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问题: 慢查问
搜寻平台的公共集群，因为业务泛滥，对业务的 es 查问语法短少束缚，导致问题频发。业务可能写了一个微小的查问间接把集群打挂掉，然而咱们平台人力投入无限，也不可能一条条去审核业务的 es 查问语法，只能通过后置的伎俩去保障整个集群的稳定性，通过 slowlog 剖析等，下图中 cpu 曾经 100% 了。
昨天刚好手头有一点点工夫，就想着能不能针对这些状况，把影响最坏的业务抓进去，进行一些改善，于是昨天花了 2 小时剖析了一下，找到了一些共性的问题，能够通过平台来很好的改善这些状况。
首先通过 slowlog 抓到一些耗时比拟长的查问，例如上面这个索引的查问耗时根本都在 300ms 以上：
{
"from": 0,
"size": 200,
"timeout": "60s",
"query": {
"bool": {
"must": \[
{
"match": {
"source": {
"query": "5",
"operator": "OR",
"prefix\_length": 0,
"fuzzy\_transpositions": true,
"lenient": false,
"zero\_terms\_query": "NONE",
"auto\_generate\_synonyms\_phrase\_query": "false",
"boost": 1
}
}
},
{
"terms": {
"type": \[
"21"
\],
"boost": 1
}
},
{
"match": {
"creator": {
"query": "0d754a8af3104e978c95eb955f6331be",
"operator": "OR",
"prefix\_length": 0,
"fuzzy\_transpositions": "true",
"lenient": false,
"zero\_terms\_query": "NONE",
"auto\_generate\_synonyms\_phrase\_query": "false",
"boost": 1
}
}
},
{
"terms": {
"status": \[
"0",
"3"
\],
"boost": 1
}
},
{
"match": {
"isDeleted": {
"query": "0",
"operator": "OR",
"prefix\_length": 0,
"fuzzy\_transpositions": "true",
"lenient": false,
"zero\_terms\_query": "NONE",
"auto\_generate\_synonyms\_phrase\_query": "false",
"boost": 1
}
}
}
\],
"adjust\_pure\_negative": true,
"boost": 1
}
},
"\_source": {
"includes": \[\],
"excludes": \[\]
}
}
这个查问比较简单，翻译一下就是：
SELECT guid FROM xxx WHERE source=5 AND type=21 AND creator='0d754a8af3104e978c95eb955f6331be' AND status in (0,3) AND isDeleted=0;慢查问剖析
这个查问问题还挺多的，不过不是明天的重点。比方这外面不好的一点是还用了含糊查问 fuzzy_transpositions, 也就是查问 ab 的时候，ba 也会被命中，其中的语法不是明天的重点，能够自行查问，我预计这个是业务用了 SDK 主动生成的，外面很多都是默认值。
第一反馈是当然是用 filter 来代替 match 查问，一来 filter 能够缓存，另外防止这种无意义的含糊匹配查问，然而这个优化是无限的，并不是明天解说的关键点，先疏忽。
错用的数据类型
咱们通过 kibana 的 profile 来进行剖析，耗时到底在什么中央？es 有一点就是开源社区很沉闷，文档齐全，配套的工具也十分的不便和齐全。
能够看到大部分的工夫都花在了 PointRangQuery 外面去了，这个是什么查问呢？为什么这么耗时呢？这里就波及到一个 es 的知识点，那就是对于 integer 这种数字类型的解决。在 es2.x 的时代，所有的数字都是按 keyword 解决的，每个数字都会建一个倒排索引，这样查问尽管快了，然而一旦做范畴查问的时候。比方 type>1 and type<5 就须要转成 type in (1,2,3,4,5) 来进行，大大的减少了范畴查问的难度和耗时。
之后 es 做了一个优化，在 integer 的时候设计了一种相似于 b -tree 的数据结构，减速范畴的查问，具体能够参考 (https://elasticsearch.cn/arti…)
所以在这之后，所有的 integer 查问都会被转成范畴查问，这就导致了下面看到的 isDeleted 的查问的解释。那么为什么范畴查问在咱们这个场景下，就这么慢呢？能不能优化。
明明咱们这个场景是不须要走范畴查问的，因为如果走倒排索引查问就是 O(1) 的工夫复杂度，将大大晋升查问效率。因为业务在创立索引的时候，isDeleted 这种字段建成了 Integer 类型，导致最初走了范畴查问，那么只须要咱们将 isDeleted 类型改成 keyword 走 term 查问，就能用上倒排索引了。
实际上这里还波及到了 es 的一个查问优化。相似于 isDeleted 这种字段，毫无区分度的倒排索引的时候，在查问的时候，es 是怎么优化的呢？
多个 Term 查问的程序问题
实际上，如果有多个 term 查问并列的时候，他的执行程序，既不是你查问的时候，写进去的程序。
例如下面这个查问，他既不是先执行 source= 5 再执行 type=21 依照你代码的程序执行过滤，也不是同时并发执行所有的过滤条件，而后再取交加。es 很聪慧，他会评估每个 filter 的条件的区分度，把高区分度的 filter 先执行，以此能够减速前面的 filter 循环速度。比方 creator=0d754a8af3104e978c95eb955f6331be 查出来之后 10 条记录，他就会优先执行这一条。
怎么做到的呢？其实也很简略，term 建的时候，每一个 term 在写入的时候都会记录一个词频，也就是这个 term 在全副文档里呈现的次数，这样咱们就能判断以后的这个 term 他的区分度高下了。
为什么 PointRangeQuery 在这个场景下十分慢
下面提到了这种查问的数据结构相似于 b -tree, 他在做范畴查问的时候，十分有劣势，Lucene 将这颗 B -tree 的非叶子结点局部放在内存里，而叶子结点紧紧相邻寄存在磁盘上。当作 range 查问的时候，内存里的 B -tree 能够帮忙疾速定位到满足查问条件的叶子结点块在磁盘上的地位，之后对叶子结点块的读取简直都是程序的。
总结就是这种构造适宜范畴查问，且磁盘的读取是程序读取的。然而在咱们这种场景之下，term 查问可就麻烦了，数值型字段的 TermQuery 被转换为了 PointRangeQuery。这个 Query 利用 Block k-d tree 进行范畴查找速度十分快，然而满足查问条件的 docid 汇合在磁盘上并非向 Postlings list 那样依照 docid 程序寄存，也就无奈实现 postings list 上借助跳表做蛙跳的操作。
要实现对 docid 汇合的疾速 advance 操作，只能将 docid 汇合拿进去，做一些再解决。这个处理过程在 org.apache.lucene.search.PointRangeQuery#createWeight 这个办法里能够读取到。这里就不贴简短的代码了，次要逻辑就是在创立 scorer 对象的时候，顺带先将满足查问条件的 docid 都选出来，而后结构成一个代表 docid 汇合的 bitset，这个过程和结构 Query cache 的过程十分相似。之后 advance 操作，就是在这个 bitset 上实现的。所有的耗时都在构建 bitset 上，因而能够看到耗时次要在 build_scorer 上了。
验证
找到起因之后，就能够开始验证了。将原来的 integer 类型全副改成 keyword 类型，如果业务真的有用到范畴查问，应该会报错。通过搜寻平台的平台间接批改配置，批改实现之后，重建索引就失效了。
索引切换之后的成果也十分的显著，通过 kibana 的 profile 剖析能够看到，之前须要靠近 100ms 的 PointRangQuery 当初走倒排索引，只须要 0.5ms 的工夫。
之前这个索引的均匀 latency 在 100ms+，这个是 es 分片解决的耗时, 从搜寻行为开始，到搜寻行为完结的打点，不蕴含网络传输工夫和连贯建设工夫，单纯的分片内的函数的解决工夫的平均值，失常状况在 10ms 左右。
通过调整之后的耗时降到了 10ms 内。
通过监控查看慢查问的数量，立刻缩小到了 0。
将来
后续将通过搜寻平台侧的能力来保障业务的查问，所有的 integer 咱们会默认你记录的是状态值，不须要进行范畴查问，默认将会批改为 keyword 类型，如果业务的确须要范畴查问，则能够通过后盾再批改回 integer 类型，这样能够保障在业务不理解 es 机制的状况下，也能领有较好的性能，节俭机器计算资源。
目前还遇到了很多问题须要优化。例如重建索引的时候，机器负载太高。公共集群的机器负载散布不平衡的问题，业务的查问和流量不可控等各种各样的问题，要节俭机器资源就肯定会面对这种各种各样的问题，除非土豪式做法，每个业务都领有本人的机器资源，这外面有很多很多颇具技术挑战的事件。
实际上，在这一块还是十分利于积攒教训，对于 es 的理解和成长也十分快，在查问题的过程中，对于搜索引擎的应用和理解会成长的十分快。不仅如此，很多时候，咱们用心的看到生产的问题，继续的跟踪，肯定会有所播种。大家遇到生产问题的时候，务必不要放过任何细节，这个就是你播种的时候，比你写 100 行的 CRUD 更有益处。
（本文作者：任天兵）
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