背景

前段时间，为了降低用户使用ElasticSearch的存储成本，我们做了数据的冷热分离。为了保持集群磁盘利用率不变，我们减少了热节点数量。ElasticSearch集群开始出现写入瓶颈，节点产生大量的写入rejected，大量从kafka同步的数据出现写入延迟。我们深入分析写入瓶颈，找到了突破点，最终将Elasticsearch的写入性能提升一倍以上，解决了ElasticSearch瓶颈导致的写入延迟。这篇文章介绍了我们是如何发现写入瓶颈，并对瓶颈进行深入分析，最终进行了创新性优化，极大的提升了写入性能。

写入瓶颈分析

发现瓶颈

我们去分析这些延迟问题的时候，发现了一些不太好解释的现象。之前做性能测试时，ES节点cpu利用率能超过80%，而生产环境延迟索引所在的节点cpu资源只使用了不到50%，集群平均cpu利用率不到40%，这时候IO和网络带宽也没有压力。通过提升写入资源，写入速度基本没增加。于是我们开始一探究竟，我们选取了一个索引进行验证，该索引使用10个ES节点。从下图看到，写入速度不到20w/s，10个ES节点的cpu，峰值在40-50%之间。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

为了确认客户端资源是足够的，在客户端不做任何调整的情况下，将索引从10个节点，扩容到16个节点，从下图看到，写入速度来到了30w/s左右。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

这证明了瓶颈出在服务端，ES节点扩容后，性能提升，说明10个节点写入已经达到瓶颈。但是上图可以看到，CPU最多只到了50%，而且此时IO也没达到瓶颈。

ES写入模型说明

这里要先对ES写入模型进行说明，下面分析原因会跟写入模型有关。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

客户端一般是准备好一批数据写入ES，这样能极大减少写入请求的网络交互，使用的是ES的BULK接口，请求名为BulkRequest。这样一批数据写入ES的ClientNode。ClientNode对这一批数据按数据中的routing值进行分发，组装成一批BulkShardRequest请求，发送给每个shard所在的DataNode。发送BulkShardRequest请求是异步的，但是BulkRequest请求需要等待全部BulkShardRequest响应后，再返回客户端。

寻找原因

我们在ES ClientNode上有记录BulkRequest写入slowlog。

• `items`是一个BulkRequest的发送请求数
• `totalMills `是BulkRequest请求的耗时
• `max`记录的是耗时最长的BulkShardRequest请求
• `avg`记录的是所有BulkShardRequest请求的平均耗时。

我这里截取了部分示例。

[xxx][INFO ][o.e.m.r.RequestTracker   ] [log6-clientnode-sf-5aaae-10] bulkDetail||requestId=null||size=10486923||items=7014||totalMills=2206||max=2203||avg=37

[xxx][INFO ][o.e.m.r.RequestTracker   ] [log6-clientnode-sf-5aaae-10] bulkDetail||requestId=null||size=210506||items=137||totalMills=2655||max=2655||avg=218

从示例中可以看到，2条记录的avg相比max都小了很多。一个BulkRequest请求的耗时，取决于最后一个BulkShardRequest请求的返回。这就很容易联想到分布式系统的长尾效应。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

接下来再看一个现象，我们分析了某个节点的write线程的状态，发现节点有时候write线程全是runnable状态，有时候又有大量在waiting。此时写入是有瓶颈的，runnable状态可以理解，但却经常出现waiting状态。所以这也能印证了CPU利用率不高。同时也论证长尾效应的存在，因为长尾节点繁忙，ClientNode在等待繁忙节点返回BulkShardRequest请求，其他节点可能出现相对空闲的状态。下面是一个节点2个时刻的线程状态：

时刻一：

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

时刻二：

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

瓶颈分析

谷歌大神Jeffrey Dean《The Tail At Scale》介绍了长尾效应，以及导致长尾效应的原因。总结下来，就是正常请求都很快，但是偶尔单次请求会特别慢。这样在分布式操作时会导致长尾效应。我们从ES原理和实现中分析，造成ES单次请求特别慢的原因。发现了下面几个因素会造成长尾问题：

lucene refresh

我们打开lucene引擎内部的一些日志，可以看到：

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

write线程是用来处理BulkShardRequest请求的，但是从截图的日志可以看到，write线程也会会进行refresh操作。这里面的实现比较复杂，简单说，就是ES定期会将写入buffer的数据refresh成segment，ES为了防止refresh不过来，会在BulkShardRequest请求的时候，判断当前shard是否有正在refresh的任务，有的话，就会帮忙一起分摊refresh压力，这个是在write线程中进行的。这样的问题就是造成单次BulkShardRequest请求写入很慢。还导致长时间占用了write线程。在write queue的原因会具体介绍这种危害。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

translog ReadWriteLock

ES的translog类似LSM-Tree的WAL log。ES实时写入的数据都在lucene内存buffer中，所以需要依赖写入translog保证数据的可靠性。ES translog具体实现中，在写translog的时候会上ReadLock。在translog过期、翻滚的时候会上WriteLock。这会出现，在WriteLock期间，实时写入会等待ReadLock，造成了BulkShardRequest请求写入变慢。我们配置的tranlog写入模式是async，正常开销是非常小的，但是从图中可以看到，写translog偶尔可能超过100ms。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

write queue

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

ES DataNode的写入是用标准的线程池模型是，提供一批active线程，我们一般配置为跟cpu个数相同。然后会有一个write queue，我们配置为1000。DataNode接收BulkShardRequest请求，先将请求放入write queue，然后active线程有空隙的，就会从queue中获取BulkShardRequest请求。这种模型下，当写入active线程繁忙的时候，queue中会堆积大量的请求。这些请求在等待执行，而从ClientNode角度看，就是BulkShardRequest请求的耗时变长了。下面日志记录了action的slowlog，其中waitTime就是请求等待执行的时间，可以看到等待时间超过了200ms。

[xxx][INFO ][o.e.m.r.RequestTracker   ] [log6-datanode-sf-4f136-100] actionStats||action=indices:data/write/bulk[s][p]||requestId=546174589||taskId=6798617657||waitTime=231||totalTime=538

[xxx][INFO ][o.e.m.r.RequestTracker   ] [log6-datanode-sf-4f136-100] actionStats||action=indices:data/write/bulk[s][p]||requestId=546174667||taskId=6949350415||waitTime=231||totalTime=548

JVM GC

ES正常一次写入请求基本在亚毫秒级别，但是jvm的gc可能在几十到上百毫秒，这也增加了BulkShardRequest请求的耗时。这些加重长尾现象的case，会导致一个情况就是，有的节点很繁忙，发往这个节点的请求都delay了，而其他节点却空闲下来，这样整体cpu就无法充分利用起来。

论证结论

长尾问题主要来自于BulkRequest的一批请求会分散写入多个shard，其中有的shard的请求会因为上述的一些原因导致响应变慢，造成了长尾。如果每次BulkRequest只写入一个shard，那么就不存在写入等待的情况，这个shard返回后，ClientNode就能将结果返回给客户端，那么就不存在长尾问题了。

我们做了一个验证，修改客户端SDK，在每批BulkRequest写入的时候，都传入相同的routing值，然后写入相同的索引，这样就保证了BulkRequest的一批数据，都写入一个shard中。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

优化后，第一个平稳曲线是，每个bulkRequest为10M的情况，写入速度在56w/s左右。之后将bulkRequest改为1M（10M差不多有4000条记录，之前写150个shard，所以bulkSize比较大）后，性能还有进一步提升，达到了65w/s。

从验证结果可以看到，每个bulkRequest只写一个shard的话，性能有很大的提升，同时cpu也能充分利用起来，这符合之前单节点压测的cpu利用率预期。

性能优化

从上面的写入瓶颈分析，我们发现了ES无法将资源用满的原因来自于分布式的长尾问题。于是我们着重思考如何消除分布式的长尾问题。然后也在探寻其他的优化点。整体性能优化，我们分成了三个方向：

• 横向优化，优化写入模型，消除分布式长尾效应。
• 纵向优化，提升单节点写入能力。
• 应用优化，探究业务节省资源的可能。

这次的性能优化，我们在这三个方向上都取得了一些突破。

优化写入模型

写入模型的优化思路是将一个BulkRequest请求，转发到尽量少的shard，甚至只转发到一个shard，来减少甚至消除分布式长尾效应。我们完成的写入模型优化，最终能做到一个BulkRequest请求只转发到一个shard，这样就消除了分布式长尾效应。

写入模型的优化分成两个场景。一个是数据不带routing的场景，这种场景用户不依赖数据分布，比较容易优化的，可以做到只转发到一个shard。另一个是数据带了routing的场景，用户对数据分布有依赖，针对这种场景，我们也实现了一种优化方案。

不带routing场景

由于用户对routing分布没有依赖，ClientNode在处理BulkRequest请求中，给BulkRequest的一批请求带上了相同的随机routing值，而我们生成环境的场景中，一批数据是写入一个索引中，所以这一批数据就会写入一个物理shard中。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

带routing场景

下面着重介绍下我们在带routing场景下的实现方案。这个方案，我们需要在ES Server层和ES SDK都进行优化，然后将两者综合使用，来达到一个BulkRequest上的一批数据写入一个物理shard的效果。优化思路ES SDK做一次数据分发，在ES Server层做一次随机写入来让一批数据写入同一个shard。

先介绍下Server层引入的概念，我们在ES shard之上，引入了逻辑shard的概念，命名为`number_of_routing_size` 。ES索引的真实shard我们称之为物理shard，命名是`number_of_shards`。

物理shard必须是逻辑shard的整数倍，这样一个逻辑shard可以映射到多个物理shard。一组逻辑shard，我们命名为slot，slot总数为`number_of_shards / number_of_routing_size`。

数据在写入ClientNode的时候，ClientNode会给BulkRequest的一批请求生成一个相同的随机值，目的是为了让写入的一批数据，都能写入相同的slot中。数据流转如图所示：

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

最终计算一条数据所在shard的公式如下：

slot = hash(random(value)) % (number_of_shards/number_of_routing_size)
shard_num = hash(_routing) % number_of_routing_size + number_of_routing_size * slot

然后我们在ES SDK层进一步优化，在BulkProcessor写入的时候增加逻辑shard参数，在add数据的时候，可以按逻辑shard进行hash，生成多个BulkRequest。这样发送到Server的一个BulkRequest请求，只有一个逻辑shard的数据。最终，写入模型变为如下图所示：

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

经过SDK和Server的两层作用，一个BulkRequest中的一批请求，写入了相同的物理shard。

这个方案对写入是非常友好的，但是对查询会有些影响。由于routing值是对应的是逻辑shard，一个逻辑shard要对应多个物理shard，所以用户带routing的查询时，会去一个逻辑shard对应的多个物理shard中查询。

我们针对优化的是日志写入的场景，日志写入场景的特征是写多读少，而且读写比例差别很大，所以在实际生产环境中，查询的影响不是很大。

单节点写入能力提升

单节点写入性能提升主要有以下优化：

backport社区优化，包括下面2方面：

• merge 社区flush优化特性：[#27000] Don't refresh on `_flush` `_force_merge` and `_upgrade`
• merge 社区translog优化特性，包括下面2个：
  • [#45765] Do sync before closeIntoReader when rolling generation to improve index performance
  • [#47790] sync before trimUnreferencedReaders to improve index preformance

这些特性我们在生产环境验证下来，性能大概可以带来18%的性能提升。

我们还做了2个可选性能优化点：

• 优化translog，支持动态开启索引不写translog，不写translog的话，我们可以不再触发translog的锁问题，也可以缓解了IO压力。但是这可能带来数据丢失，所以目前我们做成动态开关，可以在需要追数据的时候临时开启。后续我们也在考虑跟flink团队结合，通过flink checkpoint保证数据可靠性，就可以不依赖写入translog。从生产环境我们验证的情况看，在写入压力较大的索引上开启不写translog，能有10-30%不等的性能提升。
• 优化lucene写入流程，支持在索引上配置在write线程不同步flush segment，解决前面提到长尾原因中的lucene refresh问题。在生产环境上，我们验证下来，能有7-10%左右的性能提升。

业务优化

在本次进行写入性能优化探究过程中，我们还和业务一起发现了一个优化点，业务的日志数据中存在2个很大的冗余字段(args、response)，这两个字段在日志原文中存在，还另外用了2个字段存储，这两个字段并没有加索引，日志数据写入ES时可以不从日志中解析出这2个字段，在查询的时候直接从日志原文中解析出来。

不清洗大的冗余字段，我们验证下来，能有20%左右的性能提升，该优化同时还带来了10%左右存储空间节约。

生产环境性能提升结果

写入模型优化

我们重点看下写入模型优化的效果，下面的优化，都是在客户端、服务端资源没做任何调整的情况下的生产数据。

下图所示索引开启写入模型优化后，写入tps直接从50w/s，提升到120w/s。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

生产环境索引写入性能的提升比例跟索引混部情况、索引所在资源大小（长尾问题影响程度）等因素影响。从实际优化效果看，很多索引都能将写入速度翻倍，如下图所示：

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

写入拒绝量(write rejected)下降

然后再来看一个关键指标，写入拒绝量(write rejected)。ES datanode queue满了之后就会出现rejected。

rejected异常带来个危害，一个是个别节点出现rejected，说明写入队列满了，大量请求在队列中等待，而region内的其他节点却可能很空闲，这就造成了cpu整体利用率上不去。

rejected异常另一个危害是造成失败重试，这加重了写入负担，增加了写入延迟的可能。

优化后，由于一个bulk请求不再分到每个shard上，而是写入一个shard。一来减少了写入请求，二来不再需要等待全部shard返回。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

延迟情况缓解

最后再来看下写入延迟问题。经过优化后，写入能力得到大幅提升后，极大的缓解了当前的延迟情况。下面截取了集群优化前后的延迟情况对比。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据

总结

这次写入性能优化，滴滴ES团队取得了突破性进展。写入性能提升后，我们用更少的SSD机器支撑了数据写入，支撑了数据冷热分离和大规格存储物理机的落地，在这过程中，我们下线了超过400台物理机，节省了每年千万左右的服务器成本。在整个优化过程中，我们深入分析ES写入各个环节的耗时情况，去探寻每个耗时环节的优化点，对ES写入细节有了更加深刻的认识。我们还在持续探寻更多的优化方式。而且我们的优化不仅在写入性能上。在查询的性能和稳定性，集群的元数据变更性能等等方面也都在不断探索。我们也在持续探究如何给用户提交高可靠、高性能、低成本、更易用的ES，未来会有更多干货分享给大家。

作者丨魏子珺
来源丨滴滴技术

本文原文：https://mp.weixin.qq.com/s/7UUyNPU-8y4Liib8VZ8M6g?