将 elasticsearch 写入速度优化到极限

将 elasticsearch 写入速度优化到极限


基于版本: 2.x – 5.x

在 es 的默认设置,是综合考虑数据可靠性,搜索实时性,写入速度等因素的,当你离开默认设置,追求极致的写入速度时,很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的.有时候,业务上对两者要求并不高,反而对写入速度要求很高,例如在我的场景中,要求每秒200w 条的平均写入速度,每条500字节左右

接下来的优化基于集群正常运行的前提下,如果是集群首次灌入数据,可以将副本数设置为0,写入完毕再调整回去,这样副本分片只需要拷贝,节省了索引过程.

综合来说,提升写入速度从以下几方面入手:

  • 加大 translog flush ,目的是降低 iops,writeblock
  • 加大 index refresh间隔, 目的除了降低 io, 更重要的降低了 segment merge 频率
  • 调整 bulk 线程池和队列
  • 优化磁盘间的任务均匀情况,将 shard 尽量均匀分布到物理主机的各磁盘
  • 优化节点间的任务分布,将任务尽量均匀的发到各节点
  • 优化 lucene 层建立索引的过程,目的是降低 CPU 占用率及 IO

translog flush 间隔调整


从 es 2.x 开始, 默认设置下,translog 的持久化策略为:每个请求都flush.对应配置项为:

这是影响 es 写入速度的最大因素.但是只有这样,写操作才有可能是可靠的,原因参考写入流程.
如果系统可以接受一定几率的数据丢失,调整 translog 持久化策略为周期性和一定大小的时候 flush:

索引刷新间隔调整: refresh_interval


refresh_interval

默认情况下索引的refresh_interval为1秒,这意味着数据写1秒后就可以被搜索到,每次索引的 refresh 会产生一个新的 lucene 段,这会导致频繁的 segment merge 行为,如果你不需要这么高的搜索实时性,应该降低索引refresh 周期,如:

segment merge

segment merge 操作对系统 CPU 和 IO 占用都比较高,从es 2.0开始,merge 行为不再由 es 控制,而是转由 lucene 控制,因此以下配置已被删除:

改为以下调整开关:

最大线程数的默认值为:

是一个比较理想的值,如果你只有一块硬盘并且非 SSD, 应该把他设置为1,因为在旋转存储介质上并发写,由于寻址的原因,不会提升,只会降低写入速度.

merge 策略有三种:

  • tiered
  • log_byete_size
  • log_doc

默认情况下:

索引创建时合并策略就已确定,不能更改,但是可以动态更新策略参数,一般情况下,不需要调整.如果堆栈经常有很多 merge, 可以尝试调整以下配置:

该属性用于阻止segment 的频繁flush, 小于此值将考虑优先合并,默认为2M,可考虑适当降低此值

该属性指定了每层分段的数量,取值约小最终segment 越少,因此需要 merge 的操作更多,可以考虑适当增加此值.默认为10,他应该大于等于 index.merge.policy.max_merge_at_once

指定了单个 segment 的最大容量,默认为5GB,可以考虑适当降低此值

Indexing Buffer

indexing buffer在为 doc 建立索引时使用,当缓冲满时会刷入磁盘,生成一个新的 segment, 这是除refresh_interval外另外一个刷新索引,生成新 segment 的机会. 每个 shard 有自己的 indexing buffer,下面的关于这个 buffer 大小的配置需要除以这个节点上所有的 shard 数量

默认为整个堆空间的10%

默认48mb

默认无限制

在大量的索引操作时,indices.memory.index_buffer_size默认设置可能不够,这和可用堆内存,单节点上的 shard 数量相关,可以考虑适当增大.

bulk 线程池和队列大小

建立索引的过程偏计算密集型任务,应该使用固定大小的线程池配置,来不及处理的放入队列,线程数量配置为 CPU 核心数+1,避免过多的上下文切换.队列大小可以适当增加.

磁盘间的任务均衡


如果你的部署方案是为path.data 配置多个路径来使用多块磁盘, es 在分配 shard 时,落到各磁盘上的 shard 可能并不均匀,这种不均匀可能会导致某些磁盘繁忙,利用率达到100%,这种不均匀达到一定程度可能会对写入性能产生负面影响.

es 在处理多路径时,优先将 shard 分配到可用空间百分比最多的磁盘,因此短时间内创建的 shard 可能被集中分配到这个磁盘,即使可用空间是99%和98%的差别.后来 es 在2.x 版本中开始解决这个问题的方式是:预估一下这个 shard 会使用的空间,从磁盘可用空间中减去这部分,直到现在6.x beta 版也是这种处理方式.但是实现也存在一些问题:

从可用空间减去预估大小

这种机制只存在于一次索引创建的过程中,下一次的索引创建,磁盘可用空间并不是上次做完减法以后的结果,这也可以理解,毕竟预估是不准的,一直减下去很快就减没了.

但是最终的效果是,这种机制并没有从根本上解决问题,即使没有完美的解决方案,这种机制的效果也不够好.

如果单一的机制不能解决所有的场景,至少应该为不同场景准备多种选择.

为此,我们为 es 增加了两种策略
简单轮询:系统初始阶段,简单轮询的效果是最均匀的
基于可用空间的动态加权轮询:以可用空间作为权重,在磁盘之间加权轮询

节点间的任务均衡


为了在节点间任务尽量均衡,数据写入客户端应该把 bulk 请求轮询发送到各个节点.

当使用 java api ,或者 rest api 的 bulk 接口发送数据时,客户端将会轮询的发送的集群节点,节点列表取决于:
client.transport.sniff为 true,(默认为 false),列表为所有数据节点
否则,列表为初始化客户端对象时添加进去的节点.

java api 的 TransportClient 和 rest api 的 RestClient 都是线程安全的,当写入程序自己创建线程池控制并发,应该使用同一个 Client 对象.在此建议使用 rest api,兼容性好,只有吞吐量非常大才值得考虑序列化的开销,显然搜索并不是高吞吐量的业务.

观察bulk 请求在不同节点上的处理情况,通过cat 接口观察 bulk 线程池和队列情况,是否存在不均:

索引过程调整和优化


自动生成 doc ID

分析 es 写入流程可以看到,写入 doc 时如果是外部指定了 id,es 会先尝试读取原来doc的版本号, 判断是否需要更新,使用自动生成 doc id 可以避免这个环节.

调整字段 Mappings

字段的 index 属性设置为: not_analyzed,或者 no

对字段不分词,或者不索引,可以节省很多运算,降低 CPU 占用.尤其是 binary 类型,默认情况下占用 CPU 非常高,而这种类型根本不需要进行分词做索引.

单个 doc 在建立索引时的运算复杂度,最大的因素 不在于 doc 的字节数或者说某个字段 value 的长度,而是字段的数量. 例如在满负载的写入压力测试中,mapping 相同的情况下,一个有10个字段,200字节的 doc, 通过增加某些字段 value 的长度到500字节,写入 es 时速度下降很少,而如果字段数增加到20,即使整个 doc 字节数没增加多少,写入速度也会降低一倍.

使用不同的分析器:analyzer

不同的分析器在索引过程中运算复杂度也有较大的差异

调整_source 字段

_source 字段用于存储 doc 原始数据,对于部分不需要存储的字段,可以通过 includes excludes 来过滤,或者将 _source 禁用,一般用于索引和数据分离

这样可以降低 io 的压力,不过实际场景大多数情况不会禁用 _source ,而即使过滤掉某些字段,对于写入速度的提示效果也不大,满负荷写入情况下,基本是CPU 先跑满了,瓶颈在于 CPU.

禁用 _all 字段

_all 字段默认是开启的,其中包含所有字段分词后的关键词,作用是可以在搜索的时候不指定特定字段,从所有字段中检索.如果你不需要这个特性,可以禁用 _all,可以小幅的降低CPU 压力,对速度影响并不明显.

对于 Analyzed 的字段禁用 Norms

Norms 用于在搜索时计算 doc 的评分,如果不需要评分,可以禁用他:

index_options 设置

index_options 用于控制在建立倒排索引过程中,哪些内容会被添加到倒排,例如 doc数量,词频,positions,offsets等信息,优化这些设置可以一定程度降低索引过程中运算任务,节省 CPU 占用率

不过实际场景中,通常很难确定业务将来会不会用到这些信息,除非一开始方案就明确这样设计的

方法比结论重要


当面对一个系统性问题的时候,往往是多种因素造成的,在处理集群的写入性能问题上,先将问题分解,在单台上分析调整最高能力到某种系统资源达到极限,其中观察利用率,io block,线程切换,堆栈状态等,解决局部问题,在此基础上解决整体问题会容易很多

最后


jvm 参数除了 Xmx,Xms 其他尽量使用默认,一些看起来比较合理的参数实际效果可能适得其反。

共享下我的配置:

template-base
elasticsearch

参考链接


https://doc.yonyoucloud.com/doc/mastering-elasticsearch/chapter-3/36_README.html
https://qbox.io/blog/maximize-guide-elasticsearch-indexing-performance-part-1
https://qbox.io/blog/maximize-guide-elasticsearch-indexing-performance-part-2
https://qbox.io/blog/maximize-guide-elasticsearch-indexing-performance-part-3

(转载请注明作者和出处 easyice.cn ,请勿用于任何商业用途)

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (4 人打了分, 平均分: 5.00 )
Loading...

16 thoughts on “将 elasticsearch 写入速度优化到极限

  1. “为此,我们为 es 增加了两种策略
    简单轮询:系统初始阶段,简单轮询的效果是最均匀的
    基于可用空间的动态加权轮询:以可用空间作为权重,在磁盘之间加权轮询”
    这块是你们自己实现的吗?

  2. 你好,我想问一下,你用的ElasticSearch版本,入库方式是什么,集群配置情况是什么样的,多少台服务器,最终入库速度是多少。多谢

    1. 版本2.3-5.5
      入库方式:java api, rest api
      集群 E5-2430 v2 @ 2.5GHz,64G 内存,3-50台之间
      10个字段,500字节左右的 doc
      上述均能达到平均单台 3万+/秒

        1. 可以通过两种方法来统计。
          1.通过写入端统计写请求回复成功的数量。
          2.通过 es cat 接口统计索引 doc 数
          第一种方法比较准备,第二种方法由于 cache 的原因存在延迟,只能判断大致的数量,需要统计比较长的周期

      1. 按单台 3万+/秒,50台也达不到每秒200w 条的平均写入速度呀。
        你用了12块独立硬盘,有没有测试过不同硬盘数量对性能的影响?

        另外对于如何将不同资源(CPU,内存,硬盘)压测到瓶颈?

        1. 每秒200w 的是另外一个集群了,另外也会把所有的资源都用于入库。
          硬盘数量的问题,我觉得多少块不是问题,重要的是热数据在同一个节点的不同硬盘之间是均匀的没有倾斜。对性能的影响,主要看其利用率是否长期居高,以及 iowait 数量
          一般情况下,只有 CPU 才是资源瓶颈。

        2. 阿里云的es集群版:3节点的写入速度只有200多,你们是怎么做到200w的?

          换句话说,楼主你是不是tree new bee了?

  3. 你好,应该是用的ssd吧。
    现在在做poc,自己搭的五台机器是hhd e3 32g
    跑rally的测试用例才能达到平均每台8000/s
    cpu利用率很高,硬盘影响因素大吗?

    1. 普通的 sata,硬盘一般不是瓶颈,除非数据倾斜严重,你可以观察压力下的利用率。一般情况下,当节点压力满的时候,应该是 CPU 先压满了才对

  4. 博主你好,java api client是线程安全的,但是如果多个节点都有一个client在入库的话还是线程安全的吗?分片的大小如果设置过大对入库和查询影响大吗,能否通过重启集群更改分片大小?你的分片一般设置为多大?

    1. 1.多个 client 同时运行没问题,事实上,集群达到一定规模的时候需要多个写入端并行写。engine 是有写锁的
      2.分片数量多相对来说查询速度快些,对写入速度没啥区别,
      3.主分片数量不能更改,除非重建索引
      4.100台机器的机器我设置主分片24,副本1

  5. 注意:
    修改translog设置需要先关闭索引
    POST /my_index/_close
    否则会有如下的错误:
    Can’t update non dynamic settings [[index.translog.sync_interval]] for open indices

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注