![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-6f27074a29d22afb.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-459391db71bb08b4.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
桔妹導讀：滴滴ElasticSearch平臺承接了公司內部所有使用ElasticSearch的業務，包括核心搜尋、RDS從庫、日誌檢索、安全資料分析、指標資料分析等等。平臺規模達到了3000+節點，5PB 的資料儲存，超過萬億條資料。平臺寫入的峰值寫入TPS達到了2000w/s，每天近 10 億次檢索查詢。為了承接這麼大的體量和豐富的使用場景，滴滴ElasticSearch需要解決穩定性、易用性、效能、成本等諸多問題。我們在4年多的時間裡，做了大量最佳化，積攢了非常豐富的經驗。透過建設滴滴搜尋平臺，打造滴滴ES引擎，全方位提升使用者使用ElasticSearch體驗。這次給大家分享的是滴滴在寫入效能最佳化的實踐，最佳化後，我們將ES索引的寫入效能翻倍，結合資料冷熱分離場景，支援大規格儲存的物理機，給公司每年節省千萬左右的伺服器成本。

#1.背景

前段時間，為了降低使用者使用ElasticSearch的儲存成本，我們做了資料的冷熱分離。為了保持叢集磁碟利用率不變，我們減少了熱節點數量。ElasticSearch叢集開始出現寫入瓶頸，節點產生大量的寫入rejected，大量從kafka同步的資料出現寫入延遲。我們深入分析寫入瓶頸，找到了突破點，最終將Elasticsearch的寫入效能提升一倍以上，解決了ElasticSearch瓶頸導致的寫入延遲。這篇文章介紹了我們是如何發現寫入瓶頸，並對瓶頸進行深入分析，最終進行了創新性最佳化，極大的提升了寫入效能。

#2.寫入瓶頸分析
##2.1發現瓶頸
我們去分析這些延遲問題的時候，發現了一些不太好解釋的現象。之前做效能測試時，ES節點cpu利用率能超過80%，而生產環境延遲索引所在的節點cpu資源只使用了不到50%，叢集平均cpu利用率不到40%，這時候IO和網路頻寬也沒有壓力。透過提升寫入資源，寫入速度基本沒增加。於是我們開始一探究竟，我們選取了一個索引進行驗證，該索引使用10個ES節點。從下圖看到，寫入速度不到20w/s，10個ES節點的cpu，峰值在40-50%之間。
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-03186bb34b5aa29e.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
為了確認客戶端資源是足夠的，在客戶端不做任何調整的情況下，將索引從10個節點，擴容到16個節點，從下圖看到，寫入速度來到了30w/s左右。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-f097372ebb64dab5?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)  這證明了瓶頸出在服務端，ES節點擴容後，效能提升，說明10個節點寫入已經達到瓶頸。但是上圖可以看到，CPU最多隻到了50%，而且此時IO也沒達到瓶頸。

##2.2 ES寫入模型說明
這裡要先對ES寫入模型進行說明，下面分析原因會跟寫入模型有關。 
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-7e0903040fa5b6e8?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

客戶端一般是準備好一批資料寫入ES，這樣能極大減少寫入請求的網路互動，使用的是ES的BULK介面，請求名為BulkRequest。這樣一批資料寫入ES的ClientNode。ClientNode對這一批資料按資料中的routing值進行分發，組裝成一批BulkShardRequest請求，傳送給每個shard所在的DataNode。傳送BulkShardRequest請求是非同步的，但是BulkRequest請求需要等待全部BulkShardRequest響應後，再返回客戶端。

##2.3 尋找原因  
我們在ES ClientNode上有記錄BulkRequest寫入slowlog。

*   `items`是一個BulkRequest的傳送請求數

*   `totalMills `是BulkRequest請求的耗時

*   `max`記錄的是耗時最長的BulkShardRequest請求

*   `avg`記錄的是所有BulkShardRequest請求的平均耗時。

我這裡擷取了部分示例。

`[xxx][INFO ][o.e.m.r.RequestTracker   ] [log6-clientnode-sf-5aaae-10] bulkDetail||requestId=null||size=10486923||items=7014||totalMills=2206||max=2203||avg=37`
`[xxx][INFO ][o.e.m.r.RequestTracker   ] [log6-clientnode-sf-5aaae-10] bulkDetail||requestId=null||size=210506||items=137||totalMills=2655||max=2655||avg=218`

從示例中可以看到，2條記錄的avg相比max都小了很多。一個BulkRequest請求的耗時，取決於最後一個BulkShardRequest請求的返回。這就很容易聯想到分散式系統的長尾效應。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-a5077649b86d7b1f?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

接下來再看一個現象，我們分析了某個節點的write執行緒的狀態，發現節點有時候write執行緒全是runnable狀態，有時候又有大量在waiting。此時寫入是有瓶頸的，runnable狀態可以理解，但卻經常出現waiting狀態。所以這也能印證了CPU利用率不高。同時也論證長尾效應的存在，因為長尾節點繁忙，ClientNode在等待繁忙節點返回BulkShardRequest請求，其他節點可能出現相對空閒的狀態。下面是一個節點2個時刻的執行緒狀態：

時刻一：

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-6eef71610b473545?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

時刻二：

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-9b58f56c9fc10a22?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

##2.4 瓶頸分析

谷歌大神Jeffrey Dean《The Tail At Scale》介紹了長尾效應，以及導致長尾效應的原因。總結下來，就是正常請求都很快，但是偶爾單次請求會特別慢。這樣在分散式操作時會導致長尾效應。我們從ES原理和實現中分析，造成ES單次請求特別慢的原因。發現了下面幾個因素會造成長尾問題：

###2.4.1 lucene refresh

我們開啟lucene引擎內部的一些日誌，可以看到：

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-ad8d9dbaa5ea0925?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

write執行緒是用來處理BulkShardRequest請求的，但是從截圖的日誌可以看到，write執行緒也會會進行refresh操作。這裡面的實現比較複雜，簡單說，就是ES定期會將寫入buffer的資料refresh成segment，ES為了防止refresh不過來，會在BulkShardRequest請求的時候，判斷當前shard是否有正在refresh的任務，有的話，就會幫忙一起分攤refresh壓力，這個是在write執行緒中進行的。這樣的問題就是造成單次BulkShardRequest請求寫入很慢。還導致長時間佔用了write執行緒。在write queue的原因會具體介紹這種危害。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-d819cfc5a6a45591?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

###2.4.2 translog ReadWriteLock

ES的translog類似LSM-Tree的WAL log。ES實時寫入的資料都在lucene記憶體buffer中，所以需要依賴寫入translog保證資料的可靠性。ES translog具體實現中，在寫translog的時候會上ReadLock。在translog過期、翻滾的時候會上WriteLock。這會出現，在WriteLock期間，實時寫入會等待ReadLock，造成了BulkShardRequest請求寫入變慢。我們配置的tranlog寫入模式是async，正常開銷是非常小的，但是從圖中可以看到，寫translog偶爾可能超過100ms。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-e3c447343de4549a?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

###2.4.3 write queue

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-98e314607e1d7a33?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

ES DataNode的寫入是用標準的執行緒池模型是，提供一批active執行緒，我們一般配置為跟cpu個數相同。然後會有一個write queue，我們配置為1000。DataNode接收BulkShardRequest請求，先將請求放入write queue，然後active執行緒有空隙的，就會從queue中獲取BulkShardRequest請求。這種模型下，當寫入active執行緒繁忙的時候，queue中會堆積大量的請求。這些請求在等待執行，而從ClientNode角度看，就是BulkShardRequest請求的耗時變長了。下面日誌記錄了action的slowlog，其中waitTime就是請求等待執行的時間，可以看到等待時間超過了200ms。

`[xxx][INFO ][o.e.m.r.RequestTracker   ] [log6-datanode-sf-4f136-100] actionStats||action=indices:data/write/bulk[s][p]||requestId=546174589||taskId=6798617657||waitTime=231||totalTime=538`

`[xxx][INFO ][o.e.m.r.RequestTracker   ] [log6-datanode-sf-4f136-100] actionStats||action=indices:data/write/bulk[s][p]||requestId=546174667||taskId=6949350415||waitTime=231||totalTime=548`

###2.4.4 JVM GC

ES正常一次寫入請求基本在亞毫秒級別，但是jvm的gc可能在幾十到上百毫秒，這也增加了BulkShardRequest請求的耗時。這些加重長尾現象的case，會導致一個情況就是，有的節點很繁忙，發往這個節點的請求都delay了，而其他節點卻空閒下來，這樣整體cpu就無法充分利用起來。

##2.5 論證結論

長尾問題主要來自於BulkRequest的一批請求會分散寫入多個shard，其中有的shard的請求會因為上述的一些原因導致響應變慢，造成了長尾。如果每次BulkRequest只寫入一個shard，那麼就不存在寫入等待的情況，這個shard返回後，ClientNode就能將結果返回給客戶端，那麼就不存在長尾問題了。

我們做了一個驗證，修改客戶端SDK，在每批BulkRequest寫入的時候，都傳入相同的routing值，然後寫入相同的索引，這樣就保證了BulkRequest的一批資料，都寫入一個shard中。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-b337e3939a7c646c?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

最佳化後，第一個平穩曲線是，每個bulkRequest為10M的情況，寫入速度在56w/s左右。之後將bulkRequest改為1M（10M差不多有4000條記錄，之前寫150個shard，所以bulkSize比較大）後，效能還有進一步提升，達到了65w/s。

從驗證結果可以看到，每個bulkRequest只寫一個shard的話，效能有很大的提升，同時cpu也能充分利用起來，這符合之前單節點壓測的cpu利用率預期。

#3. 效能最佳化

從上面的寫入瓶頸分析，我們發現了ES無法將資源用滿的原因來自於分散式的長尾問題。於是我們著重思考如何消除分散式的長尾問題。然後也在探尋其他的最佳化點。整體效能最佳化，我們分成了三個方向：

*   橫向最佳化，最佳化寫入模型，消除分散式長尾效應。

*   縱向最佳化，提升單節點寫入能力。

*   應用最佳化，探究業務節省資源的可能。

這次的效能最佳化，我們在這三個方向上都取得了一些突破。

##3.1 最佳化寫入模型

寫入模型的最佳化思路是將一個BulkRequest請求，轉發到儘量少的shard，甚至只轉發到一個shard，來減少甚至消除分散式長尾效應。我們完成的寫入模型最佳化，最終能做到一個BulkRequest請求只轉發到一個shard，這樣就消除了分散式長尾效應。

寫入模型的最佳化分成兩個場景。一個是資料不帶routing的場景，這種場景使用者不依賴資料分佈，比較容易最佳化的，可以做到只轉發到一個shard。另一個是資料帶了routing的場景，使用者對資料分佈有依賴，針對這種場景，我們也實現了一種最佳化方案。

###3.1.1 不帶routing場景

由於使用者對routing分佈沒有依賴，ClientNode在處理BulkRequest請求中，給BulkRequest的一批請求帶上了相同的隨機routing值，而我們生成環境的場景中，一批資料是寫入一個索引中，所以這一批資料就會寫入一個物理shard中。

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###3.1.2 帶routing場景

下面著重介紹下我們在帶routing場景下的實現方案。這個方案，我們需要在ES Server層和ES SDK都進行最佳化，然後將兩者綜合使用，來達到一個BulkRequest上的一批資料寫入一個物理shard的效果。最佳化思路ES SDK做一次資料分發，在ES Server層做一次隨機寫入來讓一批資料寫入同一個shard。

先介紹下Server層引入的概念，我們在ES shard之上，引入了邏輯shard的概念，命名為`number_of_routing_size` 。ES索引的真實shard我們稱之為物理shard，命名是`number_of_shards`。

物理shard必須是邏輯shard的整數倍，這樣一個邏輯shard可以對映到多個物理shard。一組邏輯shard，我們命名為slot，slot總數為`number_of_shards / number_of_routing_size`。

資料在寫入ClientNode的時候，ClientNode會給BulkRequest的一批請求生成一個相同的隨機值，目的是為了讓寫入的一批資料，都能寫入相同的slot中。資料流轉如圖所示：

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-77c710779b76851a?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

最終計算一條資料所在shard的公式如下：

`slot = hash(random(value)) % (number_of_shards/number_of_routing_size)`
`shard_num = hash(_routing) % number_of_routing_size + number_of_routing_size * slot`

然後我們在ES SDK層進一步最佳化，在BulkProcessor寫入的時候增加邏輯shard引數，在add資料的時候，可以按邏輯shard進行hash，生成多個BulkRequest。這樣傳送到Server的一個BulkRequest請求，只有一個邏輯shard的資料。最終，寫入模型變為如下圖所示：

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-31e5cf37aba0f970?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

經過SDK和Server的兩層作用，一個BulkRequest中的一批請求，寫入了相同的物理shard。

這個方案對寫入是非常友好的，但是對查詢會有些影響。由於routing值是對應的是邏輯shard，一個邏輯shard要對應多個物理shard，所以使用者帶routing的查詢時，會去一個邏輯shard對應的多個物理shard中查詢。

我們針對最佳化的是日誌寫入的場景，日誌寫入場景的特徵是寫多讀少，而且讀寫比例差別很大，所以在實際生產環境中，查詢的影響不是很大。

##3.2 單節點寫入能力提升

單節點寫入效能提升主要有以下最佳化：

backport社群最佳化，包括下面2方面：

*   merge 社群flush最佳化特性：[#27000] Don't refresh on `_flush` `_force_merge` and `_upgrade`

*   merge 社群translog最佳化特性，包括下面2個：

*   [#45765] Do sync before closeIntoReader when rolling generation to improve index performance

*   [#47790] sync before trimUnreferencedReaders to improve index preformance

這些特性我們在生產環境驗證下來，效能大概可以帶來18%的效能提升。

我們還做了2個可選效能最佳化點：

*   最佳化translog，支援動態開啟索引不寫translog，不寫translog的話，我們可以不再觸發translog的鎖問題，也可以緩解了IO壓力。但是這可能帶來資料丟失，所以目前我們做成動態開關，可以在需要追資料的時候臨時開啟。後續我們也在考慮跟flink團隊結合，透過flink checkpoint保證資料可靠性，就可以不依賴寫入translog。從生產環境我們驗證的情況看，在寫入壓力較大的索引上開啟不寫translog，能有10-30%不等的效能提升。

*   最佳化lucene寫入流程，支援在索引上配置在write執行緒不同步flush segment，解決前面提到長尾原因中的lucene refresh問題。在生產環境上，我們驗證下來，能有7-10%左右的效能提升。

### 3.2.1 業務最佳化

在本次進行寫入效能最佳化探究過程中，我們還和業務一起發現了一個最佳化點，業務的日誌資料中存在2個很大的冗餘欄位(args、response)，這兩個欄位在日誌原文中存在，還另外用了2個欄位儲存，這兩個欄位並沒有加索引，日誌資料寫入ES時可以不從日誌中解析出這2個欄位，在查詢的時候直接從日誌原文中解析出來。

不清洗大的冗餘欄位，我們驗證下來，能有20%左右的效能提升，該最佳化同時還帶來了10%左右儲存空間節約。

#4. 生產環境效能提升結果

##4.1 寫入模型最佳化

我們重點看下寫入模型最佳化的效果，下面的最佳化，都是在客戶端、服務端資源沒做任何調整的情況下的生產資料。

下圖所示索引開啟寫入模型最佳化後，寫入tps直接從50w/s，提升到120w/s。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-e48c31cffcf2bf58?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

生產環境索引寫入效能的提升比例跟索引混部情況、索引所在資源大小（長尾問題影響程度）等因素影響。從實際最佳化效果看，很多索引都能將寫入速度翻倍，如下圖所示：

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-2704fef6d6cefad0.gif?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

##4.2 寫入拒絕量(write rejected)下降

然後再來看一個關鍵指標，寫入拒絕量(write rejected)。ES datanode queue滿了之後就會出現rejected。

rejected異常帶來個危害，一個是個別節點出現rejected，說明寫入佇列滿了，大量請求在佇列中等待，而region內的其他節點卻可能很空閒，這就造成了cpu整體利用率上不去。

rejected異常另一個危害是造成失敗重試，這加重了寫入負擔，增加了寫入延遲的可能。

最佳化後，由於一個bulk請求不再分到每個shard上，而是寫入一個shard。一來減少了寫入請求，二來不再需要等待全部shard返回。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-351b8d758776ae9d?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

##4.3 延遲情況緩解

最後再來看下寫入延遲問題。經過最佳化後，寫入能力得到大幅提升後，極大的緩解了當前的延遲情況。下面擷取了叢集最佳化前後的延遲情況對比。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-710396ccfd2776a4?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

#5.總結

這次寫入效能最佳化，滴滴ES團隊取得了突破性進展。寫入效能提升後，我們用更少的SSD機器支撐了資料寫入，支撐了資料冷熱分離和大規格儲存物理機的落地，在這過程中，我們下線了超過400臺物理機，節省了每年千萬左右的伺服器成本。在整個最佳化過程中，我們深入分析ES寫入各個環節的耗時情況，去探尋每個耗時環節的最佳化點，對ES寫入細節有了更加深刻的認識。我們還在持續探尋更多的最佳化方式。而且我們的最佳化不僅在寫入效能上。在查詢的效能和穩定性，叢集的後設資料變更效能等等方面也都在不斷探索。我們也在持續探究如何給使用者提交高可靠、高效能、低成本、更易用的ES，未來會有更多幹貨分享給大家。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-e72c2cdb4f0f0db7?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
#團隊介紹
滴滴雲平臺事業群滴滴搜尋平臺在開源 Elasticsearch 基礎上提供企業級的海量資料的 binlog 數倉，資料分析、日誌搜尋，全文檢索等場景的服務。 經過多年的技術沉澱，基於滴滴深度定製的Elasticsearch核心，打造了穩定易用，低成本、高效能的搜尋服務。滴滴搜尋平臺除了服務滴滴內部使用Elasticsearch的全部業務，還在進行商業化輸出，已和多家公司展開商業合作。目前團隊內部有三位Elasticsearch Contributor。

#作者簡介
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-74552be26b961946?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

滴滴Elasticsearch引擎負責人，負責帶領引擎團隊深入Elasticsearch核心，解決在海量規模下Elasticsearch遇到的穩定性、效能、成本方面的問題。曾在盛大、網易工作，有豐富的引擎建設經驗。

#延伸閱讀
[![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-fd3d464886333594?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1ODEzNjI2NA==&mid=2247495351&idx=1&sn=67c408c13e0ce25dea495d8492d87568&chksm=fc298010cb5e090681b6f027c387e6ad934eeedc400a5091c32e14ac740b66f1886b01876782&scene=21#wechat_redirect) [![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-1ef62902953d9532?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1ODEzNjI2NA==&mid=2247487159&idx=1&sn=49c915854e9e32cfb02f20e6874fcc6e&chksm=fc2a6010cb5de906c0a1bbf6b8d16fef1d79003e8817db057beca584d795296cba8d879f9e65&scene=21#wechat_redirect) [![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1484544-c0b8c5af265aa4b3?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1ODEzNjI2NA==&mid=2247487160&idx=1&sn=3eec84ecb3af35126db1d3871006406c&chksm=fc2a601fcb5de909e71e031b12e923599a42a53d5fb3b986bf6907e1863546f4cc70f0e6a3b2&scene=21#wechat_redirect)

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