Elasticsearch 8.x Java API Client BulkRequest并行度不足？BulkIngester异步批处理与Backpressure处理

Elasticsearch 8.x Java API Client BulkRequest 并行度与异步批处理

大家好，今天我们来深入探讨 Elasticsearch 8.x Java API Client 中 BulkRequest 的并行度和异步批处理，以及如何通过 BulkIngester 实现高效的数据导入和 backpressure 处理。

问题背景：BulkRequest 的性能瓶颈

在将大量数据导入 Elasticsearch 时，BulkRequest 是最常用的方式。然而，在某些情况下，我们可能会发现 BulkRequest 的性能并没有达到预期，甚至成为性能瓶颈。 这可能是因为以下原因：

• 默认的并行度不足： 默认情况下，BulkRequest 的并行度可能无法充分利用服务器的资源，导致写入速度受限。
• 同步阻塞： 如果直接使用 ElasticsearchClient.bulk() 方法，会导致线程阻塞，影响程序的整体吞吐量。
• 缺乏 backpressure 机制： 如果数据产生速度超过 Elasticsearch 的处理能力，可能会导致内存溢出或请求丢失。

提升 BulkRequest 并行度的策略

1. 调整线程池配置

Elasticsearch Java API Client 内部使用线程池来执行 BulkRequest。 我们可以通过调整线程池的配置来提升并行度。

import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.BulkRequest;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.IndexRequest;
import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;
import jakarta.json.stream.JsonGenerator;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;

import java.io.StringWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class BulkRequestParallelism {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建 Elasticsearch 客户端
        RestClient restClient = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200)).build();
        ElasticsearchClient client = new ElasticsearchClient(restClient, new JacksonJsonpMapper());

        // 2. 创建线程池
        int numThreads = 8; // 设置线程数
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);

        // 3. 准备数据
        List<MyDocument> documents = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            documents.add(new MyDocument("id-" + i, "content-" + i));
        }

        // 4. 将数据分成多个 BulkRequest
        int bulkSize = 100;
        for (int i = 0; i < documents.size(); i += bulkSize) {
            List<MyDocument> subList = documents.subList(i, Math.min(i + bulkSize, documents.size()));
            BulkRequest.Builder bulkRequestBuilder = new BulkRequest.Builder();
            for (MyDocument document : subList) {
                bulkRequestBuilder.operations(op -> op
                        .index(idx -> idx
                                .index("my-index")
                                .id(document.id)
                                .document(document)
                        )
                );
            }
            BulkRequest bulkRequest = bulkRequestBuilder.build();

            // 5. 使用线程池异步执行 BulkRequest
            executorService.submit(() -> {
                try {
                    client.bulk(bulkRequest);
                    System.out.println("Bulk request processed successfully.");
                } catch (Exception e) {
                    System.err.println("Error processing bulk request: " + e.getMessage());
                }
            });
        }

        // 6. 关闭线程池
        executorService.shutdown();
        while (!executorService.isTerminated()) {
            Thread.sleep(100);
        }

        // 7. 关闭 Elasticsearch 客户端
        restClient.close();
    }

    // 定义数据模型
    static class MyDocument {
        String id;
        String content;

        public MyDocument(String id, String content) {
            this.id = id;
            this.content = content;
        }
    }
}

代码解释:

• 首先，创建了一个固定大小的线程池 executorService，线程数可以根据实际情况调整。
• 将数据分成多个 BulkRequest，每个 BulkRequest 的大小为 bulkSize。
• 使用 executorService.submit() 方法将每个 BulkRequest 提交到线程池中异步执行。

注意事项:

• 线程池的大小需要根据服务器的 CPU 核心数、内存大小和 Elasticsearch 集群的负载情况进行调整。
• 需要注意线程安全问题，避免多个线程同时修改同一个数据。
• 错误处理：每个异步执行的 BulkRequest 都有自己的 try-catch 块，以确保一个失败的请求不会影响其他请求。

2. CompletableFuture 异步调用

使用 CompletableFuture 可以更加灵活地处理异步操作，并可以方便地进行错误处理和结果合并。

import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.BulkRequest;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.BulkResponse;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.IndexRequest;
import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

public class BulkRequestCompletableFuture {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建 Elasticsearch 客户端
        RestClient restClient = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200)).build();
        ElasticsearchClient client = new ElasticsearchClient(restClient, new JacksonJsonpMapper());

        // 2. 准备数据
        List<MyDocument> documents = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            documents.add(new MyDocument("id-" + i, "content-" + i));
        }

        // 3. 将数据分成多个 BulkRequest
        int bulkSize = 100;
        List<CompletableFuture<BulkResponse>> futures = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < documents.size(); i += bulkSize) {
            List<MyDocument> subList = documents.subList(i, Math.min(i + bulkSize, documents.size()));
            BulkRequest.Builder bulkRequestBuilder = new BulkRequest.Builder();
            for (MyDocument document : subList) {
                bulkRequestBuilder.operations(op -> op
                        .index(idx -> idx
                                .index("my-index")
                                .id(document.id)
                                .document(document)
                        )
                );
            }
            BulkRequest bulkRequest = bulkRequestBuilder.build();

            // 4. 使用 CompletableFuture 异步执行 BulkRequest
            CompletableFuture<BulkResponse> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                try {
                    return client.bulk(bulkRequest);
                } catch (Exception e) {
                    System.err.println("Error processing bulk request: " + e.getMessage());
                    return null; // 或者抛出异常，具体看你的错误处理策略
                }
            });
            futures.add(future);
        }

        // 5. 等待所有 BulkRequest 完成
        CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();

        // 6. 处理结果 (可选)
        for (CompletableFuture<BulkResponse> future : futures) {
            try {
                BulkResponse response = future.get(); // 如果 supplyAsync 中返回 null 则会抛出异常
                if(response != null){
                    System.out.println("Bulk request processed successfully.");
                }

            } catch (Exception e) {
                System.err.println("Error getting result: " + e.getMessage());
            }
        }

        // 7. 关闭 Elasticsearch 客户端
        restClient.close();
    }

    // 定义数据模型
    static class MyDocument {
        String id;
        String content;

        public MyDocument(String id, String content) {
            this.id = id;
            this.content = content;
        }
    }
}

代码解释:

• 使用 CompletableFuture.supplyAsync() 方法异步执行 BulkRequest。
• 将所有的 CompletableFuture 存储在一个列表中。
• 使用 CompletableFuture.allOf() 方法等待所有的 BulkRequest 完成。
• 可以遍历 CompletableFuture 列表，处理每个 BulkRequest 的结果。

优点:

• 更加灵活的异步操作处理。
• 方便进行错误处理和结果合并。

3. 使用 BulkProcessor (已过时，不推荐)

Elasticsearch 早期版本提供了 BulkProcessor 类，可以自动处理 BulkRequest 的批处理和重试机制。 但是，BulkProcessor 在新的 Java API Client 中已被移除，推荐使用 BulkIngester。 这里为了知识的完整性简单提及，不提供代码示例。

使用 BulkIngester 进行异步批处理和 Backpressure 处理

BulkIngester 是 Elasticsearch Java API Client 提供的用于异步批量索引文档的组件， 它提供了更好的性能、更灵活的配置和内置的 backpressure 机制。

1. BulkIngester 的基本使用

import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.elasticsearch._types.BulkResponseItem;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.BulkResponse;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.IndexRequest;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.bulk.BulkOperation;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.bulk.BulkResponseItem;
import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;
import co.elastic.clients.util.ActionListener;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import co.elastic.clients.elasticsearch.ingest.BulkIngester;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class BulkIngesterExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建 Elasticsearch 客户端
        RestClient restClient = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200)).build();
        ElasticsearchClient client = new ElasticsearchClient(restClient, new JacksonJsonpMapper());

        // 2. 创建 BulkIngester
        BulkIngester.Builder<MyDocument> ingesterBuilder = new BulkIngester.Builder<MyDocument>()
                .client(client)
                .maxInFlight(8) // 最大并发请求数
                .flushInterval(10, TimeUnit.SECONDS) // 刷新间隔
                .documentType(MyDocument.class);

        BulkIngester<MyDocument> ingester = ingesterBuilder.build();

        // 3. 准备数据
        List<MyDocument> documents = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            documents.add(new MyDocument("id-" + i, "content-" + i));
        }

        // 4. 添加文档到 BulkIngester
        for (MyDocument document : documents) {
            ingester.add(op -> op
                    .index(idx -> idx
                            .index("my-index")
                            .id(document.id)
                            .document(document)
                    ));
        }

        // 5. 关闭 BulkIngester
        ingester.close();

        // 6. 等待所有请求完成 (可选)
        ingester.awaitClose(1, TimeUnit.MINUTES);

        // 7. 关闭 Elasticsearch 客户端
        restClient.close();
    }

    // 定义数据模型
    static class MyDocument {
        String id;
        String content;

        public MyDocument(String id, String content) {
            this.id = id;
            this.content = content;
        }
    }
}

代码解释:

• 创建 BulkIngester 对象，并设置 client、maxInFlight 和 flushInterval 等参数。
  • maxInFlight 控制最大并发请求数，限制了发送到 Elasticsearch 的未完成请求的数量。
  • flushInterval 设置刷新间隔，当达到该时间间隔时，BulkIngester 会自动将缓冲区中的文档刷新到 Elasticsearch。
• 使用 ingester.add() 方法将文档添加到 BulkIngester。
• 使用 ingester.close() 方法关闭 BulkIngester，并刷新所有剩余的文档。
• 使用 ingester.awaitClose() 方法等待所有请求完成。

2. BulkIngester 的 Backpressure 处理

BulkIngester 内置了 backpressure 机制，可以防止数据产生速度超过 Elasticsearch 的处理能力。 它的 backpressure 机制主要通过 maxInFlight 参数控制。

当 BulkIngester 中未完成的请求数量达到 maxInFlight 时，ingester.add() 方法将会阻塞，直到有请求完成。 这样可以有效地控制数据流入 Elasticsearch 的速度，防止 Elasticsearch 集群过载。

3. 监听器 ActionListener 处理结果

可以为每个 bulk 操作添加监听器，以便在操作完成时执行自定义逻辑，例如记录成功或失败的文档信息。

import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.elasticsearch._types.BulkResponseItem;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.BulkResponse;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.IndexRequest;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.bulk.BulkOperation;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.bulk.BulkResponseItem;
import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;
import co.elastic.clients.util.ActionListener;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import co.elastic.clients.elasticsearch.ingest.BulkIngester;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class BulkIngesterActionListener {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建 Elasticsearch 客户端
        RestClient restClient = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200)).build();
        ElasticsearchClient client = new ElasticsearchClient(restClient, new JacksonJsonpMapper());

        // 2. 创建 BulkIngester
        BulkIngester.Builder<MyDocument> ingesterBuilder = new BulkIngester.Builder<MyDocument>()
                .client(client)
                .maxInFlight(8) // 最大并发请求数
                .flushInterval(10, TimeUnit.SECONDS) // 刷新间隔
                .documentType(MyDocument.class);

        BulkIngester<MyDocument> ingester = ingesterBuilder.build();

        // 3. 准备数据
        List<MyDocument> documents = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            documents.add(new MyDocument("id-" + i, "content-" + i));
        }

        // 4. 添加文档到 BulkIngester，并添加 ActionListener
        for (MyDocument document : documents) {
            ingester.add(op -> op
                            .index(idx -> idx
                                    .index("my-index")
                                    .id(document.id)
                                    .document(document)
                            ),
                    new ActionListener<>() {
                        @Override
                        public void onResponse(BulkResponseItem response) {
                            System.out.println("Document " + document.id + " indexed successfully.  Result: " + response.result());
                        }

                        @Override
                        public void onFailure(Exception e) {
                            System.err.println("Failed to index document " + document.id + ": " + e.getMessage());
                        }
                    });
        }

        // 5. 关闭 BulkIngester
        ingester.close();

        // 6. 等待所有请求完成 (可选)
        ingester.awaitClose(1, TimeUnit.MINUTES);

        // 7. 关闭 Elasticsearch 客户端
        restClient.close();
    }

    // 定义数据模型
    static class MyDocument {
        String id;
        String content;

        public MyDocument(String id, String content) {
            this.id = id;
            this.content = content;
        }
    }
}

代码解释:

• 在 ingester.add() 方法中，除了传递 BulkOperation 对象外，还传递了一个 ActionListener 对象。
• ActionListener 接口定义了 onResponse() 和 onFailure() 方法，分别在操作成功和失败时被调用。

4. BulkIngester 的配置参数

参数	类型	描述
client	ElasticsearchClient	Elasticsearch 客户端实例
maxInFlight	int	最大并发请求数，用于 backpressure 控制
flushInterval	long	刷新间隔，单位为毫秒。当达到该时间间隔时，BulkIngester 会自动刷新缓冲区中的文档到 Elasticsearch。
bulkSize	int	每个 BulkRequest 的大小
documentType	Class<T>	文档的类型

性能优化建议

除了调整并行度和使用 BulkIngester 之外，还可以采取以下措施来优化 BulkRequest 的性能：

• 调整 Elasticsearch 集群配置： 调整 Elasticsearch 集群的配置，例如增加节点数量、调整 JVM 堆大小等。
• 优化数据模型： 优化数据模型，减少文档的大小，避免使用复杂的字段类型。
• 使用 Routing： 使用 Routing 可以将相关的数据分配到同一个分片上，提高查询效率。

总结

通过调整线程池配置、使用 CompletableFuture 或 BulkIngester，我们可以有效地提升 Elasticsearch Java API Client 中 BulkRequest 的并行度，实现高效的数据导入和 backpressure 处理。 在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的策略，并结合性能优化建议，才能达到最佳的性能。

提高数据导入效率需要考虑的因素

线程池大小、异步调用、Backpressure机制，这些都是提高Elasticsearch数据导入效率的关键因素。根据数据量和硬件资源，灵活调整这些参数，可以充分利用Elasticsearch的性能。