本文首发于InfoQ https://www.infoq.cn/article/1sm0Mq5LyY_021HGuXer
作者：Anton Hägerstrand
翻译：杨振涛
目录：
数据量
版本
节点配置
索引结构
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。
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 和 batch 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。
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。
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/
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