数栈优化案例:物流客户Elasticsearch集群性能优化
作者:互联网
一、客户背景
客户使用ES来进行数据存储、快速查询业务订单记录,但是经常会出现业务高峰期ES集群的cpu负载、内存使用均较高,查询延迟大,导致前端业务访问出现大量超时的情况,极大影响其客户使用体验。
部分监控如下图:
1、 集群架构如下:
集群节点配置:8数据节点(16C64G);3主节点(8C32G)
2、 集群存在问题分析
- 业务层面
与客户业务人员沟通,业务处理中有几个聚合查询会占用较多的内存,且这类查询对准确性要求较高,需精确统计所有匹配结果。
- 架构层面
存在4-5T的单个较大索引,该索引字段多达2000+,分片大小普遍60G+,最高达到130G+,是制约查询性能的一个较大瓶颈,另外集群在业务高峰期还会出现经常的fullgc,这是出现访问超时的直接原因。
如图:
二、Elasticsearch集群优化
与客户开发人员沟通了解集群在业务上存在的问题,结合我们在ES这块的服务经验,从语句参数、索引、架构等多个角度给客户提出调优建议。
1、语句、参数调优
客户已提供4个慢查询语句,语句中聚合查询使用"execution_hint": "map",该执行策略会把命中的记录都捞回内存中,一旦查询结果较大就会占用大量内存。建议使用terminator_after,此方法可以控制查询结果数量,另外将不参与聚合、排序的字段设置为doc_values:false, 节省磁盘空间提升索引速度。
2、 集群架构优化:
在原有集群基础上添加协调节点或者扩容数据节点:
- 添加协调节点:优点是可以减轻数据节点压力,变更较为容易,缓解fullgc频繁出现的问题;
- 扩容数据节点:优点是可以减轻当前数据节点压力,也可以减小分片大小;但是增加索引分片需要重新创建索引,重新导入数据,且当前节点存储压力不大,同时增加数据节点对存储空间有一定的浪费。
结合客户业务特性,我们推荐客户使用添加协调节点的方式对集群架构进行优化。
3、 集群索引优化:
可以对集群进行索引拆分和使用别名两方面进行优化调整。
- 拆分索引:对索引字段进行拆分并确认大小,可以解决当前索引分片过大的问题,提升查询性能。
- 使用别名:根据日期定期创建新的索引(建议按月创建索引),根据业务对统一查询的索引创建统一别名,该方法可以彻底解决当前索引分片过大问题,优化查询性能。
三、集群优化效果
集群优化后整体性能有明显提升:
a. ES集群负载、内存较为平稳,业务高峰期不会有较大波动;
b. ES集群FullGC出现频次极大降低,降低对业务的影响;
c. ES聚合查询延迟减小,业务数据查询性能提升,速度达到百毫秒级别
四、写在最后
袋鼠云通过数据集成优化、任务调度优化、代码优化、全链路数据质量保障、故障紧急处理、大数据平台运维,为客户提供大数据系统运维保障服务。
本文整理自:袋鼠云技术荟 | 某物流客户Elasticsearch集群性能优化案例
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标签:数据,查询,索引,Elasticsearch,集群,数栈,优化,节点 来源: https://www.cnblogs.com/DTinsight/p/14677352.html