如果面試的時候碰到這樣一個面試題：ES在數(shù)據(jù)量很大的情況下(數(shù)十億級別)如何提高查詢效率?

面試官心理分析

這個問題是肯定要問的，說白了，就是看你有沒有實(shí)際干過ES，因?yàn)樯?

其實(shí)ES性能并沒有你想象中那么好的。很多時候數(shù)據(jù)量大了，特別是有幾億條數(shù)據(jù)的時候，可能你會懵逼的發(fā)現(xiàn)，跑個搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。

***次搜索的時候，是5~10s，后面反而就快了，可能就幾百毫秒。

你就很懵，每個用戶***次訪問都會比較慢，比較卡么?所以你要是沒玩兒過ES，或者就是自己玩玩兒demo，被問到這個問題容易懵逼，顯示出你對ES確實(shí)玩兒的不怎么樣?

面試題剖析

說實(shí)話，ES性能優(yōu)化是沒有什么銀彈的。

啥意思呢?

就是不要期待著隨手調(diào)一個參數(shù)，就可以***的應(yīng)對所有的性能慢的場景。也許有的場景是你換個參數(shù)，或者調(diào)整一下語法，就可以搞定，但是絕對不是所有場景都可以這樣。

一、性能優(yōu)化的殺手锏：filesystem cache

你往ES里寫的數(shù)據(jù)，實(shí)際上都寫到磁盤文件里去了，查詢的時候，操作系統(tǒng)會將磁盤文件里的數(shù)據(jù)自動緩存到filesystem cache里面去。

ES的搜索引擎嚴(yán)重依賴于底層的filesystem cache，你如果給filesystem cache更多的內(nèi)存，盡量讓內(nèi)存可以容納所有的idx segment file索引數(shù)據(jù)文件，那么你搜索的時候就基本都是走內(nèi)存的，性能會非常高。

性能差距究竟可以有多大?

我們之前很多的測試和壓測，如果走磁盤一般肯定上秒，搜索性能絕對是秒級別的，1秒、5秒、10秒。但如果是走filesystem cache，是走純內(nèi)存的，那么一般來說性能比走磁盤要高一個數(shù)量級，基本上就是毫秒級的，從幾毫秒到幾百毫秒不等。

這里有個真實(shí)的案例：

某個公司ES節(jié)點(diǎn)有3臺機(jī)器，每臺機(jī)器看起來內(nèi)存很多64G，總內(nèi)存就是64 * 3 = 192G。

每臺機(jī)器給es jvm heap是32G，那么剩下來留給filesystem cache的就是每臺機(jī)器才32G，總共集群里給filesystem cache的就是32 * 3 = 96G內(nèi)存。

而此時，整個磁盤上索引數(shù)據(jù)文件，在3臺機(jī)器上一共占用了1T的磁盤容量，ES數(shù)據(jù)量是1T，那么每臺機(jī)器的數(shù)據(jù)量是300G。這樣性能好嗎?

filesystem cache的內(nèi)存才100G，十分之一的數(shù)據(jù)可以放內(nèi)存，其他的都在磁盤，然后你執(zhí)行搜索操作，大部分操作都是走磁盤，性能肯定差。

歸根結(jié)底，你要讓ES性能要好，***的情況下，就是你的機(jī)器的內(nèi)存，至少可以容納你的總數(shù)據(jù)量的一半。

根據(jù)我們自己的生產(chǎn)環(huán)境實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，***的情況下，是僅僅在ES中就存少量的數(shù)據(jù)，就是你要用來搜索的那些索引，如果內(nèi)存留給filesystem cache的是100G，那么你就將索引數(shù)據(jù)控制在100G以內(nèi)，這樣的話，你的數(shù)據(jù)幾乎全部走內(nèi)存來搜索，性能非常之高，一般可以在1秒以內(nèi)。

比如說你現(xiàn)在有一行數(shù)據(jù)：id,name,age .... 30個字段。但是你現(xiàn)在搜索，只需要根據(jù)id,name,age三個字段來搜索。如果你傻乎乎往ES里寫入一行數(shù)據(jù)所有的字段，就會導(dǎo)致說 90% 的數(shù)據(jù)是不用來搜索的，結(jié)果硬是占據(jù)了ES機(jī)器上的filesystem cache的空間，單條數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量越大，就會導(dǎo)致filesystem cahce能緩存的數(shù)據(jù)就越少。

其實(shí)，僅僅寫入ES中要用來檢索的少數(shù)幾個字段就可以了，比如說就寫入es id,name,age三個字段，然后你可以把其他的字段數(shù)據(jù)存在MySQL/HBase里，我們一般是建議用ES + HBase這么一個架構(gòu)。

HBase的特點(diǎn)是適用于海量數(shù)據(jù)的在線存儲，就是對HBase可以寫入海量數(shù)據(jù)，但是不要做復(fù)雜的搜索，做很簡單的一些根據(jù) id 或者范圍進(jìn)行查詢的這么一個操作就可以了。

從ES中根據(jù)name和age去搜索，拿到的結(jié)果可能就20個doc id，然后根據(jù)doc id到HBase里去查詢每個doc id對應(yīng)的完整的數(shù)據(jù)，給查出來，再返回給前端。

寫入ES的數(shù)據(jù)***小于等于，或者是略微大于ES的filesystem cache的內(nèi)存容量。然后你從ES檢索可能就花費(fèi) 20ms，然后再根據(jù)ES返回的id去HBase里查詢，查20條數(shù)據(jù)，可能也就耗費(fèi)個30ms，可能你原來那么玩兒，1T數(shù)據(jù)都放ES，會每次查詢都是5~10s，現(xiàn)在可能性能就會很高，每次查詢就是50ms。

二、數(shù)據(jù)預(yù)熱

假如說，哪怕是你就按照上述的方案去做了，ES集群中每個機(jī)器寫入的數(shù)據(jù)量還是超過了 filesystem cache 一倍，比如說你寫入一臺機(jī)器60G數(shù)據(jù)，結(jié)果filesystem cache就30G，還是有30G數(shù)據(jù)留在了磁盤上。

其實(shí)可以做數(shù)據(jù)預(yù)熱。

舉個例子，拿微博來說，你可以把一些大V，平時看的人很多的數(shù)據(jù)，你自己提前后臺搞個系統(tǒng)，每隔一會兒，自己的后臺系統(tǒng)去搜索一下熱數(shù)據(jù)，刷到filesystem cache里去，后面用戶實(shí)際上來看這個熱數(shù)據(jù)的時候，他們就是直接從內(nèi)存里搜索了，很快。

或者是電商，你可以將平時查看最多的一些商品，比如說iphone 8，熱數(shù)據(jù)提前后臺搞個程序，每隔1分鐘自己主動訪問一次，刷到filesystem cache里去。

對于那些你覺得比較熱的、經(jīng)常會有人訪問的數(shù)據(jù)，***做一個專門的緩存預(yù)熱子系統(tǒng)，就是對熱數(shù)據(jù)每隔一段時間，就提前訪問一下，讓數(shù)據(jù)進(jìn)入filesystem cache里面去。這樣下次別人訪問的時候，性能一定會好很多。

三、冷熱分離

ES可以做類似于MySQL的水平拆分，就是說將大量的訪問很少、頻率很低的數(shù)據(jù)，單獨(dú)寫一個索引，然后將訪問很頻繁的熱數(shù)據(jù)單獨(dú)寫一個索引。***是將冷數(shù)據(jù)寫入一個索引中，然后熱數(shù)據(jù)寫入另外一個索引中，這樣可以確保熱數(shù)據(jù)在被預(yù)熱之后，盡量都讓他們留在filesystem os cache 里，別讓冷數(shù)據(jù)給沖刷掉。

你看，假設(shè)你有6臺機(jī)器，2個索引，一個放冷數(shù)據(jù)，一個放熱數(shù)據(jù)，每個索引3個shard。3臺機(jī)器放熱數(shù)據(jù)index，另外3臺機(jī)器放冷數(shù)據(jù)index。

這樣的話，你大量的時間是在訪問熱數(shù)據(jù)index，熱數(shù)據(jù)可能就占總數(shù)據(jù)量的10%，此時數(shù)據(jù)量很少，幾乎全都保留在filesystem cache里面了，就可以確保熱數(shù)據(jù)的訪問性能是很高的。

但是對于冷數(shù)據(jù)而言，是在別的index里的，跟熱數(shù)據(jù)index不在相同的機(jī)器上，大家互相之間都沒什么聯(lián)系了。

如果有人訪問冷數(shù)據(jù)，可能大量數(shù)據(jù)是在磁盤上的，此時性能差點(diǎn)，就10%的人去訪問冷數(shù)據(jù)，90%的人在訪問熱數(shù)據(jù)，也無所謂了。

四、document 模型設(shè)計

對于MySQL，我們經(jīng)常有一些復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢。在ES里該怎么玩兒，ES里面的復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢盡量別用，一旦用了性能一般都不太好。

***是先在Java系統(tǒng)里就完成關(guān)聯(lián)，將關(guān)聯(lián)好的數(shù)據(jù)直接寫入ES中。搜索的時候，就不需要利用ES的搜索語法來完成join之類的關(guān)聯(lián)搜索了。

document模型設(shè)計是非常重要的，很多操作，不要在搜索的時候才想去執(zhí)行各種復(fù)雜的亂七八糟的操作。

ES能支持的操作就那么多，不要考慮用ES做一些它不好操作的事情。如果真的有那種操作，盡量在document模型設(shè)計的時候，寫入的時候就完成。

另外對于一些太復(fù)雜的操作，比如join/nested/parent-child搜索都要盡量避免，性能都很差的。

五、分頁性能優(yōu)化

ES的分頁是較坑的，為啥呢?

舉個例子吧，假如你每頁是10條數(shù)據(jù)，你現(xiàn)在要查詢第100 頁，實(shí)際上是會把每個shard上存儲的前1000條數(shù)據(jù)都查到一個協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)上，如果你有5個shard，那么就有5000條數(shù)據(jù)，接著協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)對這5000條數(shù)據(jù)進(jìn)行一些合并、處理，再獲取到最終第100頁的10條數(shù)據(jù)。

分布式的，你要查第100頁的10條數(shù)據(jù)，不可能說從5個shard，每個shard就查2條數(shù)據(jù)，***到協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)合并成10條數(shù)據(jù)吧?

你必須得從每個shard都查1000條數(shù)據(jù)過來，然后根據(jù)你的需求進(jìn)行排序、篩選等等操作，***再次分頁，拿到里面第100頁的數(shù)據(jù)。

你翻頁的時候，翻的越深，每個shard返回的數(shù)據(jù)就越多，而且協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)處理的時間越長，非?？拥?。所以用ES做分頁的時候，你會發(fā)現(xiàn)越翻到后面，就越是慢。

我們之前也是遇到過這個問題，用ES作分頁，前幾頁就幾十毫秒，翻到10頁或者幾十頁的時候，基本上就要5~10秒才能查出來一頁數(shù)據(jù)了。

有什么解決方案嗎?

不允許深度分頁(默認(rèn)深度分頁性能很差)

跟產(chǎn)品經(jīng)理說，你系統(tǒng)不允許翻那么深的頁，默認(rèn)翻的越深，性能就越差。

類似于app里的推薦商品不斷下拉出來一頁一頁的

類似于微博中，下拉刷微博，刷出來一頁一頁的，你可以用scroll api，關(guān)于如何使用，自行上網(wǎng)搜索。

scroll會一次性給你生成所有數(shù)據(jù)的一個快照，然后每次滑動向后翻頁就是通過游標(biāo)scroll_id移動，獲取下一頁、下一頁這樣子，性能會比上面說的那種分頁性能要高很多很多，基本上都是毫秒級的。

但是，唯一的一點(diǎn)就是，這個適合于那種類似微博下拉翻頁的，不能隨意跳到任何一頁的場景。

也就是說，你不能先進(jìn)入第10頁，然后去第120頁，然后又回到第58頁，不能隨意亂跳頁。

所以現(xiàn)在很多產(chǎn)品，都是不允許你隨意翻頁的，app，也有一些網(wǎng)站，做的就是你只能往下拉，一頁一頁的翻。

初始化時必須指定scroll參數(shù)，告訴ES要保存此次搜索的上下文多長時間。你需要確保用戶不會持續(xù)不斷翻頁翻幾個小時，否則可能因?yàn)槌瑫r而失敗。

除了用scroll api，你也可以用search_after來做。search_after的思想是使用前一頁的結(jié)果來幫助檢索下一頁的數(shù)據(jù)，顯然，這種方式也不允許你隨意翻頁，你只能一頁頁往后翻。初始化時，需要使用一個唯一值的字段作為sort 字段。