对话 Kibana 之父：如果需要，你应该自己动手编写工具
资讯动态 • medcl 发表了文章 • 2 个评论 • 8865 次浏览 • 2017-01-11 11:45
转载：http://www.infoq.com/cn/news/2 ... nTool
在 Elastic 中国开发者大会 2016上，ELK 正式宣布更名为“Elastic Stack”，Elastic公司称其开源项目累计已经有8000万次下载。Elastic Stack 最新版本为5.0，从此，Elastic公司会对Elasticsearch、Kibana、Logstash、Beats、X-Pack进行统一规划以同版本号码发布。会上，Kibana 的原作者 Rashid Khan 进行了题为《Kibana 5.0: The Window into the Elastic Stack》。 PPT下载：http://elasticsearch.cn/article/122
早在2001年，Rashid 就接触了运维工作，他的第一份工作是在摩根大通集团做网络运维管理分析员。2012年，Rashid 在美国一家媒体公司担任架构工程师，并且研发了 Kibana 的初始版本，那时他的目的是专门设计界面以适配 Logstash，如今 Kibana 已经逐渐演变成了 Elasticsearch 的分析平台。运维出身的他是在怎样的情况下开始了 Kibana 开发，Kibana 走到今天经历了什么，将来 Kibana 的发展会是怎样的？InfoQ 对 Rashid 进行了采访，以下文章来自于采访稿件的整理。
作为运维人员，我亟须优化日志搜索
开始的时候做运维工作遇到很多问题，on call待命，甚至在凌晨2点被叫醒；这种工作状态让我感到很厌烦。往往，在日志中可以发现问题所在，但是需要花费好久时间才能找到。
于是，我寻找有哪些开源软件可以做基本的日志搜索，然后发现了Logstash和与之配合使用的Elasticsearch。经过测试，我发现Elasticsearch速度很快并且提供我所需要的功能；然后我就开始编写一套非常简单的interface作为补充展示，大概花费了我几天的时间。这就是第一版Kibana的诞生过程，当时是采用PHP编写的，功能是可以展示日志并配有搜索入口，目的是把这个工具可以交付给我的boss，使得他无需我的参与便可以使用这个interface。需要提一句的是，Elasticsearch 对于Web编程很友好，并且日志数据按照日期排列。
在全职投入 Kibana 为 Elastic 公司工作之前，我一直从事运维工作并且我非常喜欢运维工作。因为这段实践经验帮助我体会到了运维人的问题和困难，这让我知道了需要创造一个什么样的工具。我依然认为运维是一个非常有挑战的工作，让所有的东西都正常地运转起来。
编程吧，动手创造自己的工具
的确，我是运维人员，但是我还自己动手开发工具。这在美国越来越普遍了，因为大家意识到，如果你可以编写代码，你的工作会轻松很多，代码可以代替你进行重复工作。通过代码实现自动化是正确的途径，没有人愿意不停地做同样的事情。
编写Kibana是因为我当时没有发现一个适合我的工具，于是我决定自己动手。第一版Kibana是用PHP写的，第二版是用Ruby，第三版之后是用JavaScript。我不害怕学习心得语言，因为学语言并不难，Ruby或者JavaScript的语言掌握仅仅是简单的熟悉语法，并没有接触到实际项目中复杂的事情。而重写Kibana的工作也并不复杂，因为其实Elasticsearch做的工作最重。
“哪种编程语言最好？”说实话，其实这个问题的讨论对我而言并不重要。重要的是，为你的工作选择恰当的语言。PHP在我心中仍然有一席之地，我认为它依然是一个好的语言，可能很多人有异议，但是我认为它简单易上手、稳定变化慢，相关工具也很容易上手。Node.js相对来说，比较复杂；Node社区也意识到这个问题，并且正在改进。比如说，当时我选择了Ruby重写Kibana，是因为Logstash是用JRuby写的，Elasticsearch 使用Java写的（JRuby可以理解为Ruby可以跑在JVM里面）。当时想把 Kibana 的 Ruby那个版本是因为想放到Logstash中，但是没有成功。所以，接下来我们研发了Kibana 3 。
在开发Kibana之前，我用过Graphite，但是为什么依然不满足呢？首先，Graphite很棒，所有关于数字、指标、时间序列的事情。但是那个时候，我需要的是一个可以做日志搜索的东西，需要有一个Dashboard可以给出一个图片。我非常希望从日志中获得信息并且把它们和预定的指标绑定在一起，实际上这些幕后工作都是Elasticsearch做的，并且速度真的快很多。此外需要考虑到扩展性，Graphite对于它适合的大小还算可以，即使超过了极限，更多的数据对应着更多的CPU消耗；但是想扩展很多的话，就很困难了，这一点上Graphite还有很多可以提升的空间，Elastic Stack就可以很轻松地实现。
不过，我依然很喜欢Graphite，我也依然认为这是一个有需求的工具，并且它其实是可以和Elasticsearch、Kibana结合在一起使用的。Architecture dependent的问题困扰了很多人， 比如32bit和64bit两者之间，即便是传输一个文件也不能工作，这是一个非常可怕的事情。Graphite 解决了这个问题，并且界面很美，功能强大 。Kibana也解决了很多相似的问题， 尤其是加上了Elasticsearch的配合，解决了许多我在做运维工作时总是非常想做的工作。
从来没有犹豫过是否开源
12岁的时候就开始接触开源项目了，所以在写Kibana的时候从来没有犹豫过要不要把它开源。
开始的时候我们只是把需求写在纸上，然后一条条做。放到Github之后，看到下载量不断上升我们感到很吃惊。我们没有想到，原来这么多人都面临这同样的问题，没有想到大家对这样的一个开源项目如此需要。开源的目的就是为了能帮助人们，最初我也曾疑惑有可能根本没有人用；然后发现越来越多的人在讨论、使用它。现在Elastic Stack是一个开源整体，把个人的事业career放在服务其他人的开源项目上，并能收获到好的反馈，这让我们感到很开心、很欣慰。
当时的小愿望，现在的大公司
Kibana第一版存在仅仅几周。是因为我开始使用Ruby进行重写，这大概花费了两周的时间。因为Logstash使用Ruby写的（即便当时我并不会Ruby），而我的目的就是让Kibana适配Logstash和Elasticsearch，让三者在一起可以协作获得更多的信息。当时我的想法就是让三个工具可以无缝衔接起来好似一个工具一样，有趣的是，这仅仅是当时我自己的一个愿望，后来Elasticsearch的人联系我问要不要合并在成为同一家公司，我们才发现彼此的看法竟然不谋而合。
我现在依然是on call的。在 Elastic 公司，我们有on call轮班制。其实这是与用户交流的机会，这是我们 Elastic 每一个开发者都非常珍视的机会。在对用户支持的过程中，我们可以更清晰地了解用户的需求和真实使用情况；还有一些其他方式，比如会议、沙龙、见面会等，任何可以帮助我们与社区连接的。在我看来，在用户发生问题时，你在他身边并且帮助修复问题：没有比这个更好的工作方式。所以，on call不是折磨，是机会。
Kibana的下一步：数据挖掘、角色报表
1、数据挖掘，精益求精
最开始在做日志分析的那个时候，坦率地讲，我并没有关联到了Data mining。因为那时只是想先把问题弄清楚。但是在把所有的问题都解决完（这些并不难，只是花时间而已），实现了最初我们想要的Kibana之后，运维的工作量就大大减少了。
一切都运转得很顺利之后，我们开始思考怎样能把事情做得越来越好，尽量少地产生问题。我们可以获得数据，并且发现了一些问题发生的规律：问题的发生节点，比如说往往半夜三点、发布新版本之后；问题的发生频率，哪些问题非常热门，我们需要把对应的工作放在CDN上；问题的优化处理，发生问题之后如何最快地回滚。机器学习很强有力，而且对于运维人员而言，越少的红色提示越幸福。但是目前我的考虑是，能做到提前预警就已经很棒了。
基于这些思考，我们认为需要开始进行数据挖掘的工作了，这样才把事情做得越来越好，才能更大程度地帮助公司用户。在五六年前，很少会有人想到运维团队可以给出商业业务的指导意见，但是现在这开始越来越普遍。
2、接下来，Dashboard不会只有public一种
此前Kibana的Dashboard是完全公开的，没有角色区分。我知道一些其他的工具提供了包边权限区分的功能。最初的时候，只是想保持事情的简单化，Kibana并没有考虑到把Dashboard做成基于角色的，我们考虑更多的是产品易用性、功能，而没有打算触及安全模块。对于我们自己而言，这并不是过去那些年优先级第一的事项。最开始Kibana的主要矛盾是怎样把内容展现出来，打造Elasticsearch的良好用户界面，所以那个时候是界面是对所有用户可见的。而权限的控制我们是在Elasticsearch上面实现的，搜索、索引、集群操作添加是在Elasticsearch，也就是说我们首先Elasticsearch中实现数据层的安全。
接下来，我们考虑怎样把安全性延展到Kibana中，对不同角色进行区分化的搜索展示。（此前，有一个插件可以满足在Kibana中进行 Elasticsearch 用户的控制。代码是开源的，任何公司都可以编写自己的安全模块，并且我们也乐意帮助他们）在决定做一件事情之后我们就希望把一件事情做得非常好，而不是半途而废。
Kibana in Elastic Stack 5.0
研发情况
研发出新功能的第一版本通常很快，但是需要不断的测试确保所有运转正常。Elastic Stack5.0 的所有功能大概花费了9个月的研发时间。在决策哪些功能需要研发时，我们有几周的考虑时间，还会参考社区中的反馈。然后我们还会给开发者一些自主空间，我们试着避免总是给某些人下发某些任务。我们认为最好主意并不来自与管理层或者经理，而是来自于那些与用户交流频繁的软件工程师，花费很多时间做客户支持的同事。会面通常是远程的，因为我们是个分布式的公司，公司成员分布于30多个国家，一共470多人。Kibana部分的研发、测试和运营人员一共有20多人。
如果有两个程序员所做的事情是一样的话，没有关系这不是重复劳动，反而可以让产品更加优化，两个人可以互相讨论加速功能研发；否则的话产品会被程序员打上过强的个人烙印，最终让产品交付给客户的是整个团队。
会一直并且只是配合Elasticsearch
是的，我们没有其他 datasource 的计划，因为我们大部分的使用case是要有时间序列的。
最开始融合在一起的是 Elasticsearch 和 Logstash，然后 Kibana 参与进来。在这个融合的过程中，遇到任何冲突或者改变，我们的评判标准都是怎样对用户而言更友好。举例说明，安全问题最佳的解决是在数据层，搜索非常占用内存，使用ES可以做很复杂的事情，在旧版本的 Kibana 中，可以使用 Elasticsearch 的 API，但是这拖缓了速度，并且用户可能会做一些危险的事情。在 Kibana 和 Elasticsearch 融合之后，我再也没有那样做了，对于一些重的内存需求工作不会在UI层（Kibana）而是会放到数据层（ES），用最少的内存，让尽可能多的计算脱离 JVM heap ，放入socket breaker，让我们管理更简洁干净并做到在UI可追踪。
Kibana的美学
Kibana最初的设计师只是我一个人，现在当然我们有了自己的很优秀的设计师，这是很被看重的部分，没有外包出去。因为我们需要和设计团队频繁地交流，不断地给予反馈，和工程团队。这是我们公司文化的一个重要部分。
你想一想这是运维人员需要终日面对的工具，没有人愿意一直看着丑的东西；此外，也希望Kibana可以让运维人员的boss们感到惊艳，我们希望可以帮助使用者产生非常美的工作。
写在最后
在采访结束时，InfoQ问Rashid是否可以给广大读者一些建议，Rashid想了想说：
在 Elastic 中国开发者大会 2016上，ELK 正式宣布更名为“Elastic Stack”，Elastic公司称其开源项目累计已经有8000万次下载。Elastic Stack 最新版本为5.0，从此，Elastic公司会对Elasticsearch、Kibana、Logstash、Beats、X-Pack进行统一规划以同版本号码发布。会上，Kibana 的原作者 Rashid Khan 进行了题为《Kibana 5.0: The Window into the Elastic Stack》。 PPT下载：http://elasticsearch.cn/article/122
早在2001年，Rashid 就接触了运维工作，他的第一份工作是在摩根大通集团做网络运维管理分析员。2012年，Rashid 在美国一家媒体公司担任架构工程师，并且研发了 Kibana 的初始版本，那时他的目的是专门设计界面以适配 Logstash，如今 Kibana 已经逐渐演变成了 Elasticsearch 的分析平台。运维出身的他是在怎样的情况下开始了 Kibana 开发，Kibana 走到今天经历了什么，将来 Kibana 的发展会是怎样的？InfoQ 对 Rashid 进行了采访，以下文章来自于采访稿件的整理。
作为运维人员，我亟须优化日志搜索
开始的时候做运维工作遇到很多问题，on call待命，甚至在凌晨2点被叫醒；这种工作状态让我感到很厌烦。往往，在日志中可以发现问题所在，但是需要花费好久时间才能找到。
于是，我寻找有哪些开源软件可以做基本的日志搜索，然后发现了Logstash和与之配合使用的Elasticsearch。经过测试，我发现Elasticsearch速度很快并且提供我所需要的功能；然后我就开始编写一套非常简单的interface作为补充展示，大概花费了我几天的时间。这就是第一版Kibana的诞生过程，当时是采用PHP编写的，功能是可以展示日志并配有搜索入口，目的是把这个工具可以交付给我的boss，使得他无需我的参与便可以使用这个interface。需要提一句的是，Elasticsearch 对于Web编程很友好，并且日志数据按照日期排列。
在全职投入 Kibana 为 Elastic 公司工作之前，我一直从事运维工作并且我非常喜欢运维工作。因为这段实践经验帮助我体会到了运维人的问题和困难，这让我知道了需要创造一个什么样的工具。我依然认为运维是一个非常有挑战的工作，让所有的东西都正常地运转起来。
编程吧，动手创造自己的工具
的确，我是运维人员，但是我还自己动手开发工具。这在美国越来越普遍了，因为大家意识到，如果你可以编写代码，你的工作会轻松很多，代码可以代替你进行重复工作。通过代码实现自动化是正确的途径，没有人愿意不停地做同样的事情。
编写Kibana是因为我当时没有发现一个适合我的工具，于是我决定自己动手。第一版Kibana是用PHP写的，第二版是用Ruby，第三版之后是用JavaScript。我不害怕学习心得语言，因为学语言并不难，Ruby或者JavaScript的语言掌握仅仅是简单的熟悉语法，并没有接触到实际项目中复杂的事情。而重写Kibana的工作也并不复杂，因为其实Elasticsearch做的工作最重。
“哪种编程语言最好？”说实话，其实这个问题的讨论对我而言并不重要。重要的是，为你的工作选择恰当的语言。PHP在我心中仍然有一席之地，我认为它依然是一个好的语言，可能很多人有异议，但是我认为它简单易上手、稳定变化慢，相关工具也很容易上手。Node.js相对来说，比较复杂；Node社区也意识到这个问题，并且正在改进。比如说，当时我选择了Ruby重写Kibana，是因为Logstash是用JRuby写的，Elasticsearch 使用Java写的（JRuby可以理解为Ruby可以跑在JVM里面）。当时想把 Kibana 的 Ruby那个版本是因为想放到Logstash中，但是没有成功。所以，接下来我们研发了Kibana 3 。
在开发Kibana之前，我用过Graphite，但是为什么依然不满足呢？首先，Graphite很棒，所有关于数字、指标、时间序列的事情。但是那个时候，我需要的是一个可以做日志搜索的东西，需要有一个Dashboard可以给出一个图片。我非常希望从日志中获得信息并且把它们和预定的指标绑定在一起，实际上这些幕后工作都是Elasticsearch做的，并且速度真的快很多。此外需要考虑到扩展性，Graphite对于它适合的大小还算可以，即使超过了极限，更多的数据对应着更多的CPU消耗；但是想扩展很多的话，就很困难了，这一点上Graphite还有很多可以提升的空间，Elastic Stack就可以很轻松地实现。
不过，我依然很喜欢Graphite，我也依然认为这是一个有需求的工具，并且它其实是可以和Elasticsearch、Kibana结合在一起使用的。Architecture dependent的问题困扰了很多人， 比如32bit和64bit两者之间，即便是传输一个文件也不能工作，这是一个非常可怕的事情。Graphite 解决了这个问题，并且界面很美，功能强大 。Kibana也解决了很多相似的问题， 尤其是加上了Elasticsearch的配合，解决了许多我在做运维工作时总是非常想做的工作。
从来没有犹豫过是否开源
12岁的时候就开始接触开源项目了，所以在写Kibana的时候从来没有犹豫过要不要把它开源。
开始的时候我们只是把需求写在纸上，然后一条条做。放到Github之后，看到下载量不断上升我们感到很吃惊。我们没有想到，原来这么多人都面临这同样的问题，没有想到大家对这样的一个开源项目如此需要。开源的目的就是为了能帮助人们，最初我也曾疑惑有可能根本没有人用；然后发现越来越多的人在讨论、使用它。现在Elastic Stack是一个开源整体，把个人的事业career放在服务其他人的开源项目上，并能收获到好的反馈，这让我们感到很开心、很欣慰。
当时的小愿望，现在的大公司
Kibana第一版存在仅仅几周。是因为我开始使用Ruby进行重写，这大概花费了两周的时间。因为Logstash使用Ruby写的（即便当时我并不会Ruby），而我的目的就是让Kibana适配Logstash和Elasticsearch，让三者在一起可以协作获得更多的信息。当时我的想法就是让三个工具可以无缝衔接起来好似一个工具一样，有趣的是，这仅仅是当时我自己的一个愿望，后来Elasticsearch的人联系我问要不要合并在成为同一家公司，我们才发现彼此的看法竟然不谋而合。
我现在依然是on call的。在 Elastic 公司，我们有on call轮班制。其实这是与用户交流的机会，这是我们 Elastic 每一个开发者都非常珍视的机会。在对用户支持的过程中，我们可以更清晰地了解用户的需求和真实使用情况；还有一些其他方式，比如会议、沙龙、见面会等，任何可以帮助我们与社区连接的。在我看来，在用户发生问题时，你在他身边并且帮助修复问题：没有比这个更好的工作方式。所以，on call不是折磨，是机会。
Kibana的下一步：数据挖掘、角色报表
1、数据挖掘，精益求精
最开始在做日志分析的那个时候，坦率地讲，我并没有关联到了Data mining。因为那时只是想先把问题弄清楚。但是在把所有的问题都解决完（这些并不难，只是花时间而已），实现了最初我们想要的Kibana之后，运维的工作量就大大减少了。
一切都运转得很顺利之后，我们开始思考怎样能把事情做得越来越好，尽量少地产生问题。我们可以获得数据，并且发现了一些问题发生的规律：问题的发生节点，比如说往往半夜三点、发布新版本之后；问题的发生频率，哪些问题非常热门，我们需要把对应的工作放在CDN上；问题的优化处理，发生问题之后如何最快地回滚。机器学习很强有力，而且对于运维人员而言，越少的红色提示越幸福。但是目前我的考虑是，能做到提前预警就已经很棒了。
基于这些思考，我们认为需要开始进行数据挖掘的工作了，这样才把事情做得越来越好，才能更大程度地帮助公司用户。在五六年前，很少会有人想到运维团队可以给出商业业务的指导意见，但是现在这开始越来越普遍。
2、接下来，Dashboard不会只有public一种
此前Kibana的Dashboard是完全公开的，没有角色区分。我知道一些其他的工具提供了包边权限区分的功能。最初的时候，只是想保持事情的简单化，Kibana并没有考虑到把Dashboard做成基于角色的，我们考虑更多的是产品易用性、功能，而没有打算触及安全模块。对于我们自己而言，这并不是过去那些年优先级第一的事项。最开始Kibana的主要矛盾是怎样把内容展现出来，打造Elasticsearch的良好用户界面，所以那个时候是界面是对所有用户可见的。而权限的控制我们是在Elasticsearch上面实现的，搜索、索引、集群操作添加是在Elasticsearch，也就是说我们首先Elasticsearch中实现数据层的安全。
接下来，我们考虑怎样把安全性延展到Kibana中，对不同角色进行区分化的搜索展示。（此前，有一个插件可以满足在Kibana中进行 Elasticsearch 用户的控制。代码是开源的，任何公司都可以编写自己的安全模块，并且我们也乐意帮助他们）在决定做一件事情之后我们就希望把一件事情做得非常好，而不是半途而废。
Kibana in Elastic Stack 5.0
研发情况
研发出新功能的第一版本通常很快，但是需要不断的测试确保所有运转正常。Elastic Stack5.0 的所有功能大概花费了9个月的研发时间。在决策哪些功能需要研发时，我们有几周的考虑时间，还会参考社区中的反馈。然后我们还会给开发者一些自主空间，我们试着避免总是给某些人下发某些任务。我们认为最好主意并不来自与管理层或者经理，而是来自于那些与用户交流频繁的软件工程师，花费很多时间做客户支持的同事。会面通常是远程的，因为我们是个分布式的公司，公司成员分布于30多个国家，一共470多人。Kibana部分的研发、测试和运营人员一共有20多人。
如果有两个程序员所做的事情是一样的话，没有关系这不是重复劳动，反而可以让产品更加优化，两个人可以互相讨论加速功能研发；否则的话产品会被程序员打上过强的个人烙印，最终让产品交付给客户的是整个团队。
会一直并且只是配合Elasticsearch
是的，我们没有其他 datasource 的计划，因为我们大部分的使用case是要有时间序列的。
最开始融合在一起的是 Elasticsearch 和 Logstash，然后 Kibana 参与进来。在这个融合的过程中，遇到任何冲突或者改变，我们的评判标准都是怎样对用户而言更友好。举例说明，安全问题最佳的解决是在数据层，搜索非常占用内存，使用ES可以做很复杂的事情，在旧版本的 Kibana 中，可以使用 Elasticsearch 的 API，但是这拖缓了速度，并且用户可能会做一些危险的事情。在 Kibana 和 Elasticsearch 融合之后，我再也没有那样做了，对于一些重的内存需求工作不会在UI层（Kibana）而是会放到数据层（ES），用最少的内存，让尽可能多的计算脱离 JVM heap ，放入socket breaker，让我们管理更简洁干净并做到在UI可追踪。
Kibana的美学
Kibana最初的设计师只是我一个人，现在当然我们有了自己的很优秀的设计师，这是很被看重的部分，没有外包出去。因为我们需要和设计团队频繁地交流，不断地给予反馈，和工程团队。这是我们公司文化的一个重要部分。
你想一想这是运维人员需要终日面对的工具，没有人愿意一直看着丑的东西；此外，也希望Kibana可以让运维人员的boss们感到惊艳，我们希望可以帮助使用者产生非常美的工作。
写在最后
在采访结束时，InfoQ问Rashid是否可以给广大读者一些建议，Rashid想了想说：
如果你有一个想法，把它code出来，build起来。不要等其他人的开源代码，有可能你会等到，但是有可能你永远等不到。在你写出来之后，你没准会收获惊喜。
Day 14: Elasticsearch 5 入坑指南
Advent • kennywu76 发表了文章 • 33 个评论 • 27337 次浏览 • 2016-12-15 13:16
尝鲜
10月26日，Elasticsearch5.0.0 GA终于放出，携程ES Ops团队也在第一时间在DEV和UAT环境分别进行了2.4.0 至5.0.0的升级和测试。升级完成后，除了部分Query不向前兼容（主要是Filtered Query)，需要在应用端做一些修改以外，未发现其他问题。通过监控系统看对比升级前后的主要系统指标，在同等索引量的情况下，CPU使用率有明显下降 ( 30% - 50%左右) ，相信性能方面5.0应该是有较大提升的。
在测试环境稳定运行了2周以后，我们决定选定一个生产集群进行升级，考验新版本在更为复杂的用户环境下的表现。 出于对业务影响最小化的考虑，用于日志分析的集群被圈定为升级目标。该集群也是携程十几个集群中规模最大的一个，共有120个数据结点运行于70台物理机上，总数据量接近1PB。
升级前需要做一些准备工作，下载官方的Migration Helper插件，检查集群设置和索引的兼容性。对于不兼容的配置项，MH会详尽列出，其中标注为红色部分为为升级前必须修改项。1.x版本创建的索引，是无法直接升级到5的，需要先在2.x集群里做一次reindex 。 MH提供了不兼容索引扫描功能，对于找到的不兼容索引，可以直接在UI上发起reindex操作，等待结束即可。 如果是用于业务搜索集群，数据可能比较重要，建议升级前做一个Snapshot，万一升级过程出现意外，可以回退版本从备份里快速恢复数据。我们的日志集群数据量极大，也没有对数据100%不丢的要求，因此升级前没有做Snapshot。 做完所有的准备工作后，预先通知所有用户集群升级的时间以及可能产生的影响，选定了周五深夜用户低峰期，开始正式升级工作。
首先通过Ansible将新版本批量部署到所有结点并统一配置，紧接着对原有集群做了Full Stop，校验所有的ES已经停下后，开始Full Start。整个过程比较顺利，所有结点正常启动，数据恢复完成后，集群重新回到正常服务状态。
周末两天运行，未发现有任何的异样，CPU利用率也降了不少，看起来很靠谱……直到周一
踏坑
周一早上，随着用户访问量高峰来临，马上浮现出一个诡异的现象： 索引速率遇到了瓶颈，数据开始在前置的消息队列(Kafka)里堆积。 从监控数据看，尽管所有的数据结点CPU消耗都比上周同期低，磁盘IO也很低，但索引速率却低了很多。反复对比查看升级前后各类监控指标后，终于发现一个可疑点，所有结点的网络流量比升级前高了好几倍！ 在集群架构上，我们是单独架设了几台client node做为数据写入和分发的入口，现在这几个node的网络流量已经饱和，成为数据写入的瓶颈。一开始，怀疑是否2.4启用了tcp压缩，而5.0取消了，但翻查官方文档后发现transport.tcp.compress在2.4和5.0里默认都是关闭的！ 这时候只有两个解决办法了，要么启用tcp压缩，要么扩容client node。 先考虑了一下tcp压缩的方案，快速扒了一下ES源码，在transport.TcpTransport这个类里，sendRequest和sendResponse两个方法会根据transport.tcp.compress设置来决定发送的消息是否要经过压缩，而在messageReceived方法则会读取消息头部的状态信息，探测消息是否经过压缩以及压缩的方法，而后决定是否需要解压，以及采用的解压方式。 这样看起来，ES是允许tcp压缩和不压缩的结点之间通讯的，那么只对client node启用压缩应该就可以了。测试环境测试过后，验证了想法的可行性。于是对生产的client node开启tcp压缩，同时在数据发送端(hangout的ES output)也启用tcp压缩，重启client node后入口网络流量降到和之前2.4差不多的程度，问题得到规避。 针对这个问题在Github上提交了issue https://github.com/elastic/ela ... 21612， 但未得到官方合理的解释。
解决好这个问题，另外一个问题来了，很多执行大量历史数据搜索的用户反映出不了结果。 从监控数据看，这类查询的搜索耗时非常久，直到网关300秒超时（查询api前置的nginx代理)。我们之前对集群设置过Global Search timeout为60s，用来保护集群资源过多被超高代价的查询消耗，在2.4版本是有效果的，现在看来不起作用了。手动测试了一下，这个参数果然失效！ 于是向官方报告了第2个问题：https://github.com/elastic/ela ... 21595 。 这个问题很快被官方确认为Bug，修复也很快加入到了5.0.2。 为了规避这个问题，我们只好临时修改了一下Kibana以及第三方API访问要经过的nginx proxy，默认为所有的search request加入一个超时选项。此后，问题有一些缓解，但仍然发现用户查询大范围历史数据时，部分用于存储历史数据的结点响应很慢。
我们的集群是做了冷热分离的结构的，热节点主要承担写入和存放过去24小时数据，冷结点没有写入，查询频率也低，所以为了最大化利用硬件资源，一台物理机上跑了3个实例，这样一台128GB内存的机器可以存放下近30TB的索引。查看冷结点的监控数据，看到用户查询期间磁盘的read IO非常高，直接将磁盘IO Util%撑到100%，并且可持续数小时，同时search thread pool有大量的active thread处于无法完成状态，search queue不断攀升直至饱和、开始reject。 表象上看search thread似乎一直在尝试从磁盘大量读取数据，一次search甚至可以持续几十分钟至一个小时，耗尽了所有的搜索线程，导致拒绝后续的搜索服务。 于是Github上报了第3个issue: https://github.com/elastic/ela ... 21611 这个问题找到解决办法之前，我们只能通过反复重启有问题的冷结点来缓解。 和官方讨论过程中，得知5.0在Lucene文件访问方式上有一个比较大的改动，2.4使用mmapfs读取索引文件的部分，而5.0以后改为用mmapfs读取索引文件的全部。怀疑问题和这个变动有关，尝试将所有索引文件的设置改为NIOFS后，问题迎刃而解。 搜索性能一下回到了2.4时代，再也没出现搜索线程超长时间执行的问题。之后找时间复现了这个问题，并抓取了线程栈，看到长时间执行的搜索线程一直在做Global Ordinal的构造工作。 至于为何会这样，还不清楚。 从官方给出的信息看，底层索引文件的访问模式是没有变化的，仅仅是将文件读取方式全部改成了mmapfs，理论上应该性能更好，但是看起来在我们这种一台机器跑多个ES实例，所有分配的heap为系统缓存3倍的极端用例下，大范围的数据搜索可能造成过高的磁盘读IO，集群性能指数级下降。
以上问题前后耗了4天才完全规避掉，支持团队连续熬夜后集群总算回复到平稳状态。然而好景不长，运行一段时间以后，数据结点出现疑似内存泄漏现象。结点总数据没怎么增加、甚至还有减少的情况下，heap使用率一只呈攀升趋势，Old GC无法回收内存。这个问题对用户影响较小，通过监控我们可以及时发现内存即将用尽的结点，做一次重启很快就恢复了。 为排查根源，我们对一个有问题的结点做了dump，通过MAT工具分析，看到meta data相关的一个alias对象被实例化了有6600万次之多！ 在Github上提交了第四个issue: https://github.com/elastic/ela ... 22013，不多久被确认为已知问题https://github.com/elastic/ela ... 21284 ,在5.0.1已经修复。
最后还存在一个master node内存泄漏的问题，这个问题在2.4.0时代就存在了，升级到5.0.0以后依然没有修复。由于我们的master node和data node是分离的，所以这个问题比较容易通过监控发现，解决方式也很简单和迅速，重启master node即可，对用户完全无影响。之后不久，5.0.2版本正式发布，release notes里提到了对这个问题的修复 https://github.com/elastic/ela ... 21578 。
上周周末我们将集群rolling upgrade到了5.0.2，global search timeout失效和两个内存泄漏的问题从根源上解决掉了。 网络流量增大的问题依然存在，仍然需要通过启用client结点的transport.tcp.compress规避。 冷结点搜索性能的问题没看到有提及，估计没解决，安全起见，还是保持索引的文件系统为NIOFS。升级完成运行一段时间后，可以肯定，5.0.2已经比较稳定。
心得
升到5.0.2后，对于其中一组数据结点这两天特意加了点索引负载，通过监控数据将v5.0.2与2.4.0做实际运行环境的索引吞吐量对比。
在近似的CPU使用率和load情况下，5.0.2能够支撑更大的吞吐量。另外5.0带来的Instant aggregation功能，对于跨多个索引的时序类型数据的聚合也可以有效Cache了，在使用Kibana的时候提速感觉非常明显。
升级过程虽然遇到很多波折，但由于集群架构上做了角色分离(client,master,data)和冷热分离，因而Bug引起的故障比较容易被限定在一个较小的范围而不至于影响所有的功能和所有的用户。 故障点定位更加容易，规避措施也更容易实施。 部分规避措施实施过程中甚至对用户是完全无影响的，比如: 重启内存泄漏的master node)。详尽的监控为问题的发现和诊断提供了有力的支持。
Elasticsearch是非常复杂的系统，官方的测试无法覆盖所有的用例场景和数据规模，一些极端的应用场景可能触发某个深藏的Bug或者缺陷而陷入困境。 因此对于稳定性要求极高的应用，最好还是采用经过长时间考验的版本，比如v2.4.2。
10月26日，Elasticsearch5.0.0 GA终于放出，携程ES Ops团队也在第一时间在DEV和UAT环境分别进行了2.4.0 至5.0.0的升级和测试。升级完成后，除了部分Query不向前兼容（主要是Filtered Query)，需要在应用端做一些修改以外，未发现其他问题。通过监控系统看对比升级前后的主要系统指标，在同等索引量的情况下，CPU使用率有明显下降 ( 30% - 50%左右) ，相信性能方面5.0应该是有较大提升的。
在测试环境稳定运行了2周以后，我们决定选定一个生产集群进行升级，考验新版本在更为复杂的用户环境下的表现。 出于对业务影响最小化的考虑，用于日志分析的集群被圈定为升级目标。该集群也是携程十几个集群中规模最大的一个，共有120个数据结点运行于70台物理机上，总数据量接近1PB。
升级前需要做一些准备工作，下载官方的Migration Helper插件，检查集群设置和索引的兼容性。对于不兼容的配置项，MH会详尽列出，其中标注为红色部分为为升级前必须修改项。1.x版本创建的索引，是无法直接升级到5的，需要先在2.x集群里做一次reindex 。 MH提供了不兼容索引扫描功能，对于找到的不兼容索引，可以直接在UI上发起reindex操作，等待结束即可。 如果是用于业务搜索集群，数据可能比较重要，建议升级前做一个Snapshot，万一升级过程出现意外，可以回退版本从备份里快速恢复数据。我们的日志集群数据量极大，也没有对数据100%不丢的要求，因此升级前没有做Snapshot。 做完所有的准备工作后，预先通知所有用户集群升级的时间以及可能产生的影响，选定了周五深夜用户低峰期，开始正式升级工作。
首先通过Ansible将新版本批量部署到所有结点并统一配置，紧接着对原有集群做了Full Stop，校验所有的ES已经停下后，开始Full Start。整个过程比较顺利，所有结点正常启动，数据恢复完成后，集群重新回到正常服务状态。
周末两天运行，未发现有任何的异样，CPU利用率也降了不少，看起来很靠谱……直到周一
踏坑
周一早上，随着用户访问量高峰来临，马上浮现出一个诡异的现象： 索引速率遇到了瓶颈，数据开始在前置的消息队列(Kafka)里堆积。 从监控数据看，尽管所有的数据结点CPU消耗都比上周同期低，磁盘IO也很低，但索引速率却低了很多。反复对比查看升级前后各类监控指标后，终于发现一个可疑点，所有结点的网络流量比升级前高了好几倍！ 在集群架构上，我们是单独架设了几台client node做为数据写入和分发的入口，现在这几个node的网络流量已经饱和，成为数据写入的瓶颈。一开始，怀疑是否2.4启用了tcp压缩，而5.0取消了，但翻查官方文档后发现transport.tcp.compress在2.4和5.0里默认都是关闭的！ 这时候只有两个解决办法了，要么启用tcp压缩，要么扩容client node。 先考虑了一下tcp压缩的方案，快速扒了一下ES源码，在transport.TcpTransport这个类里，sendRequest和sendResponse两个方法会根据transport.tcp.compress设置来决定发送的消息是否要经过压缩，而在messageReceived方法则会读取消息头部的状态信息，探测消息是否经过压缩以及压缩的方法，而后决定是否需要解压，以及采用的解压方式。 这样看起来，ES是允许tcp压缩和不压缩的结点之间通讯的，那么只对client node启用压缩应该就可以了。测试环境测试过后，验证了想法的可行性。于是对生产的client node开启tcp压缩，同时在数据发送端(hangout的ES output)也启用tcp压缩，重启client node后入口网络流量降到和之前2.4差不多的程度，问题得到规避。 针对这个问题在Github上提交了issue https://github.com/elastic/ela ... 21612， 但未得到官方合理的解释。
解决好这个问题，另外一个问题来了，很多执行大量历史数据搜索的用户反映出不了结果。 从监控数据看，这类查询的搜索耗时非常久，直到网关300秒超时（查询api前置的nginx代理)。我们之前对集群设置过Global Search timeout为60s，用来保护集群资源过多被超高代价的查询消耗，在2.4版本是有效果的，现在看来不起作用了。手动测试了一下，这个参数果然失效！ 于是向官方报告了第2个问题：https://github.com/elastic/ela ... 21595 。 这个问题很快被官方确认为Bug，修复也很快加入到了5.0.2。 为了规避这个问题，我们只好临时修改了一下Kibana以及第三方API访问要经过的nginx proxy，默认为所有的search request加入一个超时选项。此后，问题有一些缓解，但仍然发现用户查询大范围历史数据时，部分用于存储历史数据的结点响应很慢。
我们的集群是做了冷热分离的结构的，热节点主要承担写入和存放过去24小时数据，冷结点没有写入，查询频率也低，所以为了最大化利用硬件资源，一台物理机上跑了3个实例，这样一台128GB内存的机器可以存放下近30TB的索引。查看冷结点的监控数据，看到用户查询期间磁盘的read IO非常高，直接将磁盘IO Util%撑到100%，并且可持续数小时，同时search thread pool有大量的active thread处于无法完成状态，search queue不断攀升直至饱和、开始reject。 表象上看search thread似乎一直在尝试从磁盘大量读取数据，一次search甚至可以持续几十分钟至一个小时，耗尽了所有的搜索线程，导致拒绝后续的搜索服务。 于是Github上报了第3个issue: https://github.com/elastic/ela ... 21611 这个问题找到解决办法之前，我们只能通过反复重启有问题的冷结点来缓解。 和官方讨论过程中，得知5.0在Lucene文件访问方式上有一个比较大的改动，2.4使用mmapfs读取索引文件的部分，而5.0以后改为用mmapfs读取索引文件的全部。怀疑问题和这个变动有关，尝试将所有索引文件的设置改为NIOFS后，问题迎刃而解。 搜索性能一下回到了2.4时代，再也没出现搜索线程超长时间执行的问题。之后找时间复现了这个问题，并抓取了线程栈，看到长时间执行的搜索线程一直在做Global Ordinal的构造工作。 至于为何会这样，还不清楚。 从官方给出的信息看，底层索引文件的访问模式是没有变化的，仅仅是将文件读取方式全部改成了mmapfs，理论上应该性能更好，但是看起来在我们这种一台机器跑多个ES实例，所有分配的heap为系统缓存3倍的极端用例下，大范围的数据搜索可能造成过高的磁盘读IO，集群性能指数级下降。
以上问题前后耗了4天才完全规避掉，支持团队连续熬夜后集群总算回复到平稳状态。然而好景不长，运行一段时间以后，数据结点出现疑似内存泄漏现象。结点总数据没怎么增加、甚至还有减少的情况下，heap使用率一只呈攀升趋势，Old GC无法回收内存。这个问题对用户影响较小，通过监控我们可以及时发现内存即将用尽的结点，做一次重启很快就恢复了。 为排查根源，我们对一个有问题的结点做了dump，通过MAT工具分析，看到meta data相关的一个alias对象被实例化了有6600万次之多！ 在Github上提交了第四个issue: https://github.com/elastic/ela ... 22013，不多久被确认为已知问题https://github.com/elastic/ela ... 21284 ,在5.0.1已经修复。
最后还存在一个master node内存泄漏的问题，这个问题在2.4.0时代就存在了，升级到5.0.0以后依然没有修复。由于我们的master node和data node是分离的，所以这个问题比较容易通过监控发现，解决方式也很简单和迅速，重启master node即可，对用户完全无影响。之后不久，5.0.2版本正式发布，release notes里提到了对这个问题的修复 https://github.com/elastic/ela ... 21578 。
上周周末我们将集群rolling upgrade到了5.0.2，global search timeout失效和两个内存泄漏的问题从根源上解决掉了。 网络流量增大的问题依然存在，仍然需要通过启用client结点的transport.tcp.compress规避。 冷结点搜索性能的问题没看到有提及，估计没解决，安全起见，还是保持索引的文件系统为NIOFS。升级完成运行一段时间后，可以肯定，5.0.2已经比较稳定。
心得
升到5.0.2后，对于其中一组数据结点这两天特意加了点索引负载，通过监控数据将v5.0.2与2.4.0做实际运行环境的索引吞吐量对比。
在近似的CPU使用率和load情况下，5.0.2能够支撑更大的吞吐量。另外5.0带来的Instant aggregation功能，对于跨多个索引的时序类型数据的聚合也可以有效Cache了，在使用Kibana的时候提速感觉非常明显。
升级过程虽然遇到很多波折，但由于集群架构上做了角色分离(client,master,data)和冷热分离，因而Bug引起的故障比较容易被限定在一个较小的范围而不至于影响所有的功能和所有的用户。 故障点定位更加容易，规避措施也更容易实施。 部分规避措施实施过程中甚至对用户是完全无影响的，比如: 重启内存泄漏的master node)。详尽的监控为问题的发现和诊断提供了有力的支持。
Elasticsearch是非常复杂的系统，官方的测试无法覆盖所有的用例场景和数据规模，一些极端的应用场景可能触发某个深藏的Bug或者缺陷而陷入困境。 因此对于稳定性要求极高的应用，最好还是采用经过长时间考验的版本，比如v2.4.2。
Day1: 大规模Elasticsearch集群管理心得
Advent • kennywu76 发表了文章 • 83 个评论 • 48018 次浏览 • 2016-12-02 10:07
【携程旅行网 吴晓刚】
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:
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
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:
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:
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。
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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:
- 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。
- 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)。
- 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。
- 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。
常用链接及资源索引
资料分享 • medcl 发表了文章 • 3 个评论 • 7484 次浏览 • 2015-11-01 19:37
Elastic 社区： http://elasticsearch.cn
社区活动：
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相关书籍
[官方] Elasticsearch 权威指南: https://www.elastic.co/guide/cn/index.html
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工具
Grok Debugger（国内镜像）：http://grok.elasticsearch.cn
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Elastic情报局：https://index.elasticsearch.cn
欢迎补充完善!!
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蜻蜓 FM：https://www.qingting.fm/channels/244978/
Slack 讨论组：[url=https://join.slack.com/t/elastic-cn]https://join.slack.com/t/elastic-cn[/url]
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官方资源：
Elastic 官方网站：http://elastic.co
Elastic 用户大会： http://elasticon.com
Elastic 源代码：http://github.com/elastic
Elastic 案例大全： https://github.com/elastic/examples/
Elastic@Speakdeck: https://speakerdeck.com/elastic
Elastic@Vimeo: https://vimeo.com/elasticsearch
Elastic@Youtube: https://www.youtube.com/user/elasticsearch
Elastic@Facebook: http://www.facebook.com/elastic.co
Elastic@Twitter: https://www.twitter.com/elastic
Elastic@Linkedin: https://www.linkedin.com/company/elastic-co
Elastic@Xing: https://www.xing.com/companies/elastic.co
相关书籍
[官方] Elasticsearch 权威指南: https://www.elastic.co/guide/cn/index.html
ELKStack中文指南: http://elkguide.elasticsearch.cn/
Kibana 中文指南：http://chenryn.gitbooks.io/kibana-guide-cn/
Exploring elasticsearch: http://exploringelasticsearch.com/
其他资源
Elasticsearch Stackshare: https://stackshare.io/elasticsearch
工具
Grok Debugger（国内镜像）：http://grok.elasticsearch.cn
Grokdebug：http://grokdebug.herokuapp.com
Elastic情报局：https://index.elasticsearch.cn
欢迎补充完善!!
