十二、分布式搜索引擎在几十亿数据量级的场景下如何优化查询性能？
一、面试题前端
es在数据量很大的状况下（数十亿级别）如何提升查询效率啊？java
二、面试官内心分析mysql
问这个问题，是确定的，说白了，就是看你有没有实际干过es，由于啥？es说白了其实性能并无你想象中那么好的。不少时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下5秒10秒，坑爹了。第一次搜索的时候，是510秒，后面反而就快了，可能就几百毫秒。面试
你就很懵，每一个用户第一次访问都会比较慢，比较卡么？sql
因此你要是没玩儿过es，或者就是本身玩玩儿demo，被问到这个问题容易懵逼，显示出你对es确实玩儿的不怎么样。api
三、面试题剖析缓存
说实话，es性能优化是没有什么银弹的，啥意思呢？就是不要期待着随手调一个参数，就能够万能的应对全部的性能慢的场景。也许有的场景是你换个参数，或者调整一下语法，就能够搞定，可是绝对不是全部场景均可以这样。性能优化
一块一块来分析吧！架构
在这个海量数据的场景下，如何提高es搜索的性能，也是咱们以前生产环境实践经验所得。app
（1）性能优化的杀手锏——filesystem cache
os cache，操做系统的缓存。
你往es里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了，磁盘文件里的数据操做系统会自动将里面的数据缓存到os cache里面去。
es的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem cache，你若是给filesystem cache更多的内存，尽可能让内存能够容纳全部的indx segment file索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会很是高。
性能差距能够有大，咱们以前不少的测试和压测，若是走磁盘通常确定上秒，搜索性能绝对是秒级别的，1秒，5秒，10秒。可是若是是走filesystem cache，是走纯内存的，那么通常来讲性能比走磁盘要高一个数量级，基本上就是毫秒级的，从几毫秒到几百毫秒不等。
以前有个学员，一直在问我，说他的搜索性能，聚合性能，倒排索引，正排索引，磁盘文件，十几秒。
学员的真实案例：
好比说，你，es节点有3台机器，每台机器，看起来内存不少，64G，总内存，64 * 3 = 192g
每台机器给es jvm heap是32G，那么剩下来留给filesystem cache的就是每台机器才32g，总共集群里给filesystem cache的就是32 * 3 = 96g内存。
我就问他，ok，那么就是你往es集群里写入的数据有多少数据量？
若是你此时，你整个，磁盘上索引数据文件，在3台机器上，一共占用了1T的磁盘容量，你的es数据量是1t，每台机器的数据量是300g
你以为你的性能能好吗？filesystem cache的内存才100g，十分之一的数据能够放内存，其余的都在磁盘，而后你执行搜索操做，大部分操做都是走磁盘，性能确定差。
当时他们的状况就是这样子，es在测试，弄了3台机器，本身以为还不错，64G内存的物理机。自觉得能够容纳1T的数据量。
归根结底，你要让es性能要好，最佳的状况下，就是你的机器的内存，至少能够容纳你的总数据量的一半。
好比说，你一共要在es中存储1T的数据，那么你的多台机器留个filesystem cache的内存加起来综合，至少要到512G，至少半数的状况下，搜索是走内存的，性能通常能够到几秒钟，2秒，3秒，5秒。
若是最佳的状况下，咱们本身的生产环境实践经验，因此说咱们当时的策略，是仅仅在es中就存少许的数据，就是你要用来搜索的那些索引，内存留给filesystem cache的，就100G，那么你就控制在100gb之内，至关因而，你的数据几乎所有走内存来搜索，性能很是之高，通常能够在1秒之内。
好比说你如今有一行数据
id name age ....30个字段
可是你如今搜索，只须要根据id name age三个字段来搜索
若是你傻乎乎的往es里写入一行数据全部的字段，就会致使说70%的数据是不用来搜索的，结果硬是占据了es机器上的filesystem cache的空间，单挑数据的数据量越大，就会致使filesystem cahce能缓存的数据就越少。
仅仅只是写入es中要用来检索的少数几个字段就能够了，好比说，就写入es id name age三个字段就能够了，而后你能够把其余的字段数据存在mysql里面，咱们通常是建议用es + hbase的这么一个架构。
hbase的特色是适用于海量数据的在线存储，就是对hbase能够写入海量数据，不要作复杂的搜索，就是作很简单的一些根据id或者范围进行查询的这么一个操做就能够了。
从es中根据name和age去搜索，拿到的结果可能就20个doc id，而后根据doc id到hbase里去查询每一个doc id对应的完整的数据，给查出来，再返回给前端。
你最好是写入es的数据小于等于，或者是略微大于es的filesystem cache的内存容量。
而后你从es检索可能就花费20ms，而后再根据es返回的id去hbase里查询，查20条数据，可能也就耗费个30ms，可能你原来那么玩儿，1T数据都放es，会每次查询都是5~10秒，如今可能性能就会很高，每次查询就是50ms。
elastcisearch减小数据量仅仅放要用于搜索的几个关键字段便可，尽可能写入es的数据量跟es机器的filesystem cache是差很少的就能够了；其余不用来检索的数据放hbase里，或者mysql。
因此以前有些学员也是问，我也是跟他们说，尽可能在es里，就存储必须用来搜索的数据，好比说你如今有一份数据，有100个字段，其实用来搜索的只有10个字段，建议是将10个字段的数据，存入es，剩下90个字段的数据，能够放mysql，hadoop hbase，均可以。
这样的话，es数据量不多，10个字段的数据，均可以放内存，就用来搜索，搜索出来一些id，经过id去mysql，hbase里面去查询明细的数据。
filesystem cache对es性能的影响.png
（2）数据预热
假如说，哪怕是你就按照上述的方案去作了，es集群中每一个机器写入的数据量仍是超过了filesystem cache一倍，好比说你写入一台机器60g数据，结果filesystem cache就30g，仍是有30g数据留在了磁盘上。
举个例子，就好比说，微博，你能够把一些大v，平时看的人不少的数据给提早你本身后台搞个系统，每隔一下子，你本身的后台系统去搜索一下热数据，刷到filesystem cache里去，后面用户实际上来看这个热数据的时候，他们就是直接从内存里搜索了，很快。
电商，你能够将平时查看最多的一些商品，好比说iphone 8，热数据提早后台搞个程序，每隔1分钟本身主动访问一次，刷到filesystem cache里去。
对于那些你以为比较热的，常常会有人访问的数据，最好作一个专门的缓存预热子系统，就是对热数据，每隔一段时间，你就提早访问一下，让数据进入filesystem cache里面去。这样期待下次别人访问的时候，必定性能会好一些。
（3）冷热分离
关于es性能优化，数据拆分，我以前说将大量不搜索的字段，拆分到别的存储中去，这个就是相似于后面我最后要讲的mysql分库分表的垂直拆分。
es能够作相似于mysql的水平拆分，就是说将大量的访问不多，频率很低的数据，单独写一个索引，而后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。
你最好是将冷数据写入一个索引中，而后热数据写入另一个索引中，这样能够确保热数据在被预热以后，尽可能都让他们留在filesystem os cache里，别让冷数据给冲刷掉。
你看，假设你有6台机器，2个索引，一个放冷数据，一个放热数据，每一个索引3个shard。
3台机器放热数据index；另外3台机器放冷数据index。
而后这样的话，你大量的时候是在访问热数据index，热数据可能就占总数据量的10%，此时数据量不多，几乎全都保留在filesystem cache里面了，就能够确保热数据的访问性能是很高的。
可是对于冷数据而言，是在别的index里的，跟热数据index都再也不相同的机器上，你们互相之间都没什么联系了。若是有人访问冷数据，可能大量数据是在磁盘上的，此时性能差点，就10%的人去访问冷数据；90%的人在访问热数据。
（4）document模型设计
有很多同窗问我，mysql，有两张表
订单表：id order_code total_price
1 测试订单 5000
订单条目表：id order_id goods_id purchase_count price
1 1 1 2 2000
2 1 2 5 200
我在mysql里，都是select * from order join order_item on order.id=order_item.order_id where order.id=1
1 测试订单 5000 1 1 1 2 2000
1 测试订单 5000 2 1 2 5 200
在es里该怎么玩儿，es里面的复杂的关联查询，复杂的查询语法，尽可能别用，一旦用了性能通常都不太好
设计es里的数据模型
写入es的时候，搞成两个索引，order索引，orderItem索引
order索引，里面就包含id order_code total_price
orderItem索引，里面写入进去的时候，就完成join操做，id order_code total_price id order_id goods_id purchase_count price
写入es的java系统里，就完成关联，将关联好的数据直接写入es中，搜索的时候，就不须要利用es的搜索语法去完成join来搜索了。
document模型设计是很是重要的，不少操做，不要在搜索的时候才想去执行各类复杂的乱七八糟的操做。es能支持的操做就是那么多，不要考虑用es作一些它很差操做的事情。若是真的有那种操做，尽可能在document模型设计的时候，写入的时候就完成。另外对于一些太复杂的操做，好比join，nested，parent-child搜索都要尽可能避免，性能都不好的。
不少同窗在问我，不少复杂的乱七八糟的一些操做，如何执行
两个思路，在搜索/查询的时候，要执行一些业务强相关的特别复杂的操做：
1）在写入数据的时候，就设计好模型，加几个字段，把处理好的数据写入加的字段里面
2）本身用java程序封装，es能作的，用es来作，搜索出来的数据，在java程序里面去作，好比说咱们，基于es，用java封装一些特别复杂的操做。
（5）分页性能优化
es的分页是较坑的，为啥呢？举个例子吧，假如你每页是10条数据，你如今要查询第100页，其实是会把每一个shard上存储的前1000条数据都查到一个协调节点上，若是你有个5个shard，那么就有5000条数据，接着协调节点对这5000条数据进行一些合并、处理，再获取到最终第100页的10条数据。
分布式的，你要查第100页的10条数据，你是不可能说从5个shard，每一个shard就查2条数据？最后到协调节点合并成10条数据？你必须得从每一个shard都查1000条数据过来，而后根据你的需求进行排序、筛选等等操做，最后再次分页，拿到里面第100页的数据。
你翻页的时候，翻的越深，每一个shard返回的数据就越多，并且协调节点处理的时间越长。很是坑爹。因此用es作分页的时候，你会发现越翻到后面，就越是慢。
咱们以前也是遇到过这个问题，用es做分页，前几页就几十毫秒，翻到10页以后，几十页的时候，基本上就要5~10秒才能查出来一页数据了
1）不容许深度分页/默认深度分页性能很惨
你系统不容许他翻那么深的页，pm，默认翻的越深，性能就越差
2）相似于app里的推荐商品不断下拉出来一页一页的
相似于微博中，下拉刷微博，刷出来一页一页的，你能够用scroll api，本身百度
scroll会一次性给你生成全部数据的一个快照，而后每次翻页就是经过游标移动，获取下一页下一页这样子，性能会比上面说的那种分页性能也高不少不少
针对这个问题，你能够考虑用scroll来进行处理，scroll的原理其实是保留一个数据快照，而后在必定时间内，你若是不断的滑动日后翻页的时候，相似于你如今在浏览微博，不断往下刷新翻页。那么就用scroll不断经过游标获取下一页数据，这个性能是很高的，比es实际翻页要好的多的多。
可是惟一的一点就是，这个适合于那种相似微博下拉翻页的，不能随意跳到任何一页的场景。同时这个scroll是要保留一段时间内的数据快照的，你须要确保用户不会持续不断翻页翻几个小时。
不管翻多少页，性能基本上都是毫秒级的
由于scroll api是只能一页一页日后翻的，是不能说，先进入第10页，而后去120页，回到58页，不能随意乱跳页。因此如今不少产品，都是不容许你随意翻页的，app，也有一些网站，作的就是你只能往下拉，一页一页的翻。