400+ 节点的 Elasticsearch 集群运维

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 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。

目录:

  1. 数据量
  2. 版本
  3. 节点配置
  4. 索引结构
  5. 性能

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。
32610

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 issuesbatch percolator

1.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。
32611

2.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 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。

3.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 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

暴露给用户的可控性太差了,Elastic 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 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 。

我们同时使用 Terraform 自动扩容组来提供实例,并使用 Puppet 完成一切安装配置。

4.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 ,类似于ELK (elasticsearch, logstash, kibana) 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 这一特性开始。

5.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 。记住,ES和G1垃圾回收器一起并非最佳 。

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 ,或者尝试通过集群重新路由 cluster rerouting 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 和 VisualVM 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 ,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 ),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。

32612
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。

英文原文链接:http://underthehood.meltwater.com/blog/2018/02/06/running-a-400+-node-es-cluster/

本文首发于InfoQ https://www.infoq.cn/article/1sm0Mq5LyY_021HGuXer
作者:Anton Hägerstrand
翻译:杨振涛

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
目录
相关文章
|
3天前
|
索引
elasticsearch集群健康状态查看
elasticsearch集群健康状态查看
11 2
|
3天前
|
监控 负载均衡 安全
Elasticsearch 集群某一节点修改 IP 后无法启动问题复盘
Elasticsearch 集群某一节点修改 IP 后无法启动问题复盘
35 2
|
2天前
部署elasticsearch集群 - 蓝易云
以上步骤完成后,你就成功部署了一个基本的Elasticsearch集群。根据你的需求,你可能还需要进行更多的优化和配置,例如设置副本数、调整内存设置等。
18 1
|
3天前
|
存储 监控 安全
Elasticsearch 8.X 集群 SSL 证书到期了,怎么更换?
Elasticsearch 8.X 集群 SSL 证书到期了,怎么更换?
39 3
|
3天前
|
缓存 JSON 关系型数据库
Elasticsearch 8.X 集群无响应,怎么办?
Elasticsearch 8.X 集群无响应,怎么办?
14 0
|
3天前
|
存储 数据可视化 Java
Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色,怎么办?
Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色,怎么办?
11 0
|
3天前
|
存储 自然语言处理 算法
elasticsearch集群搭建,以及kibana和ik分词器的安装(7.3.2)
elasticsearch集群搭建,以及kibana和ik分词器的安装(7.3.2)
|
3天前
|
移动开发 运维 监控
掌握Linux运维利器:查看CPU和内存占用,轻松解决性能问题!
掌握Linux运维利器:查看CPU和内存占用,轻松解决性能问题!
|
3天前
|
运维 网络协议 Linux
【专栏】 20 个 Linux 命令,运维工程师工作时最常用的
【4月更文挑战第28天】本文介绍了运维工程师常用的20个Linux命令,包括`ls`、`cd`、`pwd`、`mkdir`、`rm`、`cp`、`mv`、`cat`、`more`、`less`、`head`、`tail`、`grep`、`find`、`chmod`、`chown`、`chgrp`、`ps`、`top`和`ifconfig`,帮助提升工作效率。此外,还提到了其他常用的命令如`df`、`free`、`tar`、`ssh`、`scp`、`ping`、`netstat`、`iptables`、`systemctl`、`hostname`等,建议运维人员掌握以应对各种运维场景。
|
1天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
【Zabbix 6(2),2024最新阿里Linux运维面经
【Zabbix 6(2),2024最新阿里Linux运维面经

热门文章

最新文章