首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >elasticsearch5.3.0 bulk index 性能调优实践

elasticsearch5.3.0 bulk index 性能调优实践

原创
作者头像
陈寨寨
修改2017-10-17 09:39:50
3.6K1
修改2017-10-17 09:39:50
举报

导语: 腾讯云CDN上每天产生大量回源日志,回源日志通常用在问题定位的时候比较有用。这里使用filebeat+logstash+elasticsearch的方案收集、存储日志数据并提供查询。当前的使用场景里,每天有70亿条日志需要存储,属于写多读少的场景。本文整理了在搭建elasticsearch集群的时候需要注意的配置项,通过对这些配置项的调整,期望提高elasticsearch写入的性能。

一、集群基本信息

1. 每天日志量70亿

2. ES版本: 5.3.0

3. 机器部署

  • master node: 3台
  • data node: TS60*10
  • client node: 2台

二、 写入优化措施及说明

未进行配置优化之前,ES集群负载非常高,主要表现在磁盘IO上,写入的qps在2万/s左右 为了提高写入的性能,笔者搜集了官方文档以及一些资料,有如下优化措施。

1. index.refresh_interval: "30s"

  • 优化点: 减少刷新频率,降低潜在的写磁盘性能损耗
  • 官网解释: How often to perform a refresh operation, which makes recent changes to the index visible to search. Defaults to 1s. Can be set to -1 to disable refresh.

2. translog优化

  • 优化点: 减少写磁盘的频率 python { "index": { "translog": { "flush_threshold_size": "1gb", "sync_interval": "30s", "durability": "async" } } }
  • Lucene只有在commit的时候才会把之前的变更持久化存储到磁盘(每次操作都写到磁盘的话,代价太大),在commit之前如果出现故障,上一次commit之后的变更都会丢失
  • 为了防止数据丢失,Lucene会把变更操作都记录在translog里,在出现故障的时候,从上次commit起记录在translog里的变更都可以恢复,尽量保证数据不丢失
  • Lucene的flush操作就是执行一次commit,同时开始记录一个新的translog,所以translog是用来记录从上次commit到下一次commit之间的操作的
  • flush操作的频率是通过translog的大小控制的,当translog大小达到一定值的时候就执行一次flush,对应参数为index.translog.flush_threshold_size,默认值是512mb,这里调整为1gb,减少flush的次数
  • translog本身是文件,也需要存储到磁盘,它的存储方式通过index.translog.durability和index.translog.sync_interval设定。默认情况下,index.translog.durability=request,意为每次请求都会把translog写到磁盘。这种设定可以降低数据丢失的风险,但是磁盘IO开销会较大
  • 这里采用异步方式持久化translog,每隔30秒写一次磁盘

3. index.store.throttle.type: "none"

  • 优化点: 放开merge操作,加快合并,防止因为merge滞后导致index操作被限速
  • 1.4的文档关于这个参数的解释: index操作首先会生成很多小的segment,会有异步逻辑合并(merge)这些segment merge操作比较消耗IO,当系统IO性能比较差的时候,merge会影响查询和索引的性能。 index.store.throttle.type和index.store.throttle.max_bytes_per_sec可以在节点级或者index级限制merge操作消耗的磁盘带宽,防止因为merge导致磁盘高负载,影响其他操作
  • 另一篇关于ES2.x index调优的文章里讲到,如果不关心查询的性能,可以把index.store.throttle.type设为none,意为不对merge操作限速 这个参数默认配置是针对merge操作限制使用磁盘带宽20MBps

4. index.merge.scheduler.max_thread_count: 1

  • 优化点: 减少并发并发merge对磁盘的消耗
  • index由多个shard组成,每个shard又分成很多segment,segment是index数据存储的最小单位
  • 执行索引操作时,ES会先生成小的segment
  • segment比较多的时候会影响搜索性能(要查询很多segment),ES有离线的逻辑对小的segment进行合并,优化查询性能。但是合并过程中会消耗较多磁盘IO,会影响查询性能
  • index.merge.scheduler.max_thread_count控制并发的merge线程数,如果存储是并发性能较好的SSD,可以用系统默认的max(1, min(4, availableProcessors / 2)),普通磁盘的话设为1

5. indices.memory.index_buffer_size: "20%"

  • 优化点: 降低被动写磁盘的可能性
  • 该配置项指定了用于索引操作的内存大小,索引的结果先存在内存中,缓存空间满了的话,缓存的内容会以segment为单位写到磁盘。显然,增大缓存空间大小可以降低被动写磁盘的频率

三、 优化思路梳理

1. 目标: 优化index性能

2. 主要降低index性能的因素: 磁盘IO(基于观察,负载非常高)

3. 哪些操作在消耗磁盘IO

  • index refresh(不确定有没有写磁盘,待确认)
  • Lucene flush
  • translog persistant
  • index buffer不足导致被动写磁盘
  • segment merge

关于segment merge有两个调整,(1)减少并发merge的线程数,(2)放开merge的磁盘带宽限制。这里猜测是因为,merge操作是要做的,但是并发的merge比较耗磁盘IO,折中的方案是减少并发,加强单线程merge

四、 测试

以上配置全部用上之后,集群负载瞬间降低了,但是不清楚是哪个配置,或者哪些配置的影响比较大,下面通过测试确认了这些配置的影响

1. 测试方法

使用现网流量进行测试 将上述全部优化项启用的时候作为基准,分别禁用单个优化项,观察ES写入性能和集群负载

2. 测试日期:20170923

3. 测试数据

对比组

时间

qps

负载

说明

基准

14:30~15:00

61685

3

-

并发merge线程数设为默认(15:09)

15:30~16:00

64831

3

刚修改配置qps有个小凸尖,随后平稳

禁用translog优化(16:07)

16:12~16:22

18399

39

qps暴跌,负载猛增

refresh interval使用默认值1s(16:28)

16:31~17:01

57012

5

qps比基准微降,负载微曾

开启merge限流(17:05)

17:10~17:20

61862

2.5

和基准持平

4. 压测

按照所有优化项开启的设定,使用python api开启多线程向ES集群发起bulk index请求,同时观察kibana monitor界面,发现index qps达到30w/s,随后集群很快挂掉。

五、结论

以上测试可以看到

  • translog优化禁用的时候集群负载最高,写入性能最差
  • index refresh操作对写入的性能略有影响
  • segment merge对写入性能影响非常小

附录

1. ES存储节点完整配置

cluster.routing.allocation.enable: all
bootstrap.system_call_filter: false
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host0", "host1", "host2"]
thread_pool.bulk.queue_size: 6000
network.host: ${lanip}
cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 128
path.data: 
   - /data1/cdn_log/data
   - /data2/cdn_log/data
   - /data3/cdn_log/data
   - /data4/cdn_log/data
   - /data5/cdn_log/data
   - /data6/cdn_log/data
   - /data7/cdn_log/data
   - /data8/cdn_log/data
   - /data9/cdn_log/data
   - /data10/cdn_log/data
   - /data11/cdn_log/data
   - /data12/cdn_log/data
node.master: false
path.logs: /data/log/hy-es
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
bootstrap.memory_lock: false
node.data: true
#node.attr.rack: r1
http.port: 9200
gateway.recover_after_data_nodes: 7
node.name: node-5
gateway.recover_after_master_nodes: 2
cluster.name: your_cluster_name
xpack.security.enabled: false
action.destructive_requires_name: true
indices.recovery.max_bytes_per_sec: 200mb
indices.memory.index_buffer_size: 20%

2. index template配置

{
  "order": 0,
  "template": "hy-log-*",
  "settings": {
    "index": {
      "refresh_interval": "30s",
      "number_of_shards": "20",
      "translog": {
        "flush_threshold_size": "1gb",
        "sync_interval": "30s",
        "durability": "async"
      },
      "number_of_replicas": "0"
    }
  },
  "mappings": {
    "_default_": {
      "dynamic_templates": [
        {
          "strings_as_keywords": {
            "mapping": {
              "index": "not_analyzed"
            },
            "match_mapping_type": "string"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aliases": {}
}

结语

以上欢迎各位交流,有不合理的地方欢迎指正[抱拳]

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 一、集群基本信息
    • 1. 每天日志量70亿
      • 2. ES版本: 5.3.0
        • 3. 机器部署
        • 二、 写入优化措施及说明
          • 1. index.refresh_interval: "30s"
            • 2. translog优化
              • 3. index.store.throttle.type: "none"
                • 4. index.merge.scheduler.max_thread_count: 1
                  • 5. indices.memory.index_buffer_size: "20%"
                  • 三、 优化思路梳理
                    • 1. 目标: 优化index性能
                      • 2. 主要降低index性能的因素: 磁盘IO(基于观察,负载非常高)
                        • 3. 哪些操作在消耗磁盘IO
                        • 四、 测试
                          • 1. 测试方法
                            • 2. 测试日期:20170923
                              • 3. 测试数据
                                • 4. 压测
                                • 五、结论
                                • 附录
                                  • 1. ES存储节点完整配置
                                    • 2. index template配置
                                    • 结语
                                    相关产品与服务
                                    数据库
                                    云数据库为企业提供了完善的关系型数据库、非关系型数据库、分析型数据库和数据库生态工具。您可以通过产品选择和组合搭建,轻松实现高可靠、高可用性、高性能等数据库需求。云数据库服务也可大幅减少您的运维工作量,更专注于业务发展,让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利!
                                    领券
                                    问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档