Day1: 大规模Elasticsearch集群管理心得

ElasticSearch目前在互联网公司主要用于两种应用场景,其一是用于构建业务的搜索功能模块且多是垂直领域的搜索,数据量级一般在千万至数十亿这个级别;其二用于大规模数据的实时OLAP,经典的如ELKStack,数据规模可能达到千亿或更多。 这两种场景的数据索引和应用访问模式上差异较大,在硬件选型和集群优化方面侧重点也会有所不同。一般来说后一种场景属于大数据范畴,数据量级和集群规模更大,在管理方面也更有挑战。

应Medcl大大的邀请,为ES中文社区做今年的Advent开篇,分享一下我在管理自家公司用于日志分析的ES集群方面的一点心得,蜻蜓点水,泛泛而谈,希望大方向上能对大家提供一些帮助。

这里的自家,即是携程旅行网。从2013年开始接触ES,我们团队先后实践过0.9.x -> 5.0.0中间各个版本,从最初只用于运维内部IIS日志的分析,到如今支持IT、呼叫中心、安全、测试、业务研发等多个部门超过200种日志型数据的实时检索与分析。 一路走来,愉悦了大家,也死磕了自己。

目前我们最大的日志单集群有120个data node,运行于70台物理服务器上。数据规模如下:
  • 单日索引数据条数600亿,新增索引文件25TB (含一个复制片则为50TB)
  • 业务高峰期峰值索引速率维持在百万条/秒
  • 历史数据保留时长根据业务需求制定,从10天 - 90天不等
  • 集群共3441个索引、17000个分片、数据总量约9300亿, 磁盘总消耗1PB
  • Kibana用户600多人, 每日来自Kibana和第三方的API调用共63万次
  • 查询响应时间百分位 75%:0.160s  90%:1.640s 95%:6.691s 99%:14.0039s


运维这样大规模的ES集群,有哪些值得注意的地方?

一. 必不可少的工具
工欲善其事必先利其器,从一开始,哪怕就只有几个node,就应该使用分布式配置管理工具来做集群的部署。随着应用的成熟,集群规模的逐步扩大,效率的提升会凸显。 官方提供了ES Puppet Module和Chef Cookbook,熟悉这两个工具的同学可以直接拿过来用。 我们自己则是采用的Ansible,编写了一套Playbook来达到类似的效果。 用熟这类工具,对于集群的初始部署,配置批量更改,集群版本升级,重启故障结点都会快捷和安全许多。
第二个必备利器就是sense插件。通过这个插件直接调用集群的restful API,在做集群和索引的状态查看,索引配置更改的时候非常方便。语法提示和自动补全功能更是实用,减少了翻看文档的频率。在Kibana5里面,sense已经成为一个内置的控制台,无需额外安装。

二. 硬件配置
我们采用的是32vcoreCPU + 128GB RAM的服务器,磁盘配置大部分服务器是12块4TB SATA机械磁盘做的Raid0,少部分机器是刚上了不久的6块800GB SSD raid0,主要目的是想做冷热数据分离,后面谈到集群架构的时候,再进一步解释一下如何利用硬件资源。

三. 集群的管理
  1. 首先很有必要对ES的结点做角色划分和隔离。大家知道ES的data node除了放数据以外,也可以兼任master和client的角色,多数同学会将这些角色混入到data node。然而对于一个规模较大,用户较多的集群,master和client在一些极端使用情况下可能会有性能瓶颈甚至内存溢出,从而使得共存的data node故障。data node的故障恢复涉及到数据的迁移,对集群资源有一定消耗,容易造成数据写入延迟或者查询减慢。如果将master和client独立出来,一旦出现问题,重启后几乎是瞬间就恢复的,对用户几乎没有任何影响。另外将这些角色独立出来的以后,也将对应的计算资源消耗从data node剥离出来,更容易掌握data node资源消耗与写入量和查询量之间的联系,便于做容量管理和规划。
  2. 避免过高的并发,包括控制shard数量和threadpool的数量。在写入量和查询性能能够满足的前提下,为索引分配尽量少的分片。分片过多会带来诸多负面影响,例如:每次查询后需要汇总排序的数据更多;过多的并发带来的线程切换造成过多的CPU损耗;索引的删除和配置更新更慢Issue#18776; 过多的shard也带来更多小的segment,而过多的小segment会带来非常显著的heap内存消耗,特别是如果查询线程配置得很多的情况下。 配置过大的threadpool更是会产生很多诡异的性能问题Issue#18161里所描述的问题就是我们所经历过的。 默认的Theadpool大小一般来说工作得很不错了。
  3. 冷热数据最好做分离。对于日志型应用来说,一般是每天建立一个新索引,当天的热索引在写入的同时也会有较多的查询。如果上面还存有比较长时间之前的冷数据,那么当用户做大跨度的历史数据查询的时候,过多的磁盘IO和CPU消耗很容易拖慢写入,造成数据的延迟。所以我们用了一部分机器来做冷数据的存储,利用ES可以给结点配置自定义属性的功能,为冷结点加上"boxtype":"weak"的标识,每晚通过维护脚本更新冷数据的索引路由设置index.routing.allocation.{require|include|exclude},让数据自动向冷结点迁移。 冷数据的特性是不再写入,用户查的频率较低,但量级可能很大。比如我们有个索引每天2TB,并且用户要求保持过去90天数据随时可查。保持这么大量的索引为open状态,并非只消耗磁盘空间。ES为了快速访问磁盘上的索引文件,需要在内存里驻留一些数据(索引文件的索引),也就是所谓的segment memory。稍微熟悉ES的同学知道,JVM heap分配不能超过32GB,对于我们128GB RAM, 48TB磁盘空间的机器而言,如果只跑一个ES实例,只能利用到32GB不到的heap,当heap快用饱和的时候,磁盘上保存的索引文件还不到10TB,这样显然是不经济的。 因此我们决定在冷结点上跑3个ES实例,每个分配31GB heap空间,从而可以在一台物理服务器上存储30多TB的索引数据并保持open状态,供用户随时搜索。 实际使用下来,由于冷数据搜索频率不高,也没有写入,即时只剩余35GB内存给os做文件系统缓存,查询性能还是可以满足需求的。
  4. 不同数据量级的shard最好隔离到不同组别的结点。 大家知道ES会自己平衡shard在集群的分布,这个自动平衡的逻辑主要考量三个因素。其一同一索引下的shard尽量分散到不同的结点;其二每个结点上的shard数量尽量接近;其三结点的磁盘有足够的剩余空间。这个策略只能保证shard数量分布均匀,而并不能保证数据大小分布均匀。 实际应用中,我们有200多种索引,数据量级差别很大,大的一天几个TB,小的一个月才几个GB,并且每种类型的数据保留时长又千差万别。抛出的问题,就是如何能比较平衡并充分的利用所有节点的资源。 针对这个问题,我们还是通过对结点添加属性标签来做分组,结合index routing控制的方式来做一些精细化的控制。尽量让不同量级的数据使用不同组别的结点,使得每个组内结点上的数据量比较容易自动平衡。
  5. 定期做索引的force merge,并且最好是每个shard merge成一个segment。前面提到过,heap消耗与segment数量也有关系,force merge可以显著降低这种消耗。 如果merge成一个segment还有一个好处,就是对于terms aggregation,搜索时无需构造Global Ordinals,可以提升聚合速度。


四. 版本选择
我们在2.4版本上稳定跑了很长时间,比较保守的同学可以上2.4,激进有精力折腾的可以考虑最新的5.0。 我们集群两周前从v2.4.0升级到了v5.0.0这个版本,除了升级第一周遇到一个不稳定的问题以外,感觉新版本带来的以下特性还是非常值得去升级的:
  • 结点启动的Bootstrap过程加入了很多关键系统参数设置的核验,比如Max File Descriptors, Memory Lock, Virtual Memory设置等等,如果设置不正确会拒绝启动并抛出异常。 与其带着错误的系统参数启动,并在日后造成性能问题,不如启动失败告知用户问题,是个很好的设计!
  • 索引性能提升。升级后在同样索引速率下,我们看到cpu消耗下降非常明显,除了对索引速率提升有帮助,也会一定程度提升搜索速率。
  • 新的数值型数据结构,存储空间更小,Range和地理位置计算更快速
  • Instant Aggregation对于类似now-7d to now这样的范围查询聚合能够做cache了,实际使用下来,效果明显,用户在Kibana上跑个过去一周数据的聚合,头2次刷新慢点,之后有cache了几乎就瞬间刷出!
  • 更多的保护措施保证集群的稳定,比如对一次搜索hit的shard数量做了限制,增强了circuit breaker的特性,更好的防护集群资源被坏查询耗尽。


升级第一周,我们的冷数据结点出现间歇性不响应问题,从而刨出3个issue提交给官方:
Issue#21595 Issue#21612 Issue#21611
第一个问题确认为Bug,将在5.0.2修复,其他两个目前还不清楚根源,看起来也只在我们的应用场景里遇到了。所幸问题都找到了了规避措施,实施这些措施以后,最近一周我们的集群重新回到以前2.4版本时期的稳定状态。


五. 监控
不差钱没空折腾的建议还是买官方的xpack省心,有精力折腾的,利用ES各种丰富的stats api,用自己熟悉的监控工具采集数据,可视化出来就好了。 那么多监控指标,最最关键的还是以下几类:
  1. 各类Thread pool的使用情况,active/queue/reject可视化出来。 判断集群是否有性能瓶颈了,看看业务高峰期各类queue是不是很高,reject是不是经常发生,基本可以做到心里有数。
  2. JVM的heap used%以及old GC的频率,如果old GC频率很高,并且多次GC过后heap used%几乎下不来,说明heap压力太大,要考虑扩容了。(也有可能是有问题的查询或者聚合造成的,需要结合用户访问记录来判断)。
  3. Segment memory大小和Segment的数量。节点上存放的索引较多的时候,这两个指标就值得关注,要知道segment memory是常驻heap不会被GC回收的,因此当heap压力太大的时候,可以结合这个指标判断是否是因为节点上存放的数据过多,需要扩容。Segement的数量也是比较关键的,如果小的segment非常多,比如有几千,即使segment memory本身不多,但是在搜索线程很多的情况下,依然会吃掉相当多的heap,原因是lucene为每个segment会在thread local里记录状态信息,这块的heap内存开销和(segment数量* thread数量)相关。
  4. 很有必要记录用户的访问记录。我们只开放了http api给用户,前置了一个nginx做http代理,将用户第三方api的访问记录通过access log全部记录下来。通过分析访问记录,可以在集群出现性能问题时,快速找到问题根源,对于问题排查和性能优化都很有帮助。


最后就是多上手实践,遇到问题多查官方资料,多Google看是否有其他人遇到同类问题,精力充足有编程背景的同学也可以多刨刨源码。

16 个评论

全部的干货,辛苦wood叔。
指导路线,对我帮助很大
不错
太赞了,携程真是大家大业哇,集群规模如此之大
很有借鉴意义~~~~~谢谢分享!
学习了。。太感谢wood叔了
太感谢了,学习了
来自实战经验的分享,很值得收藏。准备把冷热分离做到我们现在的环境中去~~
很有借鉴意义。
请问下你们日志模糊搜索是用的分词么?
模糊搜索是需要搜索分词字段的
结合index routing控制的方式来做一些精细化的控制。尽量让不同量级的数据使用不同组别的结点,使得每个组内结点上的数据量比较容易自动平衡。

分级能举个例子么,是按 shard 的大小分?
我思考了下,这样反而好像会浪费机器
举个例子
curl -s x.6x.7x.11:9200/_cat/shards\?bytes=b|awk '/hot/{if ($6 >10737418240) print $1}'|awk -F '-' '{print $1}'|sort -nr|uniq -c
16 opxs_doxlog
58 opxs_dxct
192 xys_xxp

xys_xxp 这个索引原来分摊在 7 个节点上,可能每个节点该索引的分片数有一些差距,如果做了 shard 精细控制,只分配到 5台机器上,那么每个节点的该索引分片数平均了,但是由于节点的减少,每个节点上的该分配数增加了,这不是降低了查询性能?除非机器真的非常多?求 wood 叔叔指教
减少索引分配的结点,理论上是降低了查询性能,但也要视情况而定。当shard分配不均匀时,shard多的那个结点容易成为读写的热点,可能导致部分结点的空闲资源无法发挥作用。在结点数量不是很多的情况下,最好是设置索引的shard总量(primary+shard)是可用结点数量的整数倍,这样可以最大程度利用所有硬件资源。
写的真好!

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