ES索引写入性能优化

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1、用bulk批量写入
你如果要往es里面灌入数据的话,那么根据你的业务场景来,如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来,一次性写入es,那么就尽量采用bulk的方式,每次批量写个几百条这样子。

bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多。但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小,需要对单个es node的单个shard做压测。先bulk写入100个document,然后200个,400个,以此类推,每次都将bulk size加倍一次。如果bulk写入性能开始变平缓的时候,那么这个就是最佳的bulk大小。并不是bulk size越大越好,而是根据你的集群等环境具体要测试出来的,因为越大的bulk size会导致内存压力过大,因此最好一个请求不要发送超过10mb的数据量。

先确定一个是bulk size,此时就尽量是单线程,一个es node,一个shard,进行测试。看看单线程最多一次性写多少条数据,性能是比较好的。

2、使用多线程将数据写入es
单线程发送bulk请求是无法最大化es集群写入的吞吐量的。如果要利用集群的所有资源,就需要使用多线程并发将数据bulk写入集群中。为了更好的利用集群的资源,这样多线程并发写入,可以减少每次底层磁盘fsync的次数和开销。首先对单个es节点的单个shard做压测,比如说,先是2个线程,然后是4个线程,然后是8个线程,16个,每次线程数量倍增。一旦发现es返回了TOO_MANY_REQUESTS的错误,JavaClient也就是EsRejectedExecutionException。此时那么就说明es是说已经到了一个并发写入的最大瓶颈了,此时我们就知道最多只能支撑这么高的并发写入了。

3、增加refresh间隔
默认的refresh间隔是1s,用index.refresh_interval参数可以设置,这样会其强迫es每秒中都将内存中的数据写入磁盘中,创建一个新的segment file。正是这个间隔,让我们每次写入数据后,1s以后才能看到。但是如果我们将这个间隔调大,比如30s,可以接受写入的数据30s后才看到,那么我们就可以获取更大的写入吞吐量,因为30s内都是写内存的,每隔30s才会创建一个segment file。

4、禁止refresh和replia
如果我们要一次性加载大批量的数据进es,可以先禁止refresh和replia复制,将index.refresh_interval设置为-1,将index.number_of_replicas设置为0即可。这可能会导致我们的数据丢失,因为没有refresh和replica机制了。但是不需要创建segment file,也不需要将数据replica复制到其他的replica shasrd上面去。此时写入的速度会非常快,一旦写完之后,可以将refresh和replica修改回正常的状态。

5、禁止swapping交换内存
如果要将es jvm内存交换到磁盘,再交换回内存,大量磁盘IO,性能很差

6、给filesystem cache更多的内存
filesystem cache被用来执行更多的IO操作,如果我们能给filesystemcache更多的内存资源,那么es的写入性能会好很多。

7、使用自动生成的id
如果我们要手动给es document设置一个id,那么es需要每次都去确认一下那个id是否存在,这个过程是比较耗费时间的。如果我们使用自动生成的id,那么es就可以跳过这个步骤,写入性能会更好。对于你的业务中的表id,可以作为es document的一个field。

8、用性能更好的硬件
我们可以给filesystem cache更多的内存,也可以使用SSD替代机械硬盘,避免使用NAS等网络存储,考虑使用RAID 0来条带化存储提升磁盘并行读写效率,等等。

9、index buffer
如果我们要进行非常重的高并发写入操作,那么最好将index buffer调大一些,indices.memory.index_buffer_size,这个可以调节大一些,设置的这个index buffer大小,是所有的shard公用的,但是如果除以shard数量以后,算出来平均每个shard可以使用的内存大小,一般建议,但是对于每个shard来说,最多给512mb,因为再大性能就没什么提升了。es会将这个设置作为每个shard共享的index buffer,那些特别活跃的shard会更多的使用这个buffer。默认这个参数的值是10%,也就是jvm heap的10%,如果我们给jvmheap分配10gb内存,那么这个index buffer就有1gb,对于两个shard共享来说,是足够的了。
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