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Elastic日报 第67期 (2017-10-12)

1.awesome elasticstack
http://t.cn/RO2qZJx
2.用filebeat处理mysql日志到es
http://t.cn/ROiWg0k
3.使用filebeat的注意事项
http://t.cn/ROiWFsE

编辑:金桥
归档:https://elasticsearch.cn/article/309
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1.awesome elasticstack
http://t.cn/RO2qZJx
2.用filebeat处理mysql日志到es
http://t.cn/ROiWg0k
3.使用filebeat的注意事项
http://t.cn/ROiWFsE

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Elastic日报 第66期 (2017-10-11)

1.Elasticsearch Log日志文件的那些事儿(请自备梯子)
http://t.cn/ROJXBR1
2.还在为 Elasticsearch 集群规划发愁吗?来看看完美方案吧!
http://t.cn/ROJaPRo
3.来看看 Kibana 6 新增的 dashboard only 模式吧! 
http://t.cn/ROJaiqT

编辑:rockybean
归档:https://elasticsearch.cn/article/308
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1.Elasticsearch Log日志文件的那些事儿(请自备梯子)
http://t.cn/ROJXBR1
2.还在为 Elasticsearch 集群规划发愁吗?来看看完美方案吧!
http://t.cn/ROJaPRo
3.来看看 Kibana 6 新增的 dashboard only 模式吧! 
http://t.cn/ROJaiqT

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Elastic日报 第65期 (2017-10-10)

1.一步一步教你如何保证elastic-stack数据的安全。
http://t.cn/ROqjpND 
2.数据分析师的探险之旅,X-Pack还是R?
http://t.cn/ROqjYzk 
3.深入分析如何使用ES中的父子文档。
http://t.cn/ROqjmzP 

编辑:叮咚光军
归档:https://elasticsearch.cn/article/307 
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1.一步一步教你如何保证elastic-stack数据的安全。
http://t.cn/ROqjpND 
2.数据分析师的探险之旅,X-Pack还是R?
http://t.cn/ROqjYzk 
3.深入分析如何使用ES中的父子文档。
http://t.cn/ROqjmzP 

编辑:叮咚光军
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Elastic日报 第64期 (2017-10-09)

1、Elastic十年工程师老司机带你了解timelion的魔力
http://t.cn/Rowh1dl

2、即刻技术团队带来的的mongodb-elasticsearch 数据同步方案。
http://t.cn/RaOonLb

3、集群太多?数据不方便管理?来看看Netflix的es自动化管理运维工具:Raigad
http://t.cn/ROGTENC

编辑:cyberdak
归档:https://www.elasticsearch.cn/article/306
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1、Elastic十年工程师老司机带你了解timelion的魔力
http://t.cn/Rowh1dl

2、即刻技术团队带来的的mongodb-elasticsearch 数据同步方案。
http://t.cn/RaOonLb

3、集群太多?数据不方便管理?来看看Netflix的es自动化管理运维工具:Raigad
http://t.cn/ROGTENC

编辑:cyberdak
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Elastic日报 第63期 (2017-09-30)

1、你知道es提取词干的算法原理吗?
http://t.cn/R0Y5CoA
2、利用机器学习来分析你的nginx日志吧
http://t.cn/R0Yc58j
3、如何最大程度地保证es集群安全?
http://t.cn/R0Y9vxc
4、Elastic线下活动已有5个主题,欢迎报名分享:
https://elasticsearch.cn/article/261
编辑:bsll
归档:https://www.elasticsearch.cn/article/305
订阅:https://tinyletter.com/elastic-daily
PS: 预祝大家国庆节快乐,然后中秋节快乐!节日里多吃多睡多玩多开心,日报编辑们也要去过节了,因此日报暂停更新8日,节日后再见啦!
 
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1、你知道es提取词干的算法原理吗?
http://t.cn/R0Y5CoA
2、利用机器学习来分析你的nginx日志吧
http://t.cn/R0Yc58j
3、如何最大程度地保证es集群安全?
http://t.cn/R0Y9vxc
4、Elastic线下活动已有5个主题,欢迎报名分享:
https://elasticsearch.cn/article/261
编辑:bsll
归档:https://www.elasticsearch.cn/article/305
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一例Query Cache引起的性能问题分析

【携程旅行网 吴晓刚】

注:本文是针对Elastic中文社区问题question#2484 的分析和总结。

问题概述

一个线上集群,执行的Query DSL都是一样的,只是参数不同。 统计数据显示98-99%的查询响应速度都很快,只需要4 -6ms, 但有1%左右的查询响应时间在100ms - 200ms。 集群硬件配置较高,使用的SSD,系统可用内存远高于索引文件大小总和,并且线上已经运行有一段时间,数据应该已经充分预热。


诊断过程及结论

比较巧的是,问题提出者刚好是我们自家公司的开发者,因此内部联系沟通了下,为问题的快速诊断提供了不少便利。

首先用公司的监控系统排查了一遍集群所有关键数据,未发现任何可能引起查询耗时高的性能瓶颈问题。 因此初步怀疑就是有查询本身比较慢。 幸好公司有应用埋点系统和日志系统,因此很方便的拿到了应用端发出的一些慢查询样例,包括请求体以及耗时。

以下是埋点系统里记录的一个耗时150ms的查询 (隐去了敏感信息,去掉了非关键部分):

POST /xxxindex/xxxdb/_search?routing=Mxxxxxxx
{
  "from": 0,
  "size": 100,
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "bool": {
            "must": [
              {
                "bool": {
                  "must": [
                    {
                      "bool": {
                        "should": [
                          {
                            "match_phrase": {
                              "ord_orders_uid": {
                                "query": "Mxxxxxxx",
                                "slop": 0,
                                "boost": 1
                              }
                            }
                          }
                        ],
                        "disable_coord": false,
                        "adjust_pure_negative": true,
                        "boost": 1
                      }
                    },
                    {
                      "range": {
                        "ord_orders_orderdate": {
                          "from": "1405032032",
                          "to":   "1504014193",
                          "include_lower": true,
                          "include_upper": true,
                          "boost": 1
                        }
                      }
                    },
                    {
                      "term": {
                        "ord_orders_ispackageorder": {
                          "value": 0,
                          "boost": 1
                        }
                      }
                    },
                    {
                      "bool": {
                        "must_not": [
                          {
                            "exists": {
                              "field": "ord_hideorder_orderid",
                              "boost": 1
                            }
                          }
                        ],
                        "disable_coord": false,
                        "adjust_pure_negative": true,
                        "boost": 1
                      }
                    }
                  ],
                  "disable_coord": false,
                  "adjust_pure_negative": true,
                  "boost": 1
                }
              }
            ],
            "disable_coord": false,
            "adjust_pure_negative": true,
            "boost": 1
          }
        }
      ],
      "disable_coord": false,
      "adjust_pure_negative": true,
      "boost": 1
    }
  }
}

拿到查询后,自己手动执行了一下,0 hits,耗时1ms。  心里明白,命中了Query Cache,所以才会这么快。 

于是用clear api清掉Query Cache,然后再执行几次,有以下发现:

  • 头两次查询耗时38ms左右。 这是因为没有cache,需要访问倒排索引,耗时符合预期。 之所以两次同样耗时,是因为索引有1个复制片,两次查询分别分配到主和副片上。
  • 接下来两次查询耗时150ms左右。  这里要打一个大大的问号???
  • 之后不管再查询多少次, 耗时全部是1ms,因为又开始命中Cache。

至此,大致明白,埋点系统里记录到的高耗时查询,是步骤2的两次操作。 什么操作耗时这么久呢? 根据经验,我判断主要是用于为range filter生成缓存,也就生成生成文档列表的bitmap,然后存放到Query Cache里。 

这个集群版本是5.1.1, 而我记得ES某个5版本开始,去掉了对term filter的cache,理由是term filter速度足够快,缓存term filter往往得不偿失。 查了官方release notes,证实这个改变正好是从5.1.1开始的#21566,因此上面查询里的term filters被排除掉,注意力集中到了查询里唯一的一个range filter。 

单独执行了一下这个range filter,match的文档是千万数量级的。 询问用户,为何这个range filter会hit这么多文档,得知用户主要就是查询从当前时间开始至过去1年的数据,类似于做了一个now-1y  TO now这样的过滤。至此初步得出结论,因为这个range filter匹配的文档太多了,在Query Cache里为这个filter构建bitmap耗时会有些高,应该就是它带来了那额外的100多个ms。

但是还有一个待解释的问题,这种高耗时查询比例为何这么高? 再仔细想想也就明白了:因为这个集群的搜索并发量还是有点高,300 -400/s的样子,加上时间字段的精度是秒,所以,在某一秒刚开始的时候,头2次查询因为没有cache,耗时可能在38ms左右,之后会有2次查询因为需要缓存range filter,耗时会增加到150-200ms的样子,之后这1秒里剩余的查询都会命中cache,全部是几个ms, 直到下一秒开始, 周而复始。 因为每秒钟都产生2个这样需要构建缓存的查询,耗时较高,对比每秒几百次的查询量,换算成百分比就有点高了。

那么怎么解决这个问题? 对于大量含有从now-xxx TO now这样的range查询,实际上官方的文档有对应的加速技巧介绍:tune-for-search-speed.html#_search_rounded_dates 。也就是说,将查询时间的上下限round到整分钟,或者整小时,让range filter可以缓存得更久,避免出现这种过于频繁重建cache的情况。

{
   "range": {
       "my_date": {
       "gte": "now-1y/h",
        "lte": "now-1y/h"
      }
    }
}

在原始Query里,将range filter写成上述形式,手动测试证实可行,range filter有效期延长到1小时,从而每个小时里,只需要为range filter重建2次Cache,至此问题解决。


总结:

  1. Cache并非建得越多越好,因为Cache的生成和Evict会带来额外的开销。特别是结果集非常大的filter,缓存的代价相对查询本身可能非常高。
  2. ES 5.1.1开始取消了Terms filter Cache,因为Terms filter执行非常快,取消缓存多数情况下反而可以提高性能。
  3. 大量用到Now-xxxd To Now这样的Range filter时,可以借助round date技巧,提高Cache的有效期,减轻频繁重建Cache带来的性能问题。
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【携程旅行网 吴晓刚】

注:本文是针对Elastic中文社区问题question#2484 的分析和总结。

问题概述

一个线上集群,执行的Query DSL都是一样的,只是参数不同。 统计数据显示98-99%的查询响应速度都很快,只需要4 -6ms, 但有1%左右的查询响应时间在100ms - 200ms。 集群硬件配置较高,使用的SSD,系统可用内存远高于索引文件大小总和,并且线上已经运行有一段时间,数据应该已经充分预热。


诊断过程及结论

比较巧的是,问题提出者刚好是我们自家公司的开发者,因此内部联系沟通了下,为问题的快速诊断提供了不少便利。

首先用公司的监控系统排查了一遍集群所有关键数据,未发现任何可能引起查询耗时高的性能瓶颈问题。 因此初步怀疑就是有查询本身比较慢。 幸好公司有应用埋点系统和日志系统,因此很方便的拿到了应用端发出的一些慢查询样例,包括请求体以及耗时。

以下是埋点系统里记录的一个耗时150ms的查询 (隐去了敏感信息,去掉了非关键部分):

POST /xxxindex/xxxdb/_search?routing=Mxxxxxxx
{
  "from": 0,
  "size": 100,
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "bool": {
            "must": [
              {
                "bool": {
                  "must": [
                    {
                      "bool": {
                        "should": [
                          {
                            "match_phrase": {
                              "ord_orders_uid": {
                                "query": "Mxxxxxxx",
                                "slop": 0,
                                "boost": 1
                              }
                            }
                          }
                        ],
                        "disable_coord": false,
                        "adjust_pure_negative": true,
                        "boost": 1
                      }
                    },
                    {
                      "range": {
                        "ord_orders_orderdate": {
                          "from": "1405032032",
                          "to":   "1504014193",
                          "include_lower": true,
                          "include_upper": true,
                          "boost": 1
                        }
                      }
                    },
                    {
                      "term": {
                        "ord_orders_ispackageorder": {
                          "value": 0,
                          "boost": 1
                        }
                      }
                    },
                    {
                      "bool": {
                        "must_not": [
                          {
                            "exists": {
                              "field": "ord_hideorder_orderid",
                              "boost": 1
                            }
                          }
                        ],
                        "disable_coord": false,
                        "adjust_pure_negative": true,
                        "boost": 1
                      }
                    }
                  ],
                  "disable_coord": false,
                  "adjust_pure_negative": true,
                  "boost": 1
                }
              }
            ],
            "disable_coord": false,
            "adjust_pure_negative": true,
            "boost": 1
          }
        }
      ],
      "disable_coord": false,
      "adjust_pure_negative": true,
      "boost": 1
    }
  }
}

拿到查询后,自己手动执行了一下,0 hits,耗时1ms。  心里明白,命中了Query Cache,所以才会这么快。 

于是用clear api清掉Query Cache,然后再执行几次,有以下发现:

  • 头两次查询耗时38ms左右。 这是因为没有cache,需要访问倒排索引,耗时符合预期。 之所以两次同样耗时,是因为索引有1个复制片,两次查询分别分配到主和副片上。
  • 接下来两次查询耗时150ms左右。  这里要打一个大大的问号???
  • 之后不管再查询多少次, 耗时全部是1ms,因为又开始命中Cache。

至此,大致明白,埋点系统里记录到的高耗时查询,是步骤2的两次操作。 什么操作耗时这么久呢? 根据经验,我判断主要是用于为range filter生成缓存,也就生成生成文档列表的bitmap,然后存放到Query Cache里。 

这个集群版本是5.1.1, 而我记得ES某个5版本开始,去掉了对term filter的cache,理由是term filter速度足够快,缓存term filter往往得不偿失。 查了官方release notes,证实这个改变正好是从5.1.1开始的#21566,因此上面查询里的term filters被排除掉,注意力集中到了查询里唯一的一个range filter。 

单独执行了一下这个range filter,match的文档是千万数量级的。 询问用户,为何这个range filter会hit这么多文档,得知用户主要就是查询从当前时间开始至过去1年的数据,类似于做了一个now-1y  TO now这样的过滤。至此初步得出结论,因为这个range filter匹配的文档太多了,在Query Cache里为这个filter构建bitmap耗时会有些高,应该就是它带来了那额外的100多个ms。

但是还有一个待解释的问题,这种高耗时查询比例为何这么高? 再仔细想想也就明白了:因为这个集群的搜索并发量还是有点高,300 -400/s的样子,加上时间字段的精度是秒,所以,在某一秒刚开始的时候,头2次查询因为没有cache,耗时可能在38ms左右,之后会有2次查询因为需要缓存range filter,耗时会增加到150-200ms的样子,之后这1秒里剩余的查询都会命中cache,全部是几个ms, 直到下一秒开始, 周而复始。 因为每秒钟都产生2个这样需要构建缓存的查询,耗时较高,对比每秒几百次的查询量,换算成百分比就有点高了。

那么怎么解决这个问题? 对于大量含有从now-xxx TO now这样的range查询,实际上官方的文档有对应的加速技巧介绍:tune-for-search-speed.html#_search_rounded_dates 。也就是说,将查询时间的上下限round到整分钟,或者整小时,让range filter可以缓存得更久,避免出现这种过于频繁重建cache的情况。

{
   "range": {
       "my_date": {
       "gte": "now-1y/h",
        "lte": "now-1y/h"
      }
    }
}

在原始Query里,将range filter写成上述形式,手动测试证实可行,range filter有效期延长到1小时,从而每个小时里,只需要为range filter重建2次Cache,至此问题解决。


总结:

  1. Cache并非建得越多越好,因为Cache的生成和Evict会带来额外的开销。特别是结果集非常大的filter,缓存的代价相对查询本身可能非常高。
  2. ES 5.1.1开始取消了Terms filter Cache,因为Terms filter执行非常快,取消缓存多数情况下反而可以提高性能。
  3. 大量用到Now-xxxd To Now这样的Range filter时,可以借助round date技巧,提高Cache的有效期,减轻频繁重建Cache带来的性能问题。
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文件(txt,html,pdf,word...)导入到Elasticsearch实现全文检索

百度Fscrawler或ambar
百度Fscrawler或ambar

Elastic日报 第62期 (2017-09-29)

1、profiling 工具 | 一眼看透慢查询!
http://t.cn/RInoI4c 
2、ElasticSearch的实时日志系统架构与总结。
http://t.cn/RaX2lMm 
3、你早该知道的Elasticsearch性能指标!
http://t.cn/R0Nn3KK 
4、P2P领域ES实战经验分享!
http://t.cn/R0NmyhU 

编辑:laoyang360
归档:https://www.elasticsearch.cn/article/302 
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1、profiling 工具 | 一眼看透慢查询!
http://t.cn/RInoI4c 
2、ElasticSearch的实时日志系统架构与总结。
http://t.cn/RaX2lMm 
3、你早该知道的Elasticsearch性能指标!
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4、P2P领域ES实战经验分享!
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中文值的字段是string的类型吗?我有一个字段类型一直显示unknown

我新增加了一个字段,对应的值是中文的

QQ图片20170928162123.png

 如上图 我的这个字段类型一直是unknown,下图是配置方式:

QQ图片20170928162329.png

 es 是5.4的
logstash 5.4
kibana 5.4
 
 
 
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我新增加了一个字段,对应的值是中文的

QQ图片20170928162123.png

 如上图 我的这个字段类型一直是unknown,下图是配置方式:

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 es 是5.4的
logstash 5.4
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Kibana 插件开发教程

最近公司有开发kibana plugin 需求,正好有时间研究这块。现将自己学习过程及官方资源写成一个浅显易懂的kibana plugin 开发教程书籍
 
 
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内容还在持续增加,欢迎有这方面经验的人加入我们。
 
 
 
案例一下 博客,欢迎follower,欢迎交流!
 
 
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Elastic日报 第61期 (2017-09-28)

1.将elasticsearch的数据自动metric到prometheus http://t.cn/R09JjJh
2.详解Elasticsearch的nested类型aggregations? http://t.cn/R0Nk3EA
3.社区热议:elasticsearch的中文打分到底是怎样的呢? https://elasticsearch.cn/question/2275

编辑:金桥
归档:https://elasticsearch.cn/article/299
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1.将elasticsearch的数据自动metric到prometheus http://t.cn/R09JjJh
2.详解Elasticsearch的nested类型aggregations? http://t.cn/R0Nk3EA
3.社区热议:elasticsearch的中文打分到底是怎样的呢? https://elasticsearch.cn/question/2275

编辑:金桥
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Elastic日报 第60期 (2017-09-27)

1. Elasticsearch大文件检索性能优化
http://t.cn/R0SZfFx 
2. 利用Elasticsearch、Beats、Logstash、Grafana完成API实时监控(需要翻墙)
http://t.cn/R0SZo52 
3. 小众SKD Elasticsearch的Lua客户端(Github)
http://t.cn/RLZkGbS 
 
滴滴招聘:
https://elasticsearch.cn/article/296 
 
编辑:江水
归档:https://elasticsearch.cn/article/298 
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1. Elasticsearch大文件检索性能优化
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2. 利用Elasticsearch、Beats、Logstash、Grafana完成API实时监控(需要翻墙)
http://t.cn/R0SZo52 
3. 小众SKD Elasticsearch的Lua客户端(Github)
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滴滴招聘:
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【滴滴招聘】ES技术专家

工作地点:杭州

薪资待遇:25k ~ 50k

工作挑战:
 
PB级数据的检索平台,峰值千万条数据的实时写入,1000+ES节点,数百个线上应用场景的支撑。

工作职责:

1. 独立完成中大型项目的系统分析、设计,并能够完成核心代码的编写,确保技术方案能够按计划要求,高质量的完成;
2. 具有一定的技术架构思维,确保设计的技术方案、开发的代码有较高性能、质量保障、扩展性,前瞻性;
3. 对技术有较强的钻研及学习精神,能够深入了解开源技术、现有系统技术等相关技术原理,出现问题时能够通过较强的技术手段较好的解决问题;

岗位要求:

1. JAVA基础扎实,理解io、多线程、集合等基础框架,对JVM原理有一定的了解;
2. 3年及以上使用JAVA开发的经验,对于用过的开源框架,能了解到它的原理和机制;
3. 对spring,mybatis,kafka,spark,elasticsearch等开源框架熟悉者优先;
4. 熟悉分布式系统的设计和应用,能对分布式常用技术进行合理应用,解决问题;
5. 掌握多线程及高性能的设计与编码及性能调优;有高并发应用开发经验优先;
6. 学习能力强,适应能力好;具备耐心/细心的品质;
7. 我们希望你喜欢去看及尝试最新的技术,追求编写优雅的代码,从技术趋势和思路上能影响技术团队
 
简历投递:weizijun@didichuxing.com
 
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工作地点:杭州

薪资待遇:25k ~ 50k

工作挑战:
 
PB级数据的检索平台,峰值千万条数据的实时写入,1000+ES节点,数百个线上应用场景的支撑。

工作职责:

1. 独立完成中大型项目的系统分析、设计,并能够完成核心代码的编写,确保技术方案能够按计划要求,高质量的完成;
2. 具有一定的技术架构思维,确保设计的技术方案、开发的代码有较高性能、质量保障、扩展性,前瞻性;
3. 对技术有较强的钻研及学习精神,能够深入了解开源技术、现有系统技术等相关技术原理,出现问题时能够通过较强的技术手段较好的解决问题;

岗位要求:

1. JAVA基础扎实,理解io、多线程、集合等基础框架,对JVM原理有一定的了解;
2. 3年及以上使用JAVA开发的经验,对于用过的开源框架,能了解到它的原理和机制;
3. 对spring,mybatis,kafka,spark,elasticsearch等开源框架熟悉者优先;
4. 熟悉分布式系统的设计和应用,能对分布式常用技术进行合理应用,解决问题;
5. 掌握多线程及高性能的设计与编码及性能调优;有高并发应用开发经验优先;
6. 学习能力强,适应能力好;具备耐心/细心的品质;
7. 我们希望你喜欢去看及尝试最新的技术,追求编写优雅的代码,从技术趋势和思路上能影响技术团队
 
简历投递:weizijun@didichuxing.com
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Elastic日报 第59期 (2017-09-26)

1.如何用亚马逊S3存储一个ES服务索引。
http://t.cn/R0fAJwK 
2.ELK实战 - 利用Nginx日志分析API耗时。
http://t.cn/R6sgQfU 
3.Kibana中的地区分布图和仪表盘工具,强大而又实用。
http://t.cn/Rpry9fv 

编辑:叮咚光军
归档:https://elasticsearch.cn/article/295 
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1.如何用亚马逊S3存储一个ES服务索引。
http://t.cn/R0fAJwK 
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3.Kibana中的地区分布图和仪表盘工具,强大而又实用。
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​Elastic日报 第58期 (2017-09-25)

1.沃玛特的准实时零售数据分析。
http://t.cn/R0cFOIz

2.(自备梯子)如何完成360亿数据的reindex。
http://t.cn/R0VPRLa

3.使用Beats?elastic发布了一个关于Beats的问卷,填写它来帮助Beats更好的发展。
http://t.cn/R0VZZAL 

编辑:cyberdak
归档:https://elasticsearch.cn/article/294
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1.沃玛特的准实时零售数据分析。
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2.(自备梯子)如何完成360亿数据的reindex。
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3.使用Beats?elastic发布了一个关于Beats的问卷,填写它来帮助Beats更好的发展。
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编辑:cyberdak
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