作者：Anton Hägerstrand

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Meltwater每天要处理数百万量级的帖子数据，因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术。

从0.11.X 版本开始我们就已经是Elasticsearch的忠实用户了。在经历了一些波折之后，最终我们认为做出了正确的技术选型。

Elasticsearch用于支持我们的主要媒体监控应用，客户通过该应用可以检索和分析媒体数据，比如新闻文章、（公开的）Facebook帖子、Instagram帖子、博客和微博。我们通过使用一个混合API来收集这些内容，并爬取和稍作加工，使得它们可被Elasticsearch检索到。

本文将分享我们所学到的经验、如何调优Elasticsearch，以及要绕过的一些陷阱。

如果想了解更多关于我们在Elasticsearch方面的点滴，可参考之前博文中的numad issues（http://suo.im/5bDszP）和 batch percolator（http://suo.im/5qFQb9）。

数据量

每天都有数量相当庞大的新闻和微博产生；在高峰期需要索引大约300多万社论文章，和近1亿条社交帖子数据。其中社论数据长期保存以供检索（可回溯到2009年），社交帖子数据保存近15个月的。当前的主分片数据使用了大约200 TB的磁盘空间，副本数据大约600 TB。

我们的业务每分钟有3千次请求。所有的请求通过一个叫做“search-service”的服务，该服务会依次完成所有与Elasticsearch集群的交互。大部分检索规则比较复杂，包括在面板和新闻流中。比如，一个客户可能对Tesla和Elon Musk感兴趣，但希望排除所有关于SpaceX或PayPal的信息。用户可以使用一种与Lucene查询语法类似的灵活语法，如下：

Tesla AND "Elon Musk" NOT (SpaceX OR PayPal)

我们最长的此类查询有60多页。重点是：除了每分钟3千次请求以外，没有一个查询是像在Google里查询“Barack Obama”这么简单的；这简直就是可怕的野兽，但ES节点必须努力找出一个匹配的文档集。

版本

我们运行的是一个基于Elasticsearch 1.7.6的定制版本。该版本与1.7.6 主干版本的唯一区别是，我们向后移植（backport）了roaring bitsets/bitmaps（http://suo.im/5bE6od） 作为缓存。该功能是从Lucene 5移植到Lucene 4的，对应移植到了ES 1.X版本。Elasticsearch 1.X中使用默认的bitset作为缓存，对于稀疏结果来说开销非常大，不过在Elasticsearch 2.X中已经做了优化。

为何不使用较新版本的Elasticsearch呢？主要原因是升级困难。在主版本间滚动升级只适用于从ES 5到6（从ES 2到5应该也支持滚动升级，但没有试过）。因此，我们只能通过重启整个集群来升级。宕机对我们来说几乎不可接受，但或许可以应对一次重启所带来的大约30-60分钟宕机时间；而真正令人担心的，是一旦发生故障并没有真正的回滚过程。

截止目前我们选择了不升级集群。当然我们希望可以升级，但目前有更为紧迫的任务。实际上该如何实施升级尚未有定论，很可能选择创建另一个新的集群，而不是升级现有的。

节点配置

我们自2017年6月开始在AWS上运行主集群，使用i3.2xlarge实例作为数据节点。之前我们在COLO（Co-located Data Center）里运行集群，但后续迁移到了AWS云，以便在新机器宕机时能赢得时间，使得我们在扩容和缩容时更加弹性。

我们在不同的可用区运行3个候选master节点，并设置discovery.zen.minimum_master_nodes为2。这是避免脑裂问题

split-brain problem

（https://qbox.io/blog/split-brain-problem-elasticsearch）非常通用的策略。

我们的数据集在存储方面，要求80%容量和3个以上的副本，这使得我们运行了430个数据节点。起初打算使用不同层级的数据，在较慢的磁盘上存储较旧的数据，但是由于我们只有相关的较低量级旧于15个月的数据（只有编辑数据，因为我们丢弃了旧的社交数据），然而这并未奏效。每个月的硬件开销远大于运行在COLO中，但是云服务支持扩容集群到2倍，而几乎不用花费多少时间。

你可能会问，为何选择自己管理维护ES集群。其实我们考虑过托管方案，但最后还是选择自己安装，理由是： AWS Elasticsearch Service

（http://suo.im/4PLuXa）暴露给用户的可控性太差了，

Elastic Cloud（https://www.elastic.co/cn/cloud）的成本比直接在EC2上运行集群要高2-3倍。

为了在某个可用区宕机时保护我们自身，节点分散于eu-west-1的所有3个可用区。我们使用AWS plugin（http://suo.im/5qFQEP）来完成该项配置。它提供了一个叫做aws_availability_zone的节点属性，我们把

cluster.routing.allocation.awareness.attributes

设置为aws_availability_zone。这保证了ES的副本尽可能地存储在不同的可用区，而查询尽可能被路由到相同可用区的节点。

这些实例运行的是Amazon Linux，临时挂载为ext4，有约64GB的内存。我们分配了26GB用于ES节点的堆内存，剩下的用于磁盘缓存。为何是26GB？因为JVM是在一个黑魔法之上构建的（https://www.elastic.co/blog/a-heap-of-trouble）。

我们同时使用Terraform

（https://www.terraform.io/）自动扩容组来提供实例，并使用Puppet（https://puppet.com/）完成一切安装配置。

索引结构

因为我们的数据和查询都是基于时间序列的，所以使用了

time-based indexing（http://suo.im/547GbE），

类似于ELK (elasticsearch, logstash, kibana) stack（https://www.elastic.co/elk-stack）。同时也让不同类型的数据保存在不同的索引库中，以便诸如社论文档和社交文档类数据最终位于不同的每日索引库中。这样可以在需要的时候只丢弃社交索引，并增加一些查询优化。每个日索引运行在两个分片中的一个。

该项设置产生了大量的分片（接近40k）。有了这么多的分片和节点，集群操作有时变得更特殊。比如，删除索引似乎成为集群master的能力瓶颈，它需要把集群状态信息推送给所有节点。我们的集群状态数据约100 MB，但通过TCP压缩可减少到3 MB

（可以通过curl localhost:9200/_cluster/state/_all 查看你自己集群的状态数据）。Master节点仍然需要在每次变更时推送1.3 GB数据（430 节点 x 3 MB 状态大小）。除了这1.3 GB数据外，还有约860 MB必须在可用区（比如 最基本的通过公共互联网）之间传输。这会比较耗时，尤其是在删除数百个索引时。我们希望新版本的Elasticsearch能优化这一点，首先从ES 2.0支持仅发送集群状态的差分数据(http://suo.im/547UyM)这一特性开始。

Performance性能

如前所述，我们的ES集群为了满足客户的检索需求，需要处理一些非常复杂的查询。

为应对查询负载，过去几年我们在性能方面做了大量的工作。我们必须尝试公平分享ES集群的性能测试，从下列引文就可以看出。

不幸的是，当集群宕机的时候，不到三分之一的查询能成功完成。我们相信测试本身导致了集群宕机。 

—— 摘录自使用真实查询在新ES集群平台上的第一次性能测试

为了控制查询执行过程，我们开发了一个插件，实现了一系列自定义查询类型。通过使用这些查询类型来提供Elasticsearch官方版本不支持的功能和性能优化。比如，我们实现了phrases中的wildcard查询，支持在SpanNear查询中执行；另一个优化是支持“*”代替match-all-query；还有其他一系列特性。

Elasticsearch和Lucene的性能高度依赖于具体的查询和数据，没有银弹。即便如此，仍可给出一些从基础到进阶的参考：

限制你的检索范围，仅涉及相关数据。比如，对于每日索引库，只按相关日期范围检索。对于检索范围中间的索引，避免使用范围查询/过滤器。

使用wildcards时忽略前缀wildcards - 除非你能对term建立倒排索引。双端wildcards难以优化。

关注资源消耗的相关迹象 数据节点的CPU占用持续飙高吗？IQ等待走高吗？看看GC统计。这些可以从profilers工具或者通过JMX代理获得。如果ParNewGC消耗了超过15%的时间，去检查下内存日志。如果有任何的SerialGC停顿，你可能真的遇到问题了。不太了解这些内容？

没关系，这个系列博文很好地介绍了JVM性能（http://suo.im/4AJgps） 。

记住，ES和G1垃圾回收器一起并非最佳（http://suo.im/4WBTA5）。

如果遇到垃圾回收问题，请不要尝试调整GC设置。这一点经常发生，因为默认设置已经很合理了。相反，应该聚焦在减少内存分配上。具体怎么做？参考下文。

如果遇到内存问题，但没有时间解决，可考虑查询Azul Zing。这是一个很贵的产品，但仅仅使用它们的JVM就可以提升2倍的吞吐量。不过最终我们并没有使用它，因为我们无法证明物有所值。

考虑使用缓存，包括Elasticsearch外缓存和Lucene级别的缓存。在Elasticsearch 1.X中可以通过使用filter来控制缓存。之后的版本中看起来更难一些，但貌似可以实现自己用于缓存的查询类型。我们在未来升级到2.X的时候可能会做类似的工作。

查看是否有热点数据（比如某个节点承担了所有的负载）。可以尝试均衡负载，使用分片分配过滤策略shard allocation filtering

（http://suo.im/4IfruL），或者尝试通过集群重新路由

cluster rerouting（http://suo.im/5ja7cU）

来自行迁移分片。我们已经使用线性优化自动重新路由，但使用简单的自动化策略也大有帮助。

搭建测试环境（我更喜欢笔记本）可从线上环境加载一部分代表性的数据（建议至少有一个分片）。使用线上的查询回放加压（较难）。使用本地设置来测试请求的资源消耗。

综合以上各点，在Elasticsearch进程上启用一个profiler。这是本列表中最重要的一条。

我们同时通过Java Mission Control （http://suo.im/4zYEsP）和 VisualVM （http://suo.im/4AJeIM）使用飞行记录器。在性能问题上尝试投机（包括付费顾问/技术支持）的人是在浪费他们（以及你自己）的时间。排查下JVM哪部分消耗了时间和内存，然后探索下Elasticsearch/Lucene源代码，检查是哪部分代码在执行或者分配内存。

一旦搞清楚是请求的哪一部分导致了响应变慢，你就可以通过尝试修改请求来优化（比如，修改term聚合的执行提示（http://suo.im/4WBUJx），或者切换查询类型）。修改查询类型或者查询顺序，可以有较大影响。如果不凑效，还可以尝试优化ES/Lucene代码。这看起来太夸张，却可以为我们降低3到4倍的CPU消耗和4到8倍的内存使用。某些修改很细微（比如 indices query （http://suo.im/4WBUR7）），但其他人可能要求我们完全重写查询执行。最终的代码严重依赖于我们的查询模式，所以可能适合也可能不适合他人使用。因此目前为止我们并没有开源这部分代码。不过这可能是下一篇博文的好素材。

图表说明：响应时间。有/没有 重写Lucene查询执行。同时也表明不再有节点每天多次发生内存不足。

顺便说明下，因为我知道会面临一个问题：从上一次性能测试我们知道通过升级到ES 2.X能小幅提升性能，但是并不能改变什么。话虽如此，但如果你已经从ES 1.X集群迁移到了ES 2.X，我们很乐意听取关于你如何完成迁移的实践经验。

如果读到了这里，说明你对Elasticsearch是真爱啊（或者至少你是真的需要它）。我们很乐意学习你的经验，以及任何可以分享的内容。欢迎在评论区分享你的反馈和问题。