Elasticsearch性能调优之索引写入性能优化

2023-06-30

本文主要是 Elasticsearch性能调优之索引写入性能优化 相关的知识问答，如果你也了解，请帮忙补充。

参考知识1 1和2，适合的是，你的es java client程序，可以采取批量写的场景
3，比较通用的，比较合适的是，你对于写入数据到可以读到能够接受比较大的延迟
4，一次性批量导入数据的场景
5/6/7/8/9，通用型，尽量都去做到

1/2/3/4，都是有各自适用的场景，如果场景合适，就尽量用，因为对性能的提升都是很明显的

5/6/7/8/9，其中通用，尽量去优化你的集群，但是其中最重要的，就是3块，filesystem cache更大的内存，给index buffer最充足的内存，一个是用SSD固态硬盘

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，可以做到，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。

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。一样，可以对单个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，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replica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

可以将swapping禁止掉，有的时候，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filesystem cache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jvm heap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。