本文章转自：乐字节
文章次要解说：Elasticsearch 聚合性能优化
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问题引出
默认状况下，Elasticsearch 已针对大多数用例进行了优化，确保在写入性能和查问性能之间获得均衡。咱们将介绍一些聚合性能优化的可配置参数，其中局部改良是以就义写入性能为代价的。指标是将聚合优化招数汇总到一个易于消化的短文中，为大家的 Elasticsearch 集群聚合性能优化提供一些领导。
聚合实战问题
问题 1：1 天的数据 70W，聚合 2 次分桶失常查问工夫是 200ms 左右，减少了一个去重条件，就 10-13 秒了，有优化的中央不？
问题 2：请问在很多 terms 聚合的状况下，怎么优化检索？我的场景在无聚合时，吞吐量有 300，在退出 12 个聚合字段后，吞吐量不到 20。
问题 3：哪位兄弟帮忙发一个聚合优化的链接，我这个聚合几千万就好几秒了？
认知前提
3.1 Elasticsearch 聚合是不严格精准的
起因在于：数据扩散到多个分片，聚合是每个分片的取 Top X，导致后果不精准。
3.2 从业务层面躲避全量聚合
聚合后果的精准性和响应速度之间是绝对矛盾的。
失常业务开发，产品经理往往要求：
第一：疾速秒级或者毫秒级聚合响应。
第二：聚合后果精准。
殊不知，二者不可兼得。
遇到相似两者都要兼得的需要，倡议从架构选型和业务层面做躲避解决。
3.3 刷新频率
如下图所示，Elasticsearch 中的 1 个索引由一个或多个分片组成，每个分片蕴含多个 segment（段），每一个段都是一个倒排索引。
在 lucene 中，为了实现高索引速度，应用了 segment 分段架构存储。一批写入数据保留在一个段中，其中每个段最终落地为磁盘中的单个文件。
如下图所示，将文档插入 Elasticsearch 时，它们会被写入缓冲区中，而后在刷新时定期从该缓冲区刷新到段中。刷新频率由 refresh_interval 参数管制，默认每 1 秒产生一次。也就是说，新插入的文档在刷新到段（内存中）之前，是不能被搜寻到的。
刷新的实质是：写入数据由内存 buffer 写入到内存段中，以保障搜寻可见。
来看个例子，加深对 refresh_inteval 的了解，正文局部就是解读。
对于是否须要实时刷新：
如果新插入的数据须要近乎实时的搜寻性能，则须要频繁刷新。
如果对最新数据的检索响应没有实时性要求，则应减少刷新距离，以进步数据写入的效率，从而应开释资源辅助进步查问性能。
对于刷新频率对查问性能的影响：
因为每刷新一次都会生成一个 Lucene 段，刷新频率越小就意味着同样工夫距离，生成的段越多。
每个段都要耗费句柄和内存。
每次查问申请都须要轮询每个段，轮询结束后再对后果进行合并。
也就意味着：refresh_interval 越小，产生的段越多，搜寻反而会越慢；反过来说，加大 refresh_interval，会绝对晋升搜寻性能。
聚合性能优化猛招
4.1 启用 eager global ordinals 晋升高基数聚合性能
实用场景：高基数聚合。
高基数聚合场景中的高基数含意：一个字段蕴含很大比例的惟一值。
global ordinals 中文翻译成全局序号，是一种数据结构，利用场景如下：
基于 keyword，ip 等字段的分桶聚合，蕴含：terms 聚合、composite 聚合等。
基于 text 字段的分桶聚合（前提条件是：fielddata 开启）。
基于父子文档 Join 类型的 has_child 查问和 父聚合。
global ordinals 应用一个数值代表字段中的字符串值，而后为每一个数值调配一个 bucket（分桶）。
global ordinals 的实质是：启用 eager_global_ordinals 时，会在刷新（refresh）分片时构建全局序号。这将构建全局序号的老本从搜寻阶段转移到了数据索引化（写入）阶段。
创立索引的同时开启：eager_global_ordinals。
留神：开启 eager_global_ordinals 会影响写入性能，因为每次刷新时都会创立新的全局序号。为了最大水平地缩小因为频繁刷新建设全局序号而导致的额定开销，请调大刷新距离 refresh_interval。
动静调整刷新频率的办法如下：
该招数的实质是：以空间换工夫。
4.2 插入数据时对索引进行预排序
Index sorting（索引排序）可用于在插入时对索引进行预排序，而不是在查问时再对索引进行排序，这将进步范畴查问（range query）和排序操作的性能。
在 Elasticsearch 中创立新索引时，能够配置如何对每个分片内的段进行排序。
这是 Elasticsearch 6.X 之后版本才有的个性。
Index sorting 实战举例：
如上示例是在：创立索引的设置局部设置待排序的字段：cur_time 以及排序形式：desc 降序。
留神：预排序将减少 Elasticsearch 写入的老本。在某些用户特定场景下，开启索引预排序会导致大概 40%-50% 的写性能降落。
也就是说，如果用户场景更关注写性能的业务，开启索引预排序不是一个很好的抉择。
4.3 应用节点查问缓存
节点查问缓存（Node query cache）可用于无效缓存过滤器（filter）操作的后果。如果屡次执行同一 filter 操作，这将很无效，然而即使更改过滤器中的某一个值，也将意味着须要计算新的过滤器后果。
例如，因为“now”值始终在变动，因而无奈缓存在过滤器上下文中应用“now”的查问。
那怎么应用缓存呢？通过在 now 字段上利用 datemath 格局将其四舍五入到最靠近的分钟 / 小时等，能够使此类申请更具可缓存性，以便能够对筛选后果进行缓存。
对于 datemath 格局及用法，举个例子来阐明：
以下的示例，无奈应用缓存。
然而，上面的示例就能够应用节点查问缓存。
上述示例中的“now-1h/m”就是 datemath 的格局。
更细化点说，如果以后工夫 now 是：16:31:29，那么 range query 将匹配 my_date 介于：15:31:00 和 15:31:59 之间的工夫数据。
同理，聚合的前半部分 query 中如果有基于工夫查问，或者后半局部 aggs 局部中有基于工夫聚合的，倡议都应用 datemath 形式做缓存解决以优化性能。
4.4 应用分片申请缓存
聚合语句中，设置：size：0，就会应用分片申请缓存缓存后果。
size = 0 的含意是：只返回聚合后果，不返回查问后果。
4.5 拆分聚合，使聚合并行化
这里有个认知前提：Elasticsearch 查问条件中同时有多个条件聚合，这个时候的多个聚合不是并行运行的。
这里就有疑难：是不是能够通过 msearch 拆解多个聚合为单个子语句来改善响应工夫？
什么意思呢，给个 Demo，toy_demo_003 数据起源：基于儿童积木玩具图解 Elasticsearch 聚合
示例一：惯例的多条件聚合实现
如下响应工夫：15 ms。
示例二：msearch 拆分多个语句的聚合实现
如下响应工夫：9 ms。
来个比照验证吧：
蓝色：相似示例一，单个 query 中蕴含多个聚合，聚合数别离是：1,2,5,10。
红色：相似示例二，multi_search 拆解多个聚合，拆分子句个数别离为：1,2,5,10。
横轴：蓝色对应聚合个数；红色对应子句个数；
纵轴：响应工夫，响应工夫越短、性能越好。
初步论断是：
默认状况下聚合不是并行运行。
当为每个聚合提供本人的查问并执行 msearch 时，性能会有显著晋升。
尤其在 10 个聚合的场景下，性能晋升了靠近 2 倍。
因而，在 CPU 资源不是瓶颈的前提下，如果想缩短响应工夫，能够将多个聚合拆分为多个查问，借助：msearch 实现并行聚合。
4.6 将聚合中的查问条件挪动到 query 子句局部
示例一：
示例二：
示例一和示例二的本质区别：
第二个查问已将此过滤器提取到较高级别，这应使聚合共享后果。
如下比照试验表明，因为 Elasticsearch 本身做了优化，示例一（蓝色）和示例二（红色）响应工夫基本一致。
更多验证须要联合业务场景做一下比照验证，精简起见，举荐应用第二种。
更多优化参考
官网对于检索性能优化同样实用于聚合
https://www.elastic.co/guide/…
分片数设置多少正当？
https://www.elastic.co/cn/blo…
堆内存大小设置？
https://www.elastic.co/cn/blo…
禁用 swapping
https://www.elastic.co/guide/…
小结
本文的六大猛招出自：Elastic 原厂征询架构师 Alexander 以及 Coolblue 公司的软件开发工程师 Raoul Meyer。
六大猛招中的 msearch 并行聚合形式，令人眼前一亮，相比我在业务实战中用的多线程形式实现并行，要“高级”了许多。
我联合本人的聚合优化实际做了翻译和扩大，心愿对大家的聚合性能优化有所帮忙。
欢送留言写下您的聚合优化实际和思考。
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