携程机票ElasticSearch集群运维驯服记（附赠书）

Posted 2021-04-21 DBAplus社群

本文根据许鹏老师在〖Gdevops 2017全球敏捷运维峰会北京站〗现场演讲内容整理而成。

（点击底部“阅读原文”获取许鹏演讲完整PPT）

讲师介绍

许鹏，携程机票大数据基础平台Leader，负责平台的构建和运维。深度掌握各种大数据开源产品，如Spark、Presto及Elasticsearch。著有《Apache Spark源码剖析》一书。

今天跟大家分享的是携程机票ElasticSearch集群的规划和具体设置，内容相对细致，同时也会涉及到集群的监控分享。

一、整体架构

为什么采用ES作为搜索引擎呢？在做任何事情的时候，不要一上来就急着了解怎么做这件事情，而是去想想这件事情为什么值得去做。

这个是比较通用的数据的流程，一般会通过Kafka分离产生数据的应用程序和后面的平台，通过ETL落到不同的地方，按照优先级和冷热程度采取不同的存储方式。一般来说，冷数据存放到HDFS，如果温数据、或者热数据会采用Database以及Cache，目前分布式Cache还没有明显的强者出现，这将会成为未来的一个竞争点。

一旦数据落地，我们会做两方面的应用，第一个方面的应用是传统BI，比如会产生各种各样的报表，报表的受众是更高的决策层和管理层，他们看了之后，会有相应的业务调整和更高层面的规划或转变。这个使用路径比较传统的，在数据仓库时代就已经存在了。现在有一种新兴的场景就是利用大数据进行快速决策，数据不是喂给人的，数据分析结果由程序来消费，其实是再次的反馈到数据源头即应用程序中，让他们基于快速分析后的结果，调整已有策略，这样就形成了一个数据使用的循环。

这样我们从它的输入到输出会形成一种闭环，而且这个闭环全部是机器参与的，这也是为什么去研究这种大规模的，或者快速决策的原因所在。如果数据最终还会给人本身来看的话，就没有必要更新那么快，因为一秒钟刷新一次或者10秒钟刷新一次对人是没有意义的，因为我们脑子不可能一直转那么快，基于数据一直的做调整也是不现实的，但是对机器来讲，就完全没有问题。

二、集群规划

这是大体上的一个规划，当然，从左到右有一个结点，这个节点本身不存在数据的，你可以简单地认为它只是负责查询的入口。第二层用来承载具体的数据，然后这些数据的搜索本身会发生在这里。最后一层是MASTER的节点，主要是管理元数据，元数据包含有集群中的机器信息，以及写入到我的数据节点上的这些索引设置信息、索引Schema都是由Master管理。

我这里是以ES5.X版本为依据的，大家看ES文档，我这上面有一个节点没有写，就是没有写它的Ingest节点，它可以在数据真正写入到Index之前做一些转换。

三、集群配置

下面要讲的设置就非常具体了，从三个层面来讲：第一个有关Linux的系统配置，第二是集群层面的参数设置，最后会涉及到存储到集群上的索引设置。

1、OS参数设置

像OS这个参数设置，首先提到的是内存相关的参数，由于ES采用Mapping机制，将文件映射到内存，在系统级别有一些相关的参数要设置。另一个就是文件数，假设我们所有都设置到最大65535。

这个设置之后还需要在下面加入加入login这个文件，这里讲得非常具体，可以说是一个教程。

这里我只是做了一个示例，在Ext4文件系统中，每一次访问一个文件或者目录时，其实OS级别会记录访问时间，如果只是在海量文件的情况，上述的记录信息就会对IO有影响。有一篇文章提到，关闭文件访问时间信息之后，系统IO性能可以提升20%—30%。

我们知道Linux里面文件信息，不是直接改一次之后就写入到磁盘，它会先有一个文件的缓存，文件的缓存什么情况下会被写入到disk里面？有两个相应的系统参数可以设置的，一个是vm.dirty_background_ratio，一个是vm.dirty_ratio，一旦缓存占据内存超过百分比（默认值是20%）之后，内核就停止其它方面的操作，而只做文件的缓存吐到disk的操作，这时效果有点像Java里进行垃圾回收一样，对外界停止响应。 vm.dirty_ratio就是当它缓存量达到20%时，它就其它的什么都不干了，只做数据同步到disk一件。

内存不够时，会使用swap空间， 内存很大的话，可以不用创建swap空间。默认值是60，但是我们把它设置为零的话，是跟swap off效果一样。但为了避免内核出现OOM， 只是将其设置为1。

2、ElasticSearch参数设置

刚才两个讲的都是系统级别的设置，一个是内存，另一个是系统级别的IO，下面讲的是针对ES—JVM的设置。

这里建议，不管物理内存有多大，分配给Elasticsearch的只设成32G，同时后面如果出现OOM，进程直接退出。

为什么说要把它改成这个呢？因为我们在使用一个集群时看到，有时因为聚合操作的原因，会导致某一台机器上的JAVA进程出现OOM，但是这个JVM进程还在，并没有退出，退出的话可以通过monit捕捉到，也可以进行重启。如果没有退出，而是一直挂在那的话，就不能提供正常的服务。 此外加上这个参数的话，需要升级一下JDK版本，JDK要求1.8.0_92, 从这个版本开始支持ExitOnOutOfMemoryError参数。

另外一种办法就是如果我们内存不能升级JDK、存在种种现实约束的话，可以在这个时候用另一种方式来实现，在JVM启动参数中加入

-XX:OnOutOfMemoryError="kill -9 %p"。

这里就是讲输入到ElasticSearch里面每个集群的一些参数，一些相对比较主要的一些参数。这里的参数配了一幅图，这幅图最想表明的意思是说，我的参数的配置要使得我从整个集群的角度上来看，它每一台机器上的shard数目基本是相当的。

这里有一点，参数设置能保证shard数目是基本相当的，但并不是保证每一个shard的大小相等，这两者还是有差异的。决定每个集群上shard相等的参数是由这个balance决定，它默认一个是0.5，把它往下调的话，就不可以倾斜；往上调的话对倾斜的容忍度相对比较高。

ElasticSearch是一个高可靠的系统，集群的一个节点挂掉了，另一个节点是可以继续的。挂掉的节点是进行恢复，为了避免恢复工作对集群造成太多影响，主要是避免大的I/O消耗，需要进行参数设置。比如集群中同时在进行恢复的索引可以是多少个，还有就是一个node上能允许shard在做恢复。 这两个参数是cluster_concurrent_rebalance和node_concurrent_recoveries。

3、索引参数设置

这是具体到一个索引参数的设置。在讲具体参数之前，我们可以先讲一下ElasticSearch索引参数的设置、输入以及中间发生的过程。当真正的数据请求到达ElasticSearch节点之后，它一方面会写入到内存中，另外一部分会写入到TransactionLog。

写入到内存并不意味着可以被搜索，要通过Refresh操作，才可以被搜索到。Refresh之后，数据可以被搜索到，此刻数据还在内存中，如果很不巧的话，在这个时候断电，或者出现其它故障不可用了，那么等到这台机器再恢复时，我刚才写的内容就丢失掉了， 因为并没有被持久化到磁盘。 为了持久化这个内容，需要进行一次FLUSH操作， flush的内容会被写到一个segment中。 可想而知，随着时间的推移，系统会产生大量的segments，这些segment需要把它合并成一个大的。不合并成一个大的会怎样呢？不合并成一个大的，就是说每一个segment都会吃掉一些文件句柄，文件句柄数是有限的。另一个带来的就是查询性能下降，因为查询的时候，要对所有segments进行访问，效率就比较低了。

有了刚才讲的三步之后，再来看下面的参数就比较容易好理解了。 Refresh_interval 过多久可以让你查询到，时间越短就可以被越快地检索到，但是意味着我相应的I/O也上去了，在有大批量数据导入时，这个数值会适当的调大。

在我们目前部署的集群中，高峰时候每秒写入量，有十几万。 为了应对这种场景，将refresh_interval设置为100多秒或者90秒以上。

Number_of_shards索引分片的数目，这个数目可以设置得大一些，还有每一个分片的副本，在大批量导入时，由于副本数目是可以动态调整的，副本数也可以先设置为零，等数据全部导入后，再设置为非0值。 副本数可以动态调整，但是分片数目是无法动态调整的，也就是说，除非重建另外一个索引，不然原先设置的是啥样就只能啥样。 这个FLUSH也可以调大，需要的时候可以设置得大一些。

下面就是做segments合并的线程数，如果是spin disk的话，就使用默认值1，如果是SSD的话，可以把它调大一些。 讲到SSD代码的话， 为了进一步优化性能，可以将系统的i/o scheduler设置为noop 。

这里是针对每个Index的Schema设置。假设事先并不能确定索引，大部分我们可以采用动态的template。 上述的动态模板表示的是， 如果字符串小于10915， 就采用keyword来存储。

下面一栏对应特别特别大的字段，如果我们只是存储这个字段的内容，不对这个字段做搜索也不做任何分词，可以将类型设置为object，enabled设置为false，即便包含嵌套信息也不会被解析。

前面讲的是一些设置方面的内容，下面讲如何放开这个ElasticSearch的使用。想法跟大的原则一样，尽量避免开发人员直接调用Elasticsearch的API来操作ElasticSearch，因为这样产生的问题不容易控制，毕竟每个人对ElasticSearch的熟悉程度不一样。 建议先统一入口，在包裹之后的API对ES进行操作。 利用BigQuery API对写入到Elasticserch的数据进行查询，开发人员直接写SQL语句。如果SQL语句本身有问题的话，在Elasticsearch-SQL一侧就可以将其挡掉。

四、集群监控

1、监控内容

维护一个集群的话，肯定离不开对集群的监控。监控的内容，大体上来说分成OS层面还有ES索引层面的内容。

OS层面就是内存、CPU，索引层面就是分片还有它的Field  Data以及其它占用的内存数。索引的话就是每个索引数设置得合理，这些分片数设置得合理与否，分片是否在每个集群里比较均匀地分布；针对每一个索引的话，它的查询量是不是过大，如果过大的话，那么整个集群也会有问题。ElasticSearch并不是一个能够很好地支持高并发查询的系统。每一个索引中包含的字段数不能过多。

2、监控工具

监控工具是eyeones，是我们自己写的一个工具， Elasticsearch 5.x中提供的x-pack基本版与elasticsearch 1.x中提供的marvel相比，精简掉了好多有用的信息，这是我们为什么自己写一个监控面板的原因。

从这里你可以看到这是针对节点的负载情况，然后它的内存使用情况，还有就是我这上面所承载的索引数目、每个节点上的查询数、分片落了多少。

这是一个针对索引内容更加明细的量化指标，上面是索引的情况，点击任意一个具体的索引，都会有相关内容。

这个的话我们是把它放到Github，如果大家有兴趣可以在上面继续改造。

-AND-

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