Elasticsearch Reindex性能提升改良

1、reindex的速率極慢,是否有辦法改善?
以下問題來自社區:https://elasticsearch.cn/question/3782

問題1:reindex和snapshot的速率極慢,是否有辦法改善?
reindex和snapshot的速率比用filebeat或者kafka到es的寫入速率慢好幾個數量級(集羣寫入性能不存在瓶頸),reindex/snapshot的時候CPU還是IO使用率都很低,是不是集羣受什麼參數限制了reindex和snapshot的速率? 
reindex不管是跨集羣還是同集羣上都很慢,大約3~5M/s的索引速率,會是什麼原因導致的?

問題2:數據量幾十個G的場景下,elasticsearch reindex速度太慢,從舊索引導數據到新索引,當前最佳方案是什麼?
2、Reindex簡介
5.X版本後新增Reindex。Reindex可以直接在Elasticsearch集羣裏面對數據進行重建,如果你的mapping因爲修改而需要重建,又或者索引設置修改需要重建的時候,藉助Reindex可以很方便的異步進行重建,並且支持跨集羣間的數據遷移。比如按天創建的索引可以定期重建合併到以月爲單位的索引裏面去。當然索引裏面要啓用_source。

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "twitter"
  },
  "dest": {
    "index": "new_twitter"
  }
}

3、原因分析
reindex的核心做跨索引、跨集羣的數據遷移。 
慢的原因及優化思路無非包括:

1)批量大小值可能太小。 
需要結合堆內存、線程池調整大小;
2)reindex的底層是scroll實現,藉助scroll並行優化方式,提升效率;
3)跨索引、跨集羣的核心是寫入數據,考慮寫入優化角度提升效率。
4、Reindex提升遷移效率的方案
4.1 提升批量寫入大小值
默認情況下,_reindex使用1000進行批量操作,您可以在source中調整batch_size。

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "source",
    "size": 5000
  },
  "dest": {
    "index": "dest",
    "routing": "=cat"
  }
}
批量大小設置的依據:

(1)使用批量索引請求以獲得最佳性能。 
批量大小取決於數據、分析和集羣配置,但一個好的起點是每批處理5-15 MB。 
注意,這是物理大小。文檔數量不是度量批量大小的好指標。例如,如果每批索引1000個文檔,: 
1)每個1kb的1000個文檔是1mb。 
2)每個100kb的1000個文檔是100 MB。 
這些是完全不同的體積大小。
(2)逐步遞增文檔容量大小的方式調優。 
1)從大約5-15 MB的大容量開始,慢慢增加,直到你看不到性能的提升。然後開始增加批量寫入的併發性(多線程等等)。 
2)使用kibana、cerebro或iostat、top和ps等工具監視節點,以查看資源何時開始出現瓶頸。如果您開始接收EsRejectedExecutionException,您的集羣就不能再跟上了:至少有一個資源達到了容量。要麼減少併發性,或者提供更多有限的資源(例如從機械硬盤切換到ssd固態硬盤),要麼添加更多節點。
4.2 藉助scroll的sliced提升寫入效率
Reindex支持Sliced Scroll以並行化重建索引過程。 這種並行化可以提高效率,並提供一種方便的方法將請求分解爲更小的部分。

sliced原理(from medcl)
1)用過Scroll接口吧,很慢?如果你數據量很大,用Scroll遍歷數據那確實是接受不了,現在Scroll接口可以併發來進行數據遍歷了。 
2)每個Scroll請求,可以分成多個Slice請求,可以理解爲切片,各Slice獨立並行,利用Scroll重建或者遍歷要快很多倍。

slicing使用舉例
slicing的設定分爲兩種方式:手動設置分片、自動設置分片。 
手動設置分片參見官網。 
自動設置分片如下:

POST _reindex?slices=5&refresh
{
  "source": {
    "index": "twitter"
  },
  "dest": {
    "index": "new_twitter"
  }
}
slices大小設置注意事項: 
1)slices大小的設置可以手動指定,或者設置slices設置爲auto,auto的含義是:針對單索引,slices大小=分片數;針對多索引,slices=分片的最小值。 
2)當slices的數量等於索引中的分片數量時,查詢性能最高效。slices大小大於分片數,非但不會提升效率,反而會增加開銷。 
3)如果這個slices數字很大(例如500),建議選擇一個較低的數字,因爲過大的slices 會影響性能。

4.3 ES副本數設置爲0
如果要進行大量批量導入,請考慮通過設置index.number_of_replicas來禁用副本:0。 
主要原因在於:複製文檔時,將整個文檔發送到副本節點,並逐字重複索引過程。 這意味着每個副本都將執行分析,索引和潛在合併過程。 
相反,如果您使用零副本進行索引,然後在提取完成時啓用副本,則恢復過程本質上是逐字節的網絡傳輸。 這比複製索引過程更有效。

PUT /my_logs/_settings
{
    "number_of_replicas": 1
}
4.4 增加refresh間隔
如果你的搜索結果不需要接近實時的準確性,考慮先不要急於索引刷新refresh。可以將每個索引的refresh_interval到30s。 
如果正在進行大量數據導入,可以通過在導入期間將此值設置爲-1來禁用刷新。完成後不要忘記重新啓用它! 
設置方法:

PUT /my_logs/_settings
{ "refresh_interval": -1 }
5、小結
實踐證明,比默認設置reindex速度能提升10倍+。 
遇到類似問題,多從官網、原理甚至源碼的角度思考,逐步拆解分析。 
只要思維不滑坡,辦法總比問題多!

參考: 
[1] Jest Reindex參考:http://t.cn/RDOyIc8 
[2] 官網性能優化:http://t.cn/RDOyJqr 
[3] 論壇討論:http://t.cn/RDOya3a

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