execute().actionGet();
}

scroll和scroll-scan区别

  1. scroll支持排序,scroll-scan不支持排序,是按照索引顺序返回,可以提高查询效率。

  2. scroll-scan第一次查询只支持返回id,没有结果。

总结:

    1. es的分页查询不支持深度分页,如果偏要使用要结合具体业务场景进行使用。不能当成关系型数据库中的分页进行使用。
    2. 要想提高产品体验和查询效率不能过于依赖技术,要结合需求进行分析以提高体验,因为很多搜索类产品都不支持深度分页。
    3. 如果在不涉及排序的情况下尽量使用scroll-scan,它是按照索引顺序返回,提高效率。
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