开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。
本篇内容是阿里巴巴集团技术专家魏子珺带来的阿里云Elasticsearch云原生内核
分享人：阿里巴巴集团技术专家魏子珺
视频地址：https://developer.aliyun.com/live/246150
关于阿里云Elasticsearch云原生内核，本文将通过三个部分展开介绍：
- 阿里云Elasticsearch内核概览
- 云原生Elasticsearch定义
- 阿里云原生Elasticsearch实践
一、阿里云Elasticsearch内核概览
（一）阿里云ES的优势
下面这个对比图可以很好地说明阿里云ES相比开源ES 的优势。
先看内圈，开源ES针对通用硬件设施，而阿里云ES内核则是针对阿里云基础设施深度定制的内核，可以最大地发挥阿里云基础设施的性能，以及成本方面的优势。然后，看最外圈，开源ES内核为了适应ES丰富的使用场景包括搜索，可观察性等，无法做到功能和性能兼顾，而阿里云ES内核依托于阿里云ES的服务可以做很多场景化的优化和功能增强，在搜索和观察性等方面会比自建的ES更有优势。内核在中圈，向下运行在阿里云基础设施，向上依托于阿里云ES服务。可以看到，阿里云ES内核相比开源ES自建集群，不论在成本、性能、稳定性和功能上都会更具优势。
（二） 基于用户需求的内核建设
用户对阿里云ES内核的需求，主要是以下三个方面：
1、简单
存储容量能够不断扩充，计算有足够的弹性，用户不需要操心资源的问题。
2、好用
开箱即用，不用进行一系列复杂的部署和配置，直接根据场景提供最优的配置即可，还要有丰富的检索功能可以使用。
3、性价比
阿里云ES做到价格足够低，性能足够好，足够稳定。
结合上述的需求，我们从下面四个方面展开内核建设。
1、成本节约
第一，我们提供计算存储分离的增强版ES，成本上节省了副本的开销，保证足够的弹性，可按需使用。第二，支持冷热分离，成本更低地存储介质。第三，Indexing Service，这是我们全新发布的产品，对写多读少的场景有很大的成本节约。第四，索引数据压缩，我们新增的压缩算法可以比默认的压缩方式提升45%的压缩率。
2、性能优化
第一，我们研发的ElasticBuild相比在线的写入能有三倍的性能提升。第二，我们还研发了物理复制功能，从最早支持计算存储分离到现在的支持通用版的ES，物理复制通过segment同步而不是request同步的方式，减少了副本的写入开销，所以有一个副本的情况下，写入性能能有45%左右的性能提升，副本越多，提升越明显。第三，bulk聚合插件，在协调节点聚合下载的数据，降低分布式的长尾效应，在写入吞吐高、分辨数多的场景写入吞吐能有20%以上的性能提升。第四，时序查询优化，针对range查询，可以直接跳过不在range范围内的segment，结合时序策略可以获得更好的查询性能提升。
3、稳定性提升
第一，我们研发了集群限流插件，能够实现索引，节点，集群级别的读写限流，在关键时刻对指定的索引降级，将流量控制在合适的范围内。第二，慢查询隔离池的特性，它避免了异常查询消耗资源过高导致集群异常的问题。第三，协调节点流控插件，它集成了淘宝搜索核心的流控能力，针对分布式环境中偶发节点异常导致的查询抖动，能够做到秒级切流，最大程度降低业务抖动概率，保证业务平稳地运行。第四，monitor插件，它采集了集群多维度的指标，可以提供全方位的监控。
4、功能增强
第一，向量检索插件，是基于阿里巴巴达摩院Proxima向量检索库实现，能够帮助用户快速地实现图像搜索、视频指纹采样、人脸识别、语音识别等等场景的需求。第二，阿里NLP的分词插件，它是基于阿里巴巴达摩院提供的阿里NLP的分词技术，支持阿里内部包括淘宝搜索、优酷、口碑等业务，提供了近1G的海量词库。 第三，OSS的Snapshot插件，它支持使用阿里云OSS的对象存储来保存ES的Snapshot。 第四，场景化的推荐模板，可以针对不同的业务场景提供成本、性能的优化。
以上的这些特性都能在我们阿里云ES官方文档中看到，欢迎大家使用。
二、云原生ES的定义
（一）云原生Elasticsearch如何定义
首先看一下什么是云原生。阿里巴巴云原生公众号前段时间推出了一篇文章《什么是真正的云原生》，总结了云原生的定义：第一，弹性、API自动化部署和运维；第二，服务化云原生产品；第三，因云而生的软硬一体化架构。
上图是云原生架构的白皮书封面，这是由阿里云二十位云原生技术专家共同编写，已经正式对外发布，欢迎大家阅读。
那么，什么是云原生ES？
- ES的云服务，开箱即用，能用API自动化部署和运维
- 计算存储分离，弹性可伸缩
- 能充分利用云基础设施，网络、存储和算力等
以上三点就能对应最开始提到的三个圈： 服务，内核，和基础设施，这样才是云原生ES。
（二）云原生 Elasticsearch如何设计
第一，它必须是计算存储分离的架构，这样才能提供更加弹性的计算能力和无限的存储空间。第二，可以支持冷热分离，冷热的节点都要是计算存储分离的架构。冷节点使用高性价比的对象存储，相比热节点可以有90%的成本节约。第三，Serverless的用户真正关心的是索引的使用，而不是ES集群的维护。Serverless让用户的关注点从集群的维度可以下沉到索引维度。
（三）云原生Elasticsearch内核挑战
实现这样的云原生内核，挑战是非常大的，主要的挑战分为下面三个方面：
1、热节点的分布式文件系统
第一，分布式文件系统自身的稳定性保证，ES对Latency非常敏感，它提供性能和稳定性与本地盘相当的分布式文件系统，这个挑战本身就非常大。第二，ES在实现一写多读时，如何防止出现多写的情况。ES数据是在内存，读写需要的内存状态数据、数据是如何保持一致性的，这些都是很大的挑战。
2、冷节点的对象存储
对象存储提供的是HTTP接口，所以需要去适配。另外，对象存储的单次IO Latency非常高，所以只有在冷节点相对Latency不敏感的场景才有机会使用。如何解决Latency最高的问题也是很有挑战。最后是对象存储无法使用到操作系统的pagecache和预读能力，所以要用对象存储，这些能力必须在ES侧实现。
3、Serverless
最难解决的就是多租户的共享和隔离的平衡问题，如果不同索引直接产生相互的影响，在云上是不可接受的。如果不共享，就意味着资源无法充分利用。如何平衡共享和隔离的问题，这是Serverless最大的挑战。 第二是体验，基于索引的使用如何提供和云原生ES一样的体验也是需要考虑的问题。 第三是资源监控，如何评估索引的使用资源也是一个挑战。
三、阿里云原生Elasticsearch实践
1、计算存储分离
计算存储分离核心的诉求是弹性，它不只是像云原生ES那样支持动态的添加节点、自动Shard搬迁，而是彻底的弹性。对于ES来说，它的核心诉求是两点：Shard秒级搬迁和Replication秒级增加。这样才能解决热点的问题，和高低峰快速的动态扩容的问题。如果扩缩容还要迁移Shard的数据，弹性是不够的。彻底的弹性一定是Shard搬迁，Replication扩充，数据是不动的，只是调整DataNode对Shard的映射。要实现这样的弹性，就必须做到计算存储分离。
阿里云对ES存储分离内核的实现如下：
- 数据存储在分布式文件系统上，由分布式文件系统保证数据的可靠性
- 同一个Shard的多个副本数据只保存一份
- 一写多读的场景，这样就不再依赖于ES自身的replication，可以减少写入的开销。
- 索引扩Shard，无需复制数据，秒级增加只读Shard
- Shard搬迁无需迁移数据，秒级切换DataNode
核心技术之一：内存物理复制，实现replica的近实时访问
Segment同步的实现细节：
图中描述的是ES物理复制的状态机，核心是为了解决segment同步乱序的问题。通用的物理复制功能也是一样的实现，主要区别在于计算存储分离只需要复制实时生成的segment，对于后续产生的segment，强制提交commit，确保segment落盘，来防止大的segment进行复制。而通用的物理复制，外界的segment也是需要复制的，这种segment往往会比较大。所以这里有一个关键的优化，为了防止大segment复制导致的主从可见性差距过大，主shard在从shard复制完成后才会打开最新的segment。
下图介绍了物理复制保证数据一致性的方式。
核心是保证checkpoint的一致性，通过将主shard的checkpoint同步到从shard来实现。结合这张图可以看下流程，当数据写进来的时候，主shard会更新checkpoint，在第二步刷新segment时，第三步将segment复制到从shard时，会带上checkpoint，第四步从shard会用这个checkpoint更新自己的local checkpoint来保证主从shard使用了相同的checkpoint，这样就实现了数据一致性的保证。
核心技术之二：两阶段IO fence
核心要解决的问题是防止多写。通过分布式文件系统的管控侧将异常节点加入黑名单，直接从根本上防止了异常节点的显露。
上图展示了整体的流程，在主Shard节点异常的时候，MasterNode 首先发现主Shard的异常，然后将主Shard所在的节点加入黑名单。第三步，这个节点切断了IO的权限，彻底失去了写的能力。第四步，master通知从Shard晋升成主Shard。第五步，从Shard晋升成主Shard后，就开始正常地读写数据。
我们的计算存储分离的架构通过阿里云增强版进行售卖。计算存储分离除了弹性的特点外，由于一写多读的特点，在性能、成本上都有显著的提升。我们测试了线上阿里云增强版ES和原生ES在同样规格配置的性能对比情况，从表格的最右一列红色的标识可以看到，不论在translog同步还是异步的场景，一个副本的情况下，性能都有超过百分之百的提升，副本越多，性能提升越明显。
总结一下计算存储分离的特点：首先它是秒级弹性扩缩容；第二，由于不写副本，所以写入性能能有100%的提升；第三，由于多个副本存储一份数据，所以存储成本呈倍数降低。
计算存储分离——热节点
想要使用我们计算存储分离的ES集群，可以选择图中所示的日志增强版，欢迎大家使用。
计算存储分离——冷节点
热节点通过分布式文件系统实现了计算存储的分离，冷节点也需要实现计算存储分离才能实现弹性。冷节点这部分我们还在研发阶段，所以这次分享给大家的是一些思考的内容。
冷节点的成本是第一要素，所以对象存储成了首选。对象存储相比分布式文件系统和块存储等特点非常鲜明。劣势，大都在挑战中提及到，这些劣势相比其他存储，无论从易用性和性能上都无法跟分布式文件系统和块存储相比，所以这些热节点很难直接使用对象存储。但是冷节点不同，冷节点核心考虑的是成本，因此它也有一些优势。它的成本比SSD云盘便宜近90%，可以真正的按需使用，不用预先准备存储空间。另外可以提供12个9的可靠性，所以也可以不用存储副本，这又是一半以上的成本节约。基于这些优势，对象存储成了最好的选择。
如何最大减少它的劣势带来的影响，这要从ES的特点说起。ES在可观察性、安全的方向上，冷热数据明显，日志长期存在SSD上成本过高，所以可以考虑冷热架构。第二，ES在search的时候很消耗CPU，因此可以利用计算时异步地扒取对象存储的数据，减少IO等待的时间。第三点是冷数据基本上无写入，所以对写入性能要求也不高。以上的三点就是ES冷数据使用对象存储的原因。
Indexing Service
Indexing service是我们即将重量级发布的新产品，这是我们在serverless尝试的一个产品，是针对写入方面的性能优化。相比查询的多样性，写入会相对简洁明了。Indexing service，从功能方面，提供了写入托管服务，满足高并发持续数据写入，降低了业务集群的CPU开销，它适用在日志、监控、APM等时序场景，它解决的最大痛点是写多读少，而且很多时序场景下写远多与读，业务需要消耗大量的节点资源来满足写入。Indexing service 可以极大的降低这部分场景的成本开销。
Indexing service 有以下三个方面的特点：
1、完全兼容原生的 API
2、按量付费，按写入吞吐和QPS实际需求付费
3、写入能力可秒级快速弹性扩缩
下图展示了Indexing service是如何实现的：
1、第一，请求转发，请求发到用户ES集群，用户使用云原生API操作ES，ES内核会将开启托管的索引写入请求，转发到Indexing Service。这里可以展开再缩小，对于不再写入的索引，用户就可以取消协助托管，释放存储成本。Indexing service结合Data stream和over功能可以有非常好的用户体验，因为新生成了索引后，老索引就不再写入。我们在内核上做了优化，在生成新索引的时候就会自动取消托管。
2、第二步，在写入 Indexing service 后，内部会经过分布式的 QoS 模块，进行写入的流量控制，来阻止资源的过度消耗。
3、第三步，跨集群的物理复制， Indexing Service 构建的索引是通过物理复制到用户集群的。
4、最后是 Indexing Service 内部会持续地运行原数据同步的 task ，实时地同步用户集群托管的索引 metadata。
Indexing Service将于2021年2月全新上线，实现ES在时序日志场景的降本增效。 Index server 可以解决时序日志数据高并发写入瓶颈，优化集群写入计算资源成本，降低运维的复杂度。Indexing Service 无论从写入性能，成本节约，还是弹性伸缩的能力方面都能带来不一样的体验，大家可以敬请期待。
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