ElasticSearch频繁更新导致段合并压力过高的索引结构优化 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

ElasticSearch 频繁更新索引优化：一场段合并的攻坚战

各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 ElasticSearch（ES）中一个常见却令人头疼的问题：频繁更新导致段合并压力过高。相信很多同学在实际应用中都遇到过类似的情况，索引性能随着数据更新越来越慢，CPU、IO 蹭蹭往上涨，甚至影响到整个集群的稳定性。别慌，今天我们就来抽丝剥茧，一起看看如何优化这种场景下的索引结构。

一、问题的根源：ES 的不变性与段合并

要解决问题，首先要了解问题的成因。ES 的核心设计理念之一是不变性（Immutability）。这意味着一旦数据被写入到 Lucene 的段（Segment）中，就不能直接修改。那么问题来了，如果我们要更新数据怎么办？

ES 的做法是：

新增文档： 创建一个新的段，包含新增的文档。
更新文档： 创建一个新的段，包含更新后的文档，同时将旧文档标记为删除。
删除文档： 将要删除的文档标记为删除。

这些操作并没有真正地修改原有的段，而是通过新增段和标记删除来实现数据的变更。随着时间的推移，索引中会积累大量的段，其中很多段包含已删除或过时的数据。为了优化索引结构，ES 会定期执行段合并（Segment Merge）操作。

段合并会将多个较小的段合并成一个较大的段，并清理掉已删除的文档，从而减少段的数量，提高查询效率。然而，频繁的更新会导致大量的段产生，进而触发频繁的段合并操作。段合并是一个 IO 密集型操作，会消耗大量的 CPU 和磁盘资源，当段合并的开销超过收益时，就会导致索引性能下降，甚至影响集群的稳定性。

二、症状诊断：如何判断段合并压力过高？

在进行优化之前，我们需要先确认问题确实是由段合并引起的。以下是一些常用的诊断方法：

监控集群指标：
- CPU 使用率： 如果 ES 节点的 CPU 使用率持续偏高，尤其是在写入期间，那么很可能存在段合并压力。
- IO 负载： 磁盘 IOPS（每秒输入/输出操作数）和吞吐量持续偏高，尤其是在写入期间，也是一个信号。
- indices.segments.merge.total_time_in_millis： 这个指标表示段合并的总耗时，可以通过 ES 的 Cluster Stats API 或 Node Stats API 获取。如果这个值持续增长，说明段合并的压力很大。
- indices.segments.count： 索引中段的数量。如果段的数量过多，说明段合并的速度跟不上数据更新的速度。
使用 _segments API：
可以通过 GET /your_index/_segments API 查看索引的段信息，包括段的大小、文档数量、是否被删除等。如果看到大量的小段，或者有很多段包含已删除的文档，那么说明段合并存在问题。
慢查询日志：
开启慢查询日志，可以帮助我们找到执行时间较长的查询。如果慢查询的执行时间与段合并操作的时间吻合，那么说明段合并对查询性能产生了影响。

三、优化策略：对症下药，标本兼治

确认问题是由段合并引起的之后，我们就可以开始制定优化策略了。优化的方向主要有两个：减少段的产生 和 优化段合并的效率。

1. 减少段的产生：

减少更新频率： 这是最根本的解决方案。如果可以减少数据的更新频率，那么就可以减少段的产生，从而降低段合并的压力。可以通过批量更新、延迟更新等方式来实现。
调整 refresh_interval： refresh_interval 控制 ES 刷新段到磁盘的频率。默认情况下，ES 会每秒刷新一次。可以适当增加 refresh_interval 的值，例如设置为 30s 或 60s，从而减少段的产生。需要注意的是，增加 refresh_interval 会导致数据可见性的延迟。
```
PUT /your_index/_settings
{
  "index": {
    "refresh_interval": "30s"
  }
}
```

使用 _update_by_query API 优化批量更新： 如果需要更新大量文档，建议使用 _update_by_query API，它可以避免创建大量的临时段。

POST /your_index/_update_by_query?conflicts=proceed
{
  "script": {
    "source": "ctx._source['field_to_update'] = 'new_value';",
    "lang": "painless"
  },
  "query": {
    "match": {
      "some_field": "some_value"
    }
  }
}

使用 _reindex API 重建索引： 如果索引的结构已经无法满足需求，或者存在大量的已删除文档，可以考虑使用 _reindex API 重建索引。重建索引会将数据从旧索引复制到新索引，并清理掉已删除的文档，从而优化索引结构。
```
POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "old_index"
  },
  "dest": {
    "index": "new_index"
  }
}
```
合理设计文档结构： 避免在文档中存储过大的字段，或者频繁更新的字段。可以将这些字段拆分到单独的文档中，或者使用 nested objects 或 parent-child relationships 来管理数据。

2. 优化段合并的效率：

调整 index.merge.scheduler.max_thread_count： 这个参数控制段合并使用的线程数量。默认情况下，ES 会根据 CPU 核心数自动调整这个值。可以适当增加这个值，以提高段合并的并发度。需要注意的是，增加线程数量会消耗更多的 CPU 资源。
```
PUT /your_index/_settings
{
  "index": {
    "merge": {
      "scheduler": {
        "max_thread_count": 8
      }
    }
  }
}
```
调整 index.merge.policy.max_merged_segment： 这个参数控制每次段合并操作合并的最大段的大小。默认情况下，ES 会根据磁盘空间自动调整这个值。可以适当增加这个值，以减少段合并的次数。需要注意的是，增加这个值会导致单次段合并操作的时间变长。
```
PUT /your_index/_settings
{
  "index": {
    "merge": {
      "policy": {
        "max_merged_segment": "2gb"
      }
    }
  }
}
```
调整 index.merge.policy.segments_per_tier： 这个参数控制每个 tier 中段的数量。 ES 使用 tiered segment merging policy，将段分成不同的 tier，每个 tier 中的段的大小相似。默认情况下，ES 会根据磁盘空间自动调整这个值。可以适当减少这个值，以减少段合并的次数。需要注意的是，减少这个值会导致每个 tier 中的段的大小差异更大。
```
PUT /your_index/_settings
{
  "index": {
    "merge": {
      "policy": {
        "segments_per_tier": 10
      }
    }
  }
}
```
使用 SSD 磁盘： SSD 磁盘的 IO 性能比机械硬盘好得多，可以显著提高段合并的效率。
优化磁盘 IO： 确保 ES 节点使用的磁盘没有其他 IO 密集型任务，例如备份、日志分析等。可以使用 RAID 技术来提高磁盘 IO 性能。
错峰执行段合并： 可以配置 ES 在业务低峰期执行段合并操作，以减少对业务的影响。可以通过 force_merge API 手动触发段合并操作。
```
POST /your_index/_forcemerge?max_num_segments=1
```
需要注意的是，force_merge API 会阻塞直到段合并完成，所以应该谨慎使用。

四、更高级的优化：Translog 的力量

除了上述方法，我们还可以利用 Translog 来优化更新操作。 Translog 是 ES 用来持久化未刷新到磁盘的索引变更的事务日志。默认情况下，Translog 会在每次索引操作后立即刷新到磁盘 ("index.translog.durability": "request"). 这种方式可以保证数据的安全性，但也带来了额外的 IO 开销。

我们可以通过调整 index.translog.durability 参数来平衡数据安全性和性能：

request (默认): 每次索引操作后立即刷新 Translog 到磁盘。
async: 异步刷新 Translog 到磁盘。

选择 async 可以显著提高写入性能，但会降低数据安全性。如果 ES 节点发生故障，可能会丢失部分数据。

PUT /your_index/_settings
{
  "index": {
    "translog": {
      "durability": "async",
      "sync_interval": "5s"  // 异步刷新的时间间隔
    }
  }
}

需要注意的是，使用 async 模式需要仔细评估数据丢失的风险，并根据实际情况选择合适的 sync_interval。

五、实战案例：电商平台商品信息更新优化

假设我们有一个电商平台，需要频繁更新商品的价格和库存信息。商品信息存储在名为 products 的索引中。经过诊断，我们发现频繁的更新导致段合并压力过高，影响了搜索和浏览体验。

我们可以采取以下优化措施：

调整 refresh_interval： 将 refresh_interval 设置为 30s，以减少段的产生。
```
PUT /products/_settings
{
  "index": {
    "refresh_interval": "30s"
  }
}
```

使用 _update_by_query API 批量更新： 使用 _update_by_query API 批量更新商品的价格和库存信息，而不是逐个更新。

POST /products/_update_by_query?conflicts=proceed
{
  "script": {
    "source": "ctx._source['price'] = params.new_price; ctx._source['stock'] = params.new_stock;",
    "lang": "painless",
    "params": {
      "new_price": 99.99,
      "new_stock": 100
    }
  },
  "query": {
    "match": {
      "product_id": "12345"
    }
  }
}

错峰执行段合并： 配置 ES 在凌晨 2 点执行段合并操作，以减少对业务的影响。可以使用 Curator 等工具来实现定时执行段合并操作。
使用 SSD 磁盘： 将 ES 节点的数据目录存储在 SSD 磁盘上，以提高段合并的效率。

通过以上优化措施，我们可以显著降低段合并的压力，提高索引的性能，从而改善电商平台的搜索和浏览体验。

六、代码示例：使用 Curator 定时执行段合并

Curator 是一个用于管理 ES 集群的 Python 库。我们可以使用 Curator 来定时执行段合并操作。

from curator import Curator, IndexList, ForceMerge

# 连接 ES 集群
client = Curator(host="localhost", port=9200, use_ssl=False, timeout=30)

# 创建 IndexList 对象，选择需要执行段合并的索引
index_list = IndexList(client)
index_list.filter_by_age(source='creation_date', direction='older', unit='days', unit_count=7)

# 创建 ForceMerge 对象，配置段合并参数
force_merge = ForceMerge(index_list, max_num_segments=1)

# 执行段合并操作
force_merge.do_action()

print("段合并操作已完成")

可以将以上代码保存为 Python 脚本，并使用 Cron 等工具定时执行。

七、表格：参数调整参考

参数	默认值	建议调整范围	备注
`index.refresh_interval`	`1s`	`30s` – `60s`	增加 `refresh_interval` 会导致数据可见性的延迟。
`index.merge.scheduler.max_thread_count`	根据 CPU 核心数自动调整	适当增加，例如设置为 CPU 核心数的 1.5 倍或 2 倍	增加线程数量会消耗更多的 CPU 资源。
`index.merge.policy.max_merged_segment`	根据磁盘空间自动调整	适当增加，例如设置为 `2gb` 或 `4gb`	增加这个值会导致单次段合并操作的时间变长。
`index.merge.policy.segments_per_tier`	根据磁盘空间自动调整	适当减少，例如设置为 `10` 或 `5`	减少这个值会导致每个 tier 中的段的大小差异更大。
`index.translog.durability`	`request`	`async`	使用 `async` 模式需要仔细评估数据丢失的风险，并根据实际情况选择合适的 `sync_interval`。

八、优化不是一蹴而就的：持续监控与调整

Elasticsearch 索引优化是一个持续的过程，需要根据实际情况不断调整。在实施优化措施后，需要持续监控集群的指标，例如 CPU 使用率、IO 负载、段合并耗时等，以评估优化效果。如果优化效果不明显，可以尝试调整其他参数，或者采用其他优化策略。记住，没有一劳永逸的解决方案，只有不断尝试和调整才能找到最适合自己的优化方案。

最后，总结几句：

频繁更新导致段合并压力过高是 ES 中一个常见的挑战。通过减少段的产生和优化段合并的效率，我们可以显著提高索引的性能。持续监控和调整是优化过程中不可或缺的一部分。希望今天的分享能对大家有所帮助！

ElasticSearch 频繁更新索引优化：一场段合并的攻坚战

发表回复 取消回复

发表回复取消回复