TIP
本文主要是介绍 ES优化-基础篇 。
# 亿级 Elasticsearch 性能优化
# 前言
最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」，亿级别的分布式跟踪系统。在设计这些系统的过程中，底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储，并且数据量都超过亿级别，甚至达到百亿级别。
所以趁着有空，就花点时间整理一下具体怎么做 Elasticsearch 性能优化，希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助。
# 背景
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
作为一个开箱即用的产品，在生产环境上线之后，我们其实不一定能确保其的性能和稳定性。如何根据实际情况提高服务的性能，其实有很多技巧。
下面我就从三个方面分别来讲解下优化服务的性能：
- 索引效率优化
- 查询效率优化
- JVM 配置优化
# 索引效率优化
索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块，而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下。同时，Elasticsearch 本身索引速度其实还是蛮快的，具体数据，我们可以参考官方的 benchmark 数据。
# 批量提交
当有大量数据提交的时候，建议采用批量提交。
比如在做 ELK 过程中 ，Logstash indexer 提交数据到 Elasticsearch 中 ，batch size 就可以作为一个优化功能点。但是优化 size 大小需要根据文档大小和服务器性能而定。
像 Logstash 中提交文档大小超过 20MB ，Logstash 会请一个批量请求切分为多个批量请求。
如果在提交过程中，遇到 EsRejectedExecutionException 异常的话，则说明集群的索引性能已经达到极限了。这种情况，要么提高服务器集群的资源，要么根据业务规则，减少数据收集速度，比如只收集 Warn、Error 级别以上的日志。
# 优化硬件
优化硬件设备一直是最快速有效的手段。
- 在经济压力能承受的范围下， 尽量使用固态硬盘 SSD。SSD 相对于机器硬盘，无论随机写还是顺序写，都较大的提升。
- 磁盘备份采用 RAID0。因为 Elasticsearch 在自身层面通过副本，已经提供了备份的功能，所以不需要利用磁盘的备份功能，同时如果使用磁盘备份功能的话，对写入速度有较大的影响。
# 增加 Refresh 时间间隔
为了提高索引性能，Elasticsearch 在写入数据时候，采用延迟写入的策略，即数据先写到内存中，当超过默认 1 秒 （index.refresh_interval）会进行一次写入操作，就是将内存中 segment 数据刷新到操作系统中，此时我们才能将数据搜索出来，所以这就是为什么 Elasticsearch 提供的是近实时搜索功能，而不是实时搜索功能。
当然像我们的内部系统对数据延迟要求不高的话，我们可以通过延长 refresh 时间间隔，可以有效的减少 segment 合并压力，提供索引速度。在做全链路跟踪的过程中，我们就将 index.refresh_interval 设置为 30s，减少 refresh 次数。
同时，在进行全量索引时，可以将 refresh 次数临时关闭，即 index.refresh_interval 设置为 -1，数据导入成功后再打开到正常模式，比如 30s。
# 减少副本数量
Elasticsearch 默认副本数量为 3 个，虽然这样会提高集群的可用性，增加搜索的并发数，但是同时也会影响写入索引的效率。
在索引过程中，需要把更新的文档发到副本节点上，等副本节点生效后在进行返回结束。使用 Elasticsearch 做业务搜索的时候，建议副本数目还是设置为 3 个，但是像内部 ELK 日志系统、分布式跟踪系统中，完全可以将副本数目设置为 1 个。
# 查询效率优化
# 路由
当我们查询文档的时候，Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？它其实是通过下面这个公式来计算出来
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
routing 默认值是文档的 id，也可以采用自定义值，比如用户 id。
# 不带 routing 查询
在查询的时候因为不知道要查询的数据具体在哪个分片上，所以整个过程分为 2 个步骤
- 分发：请求到达协调节点后，协调节点将查询请求分发到每个分片上。
- 聚合: 协调节点搜集到每个分片上查询结果，在将查询的结果进行排序，之后给用户返回结果。
# 带 routing 查询
查询的时候，可以直接根据 routing 信息定位到某个分配查询，不需要查询所有的分配，经过协调节点排序。
向上面自定义的用户查询，如果 routing 设置为 userid 的话，就可以直接查询出数据来，效率提升很多。
# Filter VS Query
Ebay 曾经分享过他们使用 Elasticsearch 的经验中说到：
Use filter context instead of query context if possible. 尽可能使用过滤器上下文（Filter）替代查询上下文（Query
- Query：此文档与此查询子句的匹配程度如何？
- Filter：此文档和查询子句匹配吗？
Elasticsearch 针对 Filter 查询只需要回答「是」或者「否」，不需要像 Query 查询一下计算相关性分数，同时 Filter 结果可以缓存。
# 大翻页
在使用 Elasticsearch 过程中，应尽量避免大翻页的出现。
正常翻页查询都是从 From 开始 Size 条数据，这样就需要在每个分片中查询打分排名在前面的 From + Size 条数据。协同节点收集每个分配的前 From + Size 条数据。协同节点一共会受到 N * （ From + Size ）条数据，然后进行排序，再将其中 From 到 From + Size 条数据返回出去。
如果 From 或者 Size 很大的话，导致参加排序的数量会同步扩大很多，最终会导致 CPU 资源消耗增大。
可以通过使用 Elasticsearch scroll 和 scroll-scan 高效滚动的方式来解决这样的问题。具体写法，可以参考 Elasticsearch: 权威指南 - scroll 查询 (opens new window)
# JVM 设置
# 32G 现象
Elasticsearch 默认安装后设置的堆内存是 1 GB。 对于任何一个业务部署来说， 这个设置都太小了。
比如机器有 64G 内存，那么我们是不是设置的越大越好呢？
其实不是的。
主要 Elasticsearch 底层使用 Lucene。Lucene 被设计为可以利用操作系统底层机制来缓存内存数据结构。 Lucene 的段是分别存储到单个文件中的。因为段是不可变的，这些文件也都不会变化，这是对缓存友好的，同时操作系统也会把这些段文件缓存起来，以便更快的访问。
如果你把所有的内存都分配给 Elasticsearch 的堆内存，那将不会有剩余的内存交给 Lucene。 这将严重地影响全文检索的性能。
标准的建议是把 50％ 的可用内存作为 Elasticsearch 的堆内存，保留剩下的 50％。当然它也不会被浪费，Lucene 会很乐意利用起余下的内存。
同时了解过 ES 的同学都听过过「不要超过 32G」的说法吧。
其实主要原因是 ：JVM 在内存小于 32 GB 的时候会采用一个内存对象指针压缩技术。
在 Java 中，所有的对象都分配在堆上，并通过一个指针进行引用。 普通对象指针（OOP）指向这些对象，通常为 CPU 字长 的大小：32 位或 64 位，取决于你的处理器。指针引用的就是这个 OOP 值的字节位置。
对于 32 位的系统，意味着堆内存大小最大为 4 GB。对于 64 位的系统， 可以使用更大的内存，但是 64 位的指针意味着更大的浪费，因为你的指针本身大了。更糟糕的是， 更大的指针在主内存和各级缓存（例如 LLC，L1 等）之间移动数据的时候，会占用更多的带宽.
所以最终我们都会采用 31 G 设置
-Xms 31g
-Xmx 31g
1.2.
假设你有个机器有 128 GB 的内存，你可以创建两个节点，每个节点内存分配不超过 32 GB。 也就是说不超过 64 GB 内存给 ES 的堆内存，剩下的超过 64 GB 的内存给 Lucene
# 参考文章
- https://blog.51cto.com/u_13527416/2132270
