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ElasticSearch数据副本模型基本读取模式分析

2022-11-112.6k 阅读

ElasticSearch 数据副本模型概述

在深入探讨 ElasticSearch 的数据副本模型基本读取模式之前，我们先来了解一下 ElasticSearch 数据副本模型的基础概念。ElasticSearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，它将数据存储在多个节点上，以实现高可用性、可扩展性和高性能。

分片与副本

  1. 分片：ElasticSearch 会将一个索引（index）分成多个分片（shard）。每个分片都是一个独立的 Lucene 索引，它可以被分配到集群中的不同节点上。分片的设计使得 ElasticSearch 能够处理大量的数据，因为数据可以分散存储在多个节点上，同时也提高了查询的并行处理能力。例如，当你有一个包含数十亿条文档的索引时，可以将其分成多个分片，每个分片存储一部分数据，这样在查询时可以并行地从多个分片获取数据，加快查询速度。
  2. 副本：为了提高数据的可用性和容错性，ElasticSearch 会为每个分片创建一个或多个副本（replica）。副本是分片的拷贝，它可以在不同的节点上存储。如果某个主分片（primary shard）所在的节点发生故障，其对应的副本分片可以被提升为主分片，从而保证数据的可用性。此外，副本还可以用于分担读请求，提高系统的读取性能。例如，当有大量的读请求时，请求可以被均匀地分配到主分片和副本分片上进行处理。

ElasticSearch 数据副本模型的基本读取模式

随机读取模式

  1. 原理：在随机读取模式下，ElasticSearch 客户端会随机选择一个可用的分片副本（包括主分片和副本分片）来处理读请求。这种模式的优点是可以均匀地分散读请求到各个分片副本上，避免某个特定的分片副本负载过高。ElasticSearch 的负载均衡机制会确保每个分片副本都有机会处理读请求。例如，当一个索引有 5 个主分片，每个主分片有 2 个副本分片时，总共就有 15 个分片副本（5 个主分片 + 5 * 2 个副本分片）。客户端在发起读请求时，会从这 15 个分片副本中随机选择一个来处理请求。
  2. 代码示例：以下是使用 Elasticsearch Python 客户端（elasticsearch-py）进行随机读取的示例代码。
from elasticsearch import Elasticsearch

# 连接到 Elasticsearch 集群
es = Elasticsearch(['localhost:9200'])

# 随机读取一个文档
response = es.get(index='your_index', id='your_document_id')
print(response)

在上述代码中，es.get 方法会随机选择一个可用的分片副本去获取指定 index 中 id 对应的文档。

轮询读取模式

  1. 原理：轮询读取模式是按照一定的顺序依次从各个分片副本中读取数据。通常是按照分片副本的逻辑顺序（例如，从第一个主分片开始，然后依次是它的副本分片，接着是下一个主分片及其副本分片）循环地选择分片副本处理读请求。这种模式可以更均匀地分配读请求到每个分片副本上，尤其是在客户端需要多次读取不同文档时，能确保每个分片副本都被平等地使用。例如，对于前面提到的有 5 个主分片，每个主分片有 2 个副本分片的索引结构，轮询读取模式会按照一定顺序依次从这 15 个分片副本中选择处理读请求，第一轮从第一个主分片开始，然后是它的两个副本分片，接着是第二个主分片及其副本分片，以此类推，第二轮又从第一个主分片开始循环。
  2. 代码示例：使用 Java 语言结合 Elasticsearch Java 客户端（Elasticsearch High - Level REST Client）实现轮询读取模式的示例代码如下：
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

import java.io.IOException;

public class RoundRobinReadExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        // 模拟轮询读取
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            GetRequest getRequest = new GetRequest("your_index", "your_document_id");
            GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(getResponse.getSourceAsString());
        }

        client.close();
    }
}

在上述代码中，通过循环多次调用 client.get 方法来模拟轮询读取不同的文档，在实际的 Elasticsearch 集群内部，请求会按照轮询机制分配到各个分片副本上。

优先读取主分片模式

  1. 原理：在优先读取主分片模式下，ElasticSearch 客户端会首先尝试从主分片读取数据。只有当主分片不可用时，才会尝试从副本分片中读取。这种模式的优点是可以保证读取到最新的数据，因为主分片是数据写入的主要位置，副本分片的数据同步可能存在一定的延迟。例如，当有一个文档被更新时，首先会在主分片上进行更新，然后再异步地将更新同步到副本分片上。如果在同步完成之前进行读取，优先读取主分片就能获取到最新的更新内容。
  2. 代码示例：以下是使用 C# 语言结合 NEST（.NET Elasticsearch Client）实现优先读取主分片模式的代码示例：
using Elasticsearch.Net;
using Nest;

class Program
{
    static void Main()
    {
        var settings = new ConnectionSettings(new Uri("http://localhost:9200"));
        var client = new ElasticClient(settings);

        var getResponse = client.Get<dynamic>("your_document_id", g => g.Index("your_index"));
        if (getResponse.IsValid)
        {
            Console.WriteLine(getResponse.Source);
        }
        else
        {
            Console.WriteLine("Error: " + getResponse.DebugInformation);
        }
    }
}

在上述代码中，client.Get 方法默认会优先尝试从主分片读取指定 index 中 id 对应的文档，如果主分片不可用，NEST 客户端会自动尝试从副本分片中读取。

优先读取副本分片模式

  1. 原理：与优先读取主分片模式相反，优先读取副本分片模式下，ElasticSearch 客户端会首先尝试从副本分片中读取数据。只有当所有副本分片都不可用时，才会尝试从主分片中读取。这种模式的优点是可以减轻主分片的负载，因为主分片除了处理读请求外，还需要处理数据写入和同步到副本分片的操作。通过优先从副本分片读取，可以将读请求分散到副本分片上，提高系统的整体性能。例如，在一个读请求非常频繁的系统中，将大部分读请求导向副本分片，可以避免主分片因过多的读请求而影响数据写入和同步的效率。
  2. 代码示例：以下是使用 Go 语言结合 Elasticsearch Go 客户端（elastic）实现优先读取副本分片模式的示例代码：
package main

import (
    "fmt"

    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
)

func main() {
    es, _ := elasticsearch.NewDefaultClient()

    getResp, err := es.Get("your_index", "your_document_id").Do(context.Background())
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
        return
    }
    defer getResp.Body.Close()

    var result map[string]interface{}
    json.NewDecoder(getResp.Body).Decode(&result)
    fmt.Println(result)
}

在上述代码中，虽然 Go 客户端本身没有直接设置优先读取副本分片的方法，但在 Elasticsearch 内部机制中，当主分片负载较高时，会自动将部分读请求导向副本分片。通过合理配置 Elasticsearch 集群参数，如 index.routing.allocation.total_shards_per_node 等，可以进一步优化优先从副本分片读取的策略。

影响读取模式选择的因素

数据一致性要求

  1. 高一致性场景：如果应用程序对数据一致性要求非常高，例如金融交易记录查询、实时库存查询等场景，优先读取主分片模式是比较合适的选择。因为主分片是数据写入的源头，优先从主分片读取能确保获取到最新的数据。在金融交易记录查询中，每一笔交易的状态更新都必须准确反映，任何数据不一致都可能导致严重的后果。在这种情况下，即使主分片的负载可能会增加，但为了保证数据的一致性，优先读取主分片是必要的。
  2. 允许一定程度不一致场景：对于一些对数据一致性要求不是特别严格的场景，如网站的热门文章浏览统计、社交平台的点赞数显示等，随机读取模式或优先读取副本分片模式可能更合适。这些场景下，数据的偶尔不一致是可以接受的，而通过从副本分片读取可以减轻主分片的负载，提高系统的整体读取性能。例如，在社交平台上，点赞数的显示可能允许有几秒钟的延迟，这种情况下优先读取副本分片可以在保证一定性能的同时，降低主分片的压力。

系统负载情况

  1. 读负载高场景：当系统的读负载非常高时，轮询读取模式或优先读取副本分片模式可以有效地分散读请求，减轻单个分片副本的负载。如果系统每天有数十万甚至数百万的读请求，采用轮询读取模式可以均匀地将这些请求分配到各个分片副本上，避免某个分片副本因负载过高而出现性能瓶颈。优先读取副本分片模式则可以将大量的读请求导向副本分片，让主分片专注于数据写入和同步操作，从而提高整个系统的稳定性和性能。
  2. 写负载高场景：在写负载较高的场景下，优先读取主分片模式可能会加重主分片的负担，影响数据写入的性能。此时，随机读取模式或优先读取副本分片模式可以避免对主分片的过度依赖，减少主分片的压力。例如，在一个实时数据采集系统中，大量的数据不断写入，同时又有一定的读请求。如果采用优先读取主分片模式，主分片既要处理大量的写入操作，又要处理读请求，很容易导致性能下降。而采用随机读取模式或优先读取副本分片模式，可以让主分片更专注于写入操作，提高系统的整体性能。

网络拓扑与节点分布

  1. 节点分布均匀场景：当 Elasticsearch 集群中的节点分布均匀，网络连接质量良好时，各种读取模式都能较好地工作。在这种情况下，可以根据数据一致性和系统负载的要求来选择读取模式。例如，如果节点分布在一个数据中心内，网络延迟较低且稳定，随机读取模式可以简单有效地分散读请求，因为各个节点的性能和可用性相对均衡。
  2. 节点分布不均场景：如果节点分布不均匀，例如部分节点性能较强，部分节点性能较弱，或者网络连接存在差异，就需要根据实际情况调整读取模式。对于性能较弱的节点上的分片副本，应该尽量减少读请求的分配，以避免影响整个系统的性能。在这种情况下，可以通过自定义路由策略或调整 Elasticsearch 的配置参数，使读请求更多地分配到性能较好的节点上的分片副本。例如，通过设置 index.routing.allocation.awareness.attributes 参数，将特定的分片副本分配到性能较好的节点组上，并优先从这些节点上的分片副本读取数据。

读取模式的性能优化

缓存机制的应用

  1. 分片级缓存：ElasticSearch 本身在分片级别有缓存机制，如 field data cache、filter cache 等。这些缓存可以显著提高读取性能，尤其是对于重复的查询。例如，field data cache 用于缓存字段值，当多次查询涉及到相同字段的聚合操作时，就可以直接从缓存中获取数据，而不需要重新计算。为了充分利用分片级缓存，在设计查询时应尽量避免频繁变化的查询条件，使查询能够命中缓存。例如，在进行日期范围查询时，如果每次查询的日期范围都不同，就很难命中缓存，而如果查询的日期范围相对固定，如按月份统计数据，就更容易命中缓存。
  2. 客户端缓存：除了 ElasticSearch 自身的缓存机制，客户端也可以实现缓存。客户端可以根据业务需求，缓存经常读取的数据。例如，在一个新闻网站中，对于热门文章的内容，可以在客户端缓存一段时间。当用户再次请求相同的热门文章时，直接从客户端缓存中获取，而不需要再次向 Elasticsearch 集群发送请求。客户端缓存可以减轻 Elasticsearch 集群的负载，提高系统的响应速度。以下是使用 Python 的 functools.lru_cache 实现简单客户端缓存的示例代码：
import functools
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['localhost:9200'])

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def get_document(index, id):
    response = es.get(index=index, id=id)
    return response['_source']

在上述代码中，get_document 函数使用了 functools.lru_cache 装饰器来缓存函数的返回结果。当相同的 index 和 id 再次请求时，直接从缓存中返回结果，而不需要再次查询 Elasticsearch。

优化查询语句

  1. 减少字段返回：在查询时，只请求需要的字段，避免返回过多不必要的字段。例如，如果只需要文档中的 title 和 content 字段，就不要使用通配符 * 返回所有字段。返回过多的字段不仅会增加网络传输的负担，还会影响查询性能。在 Elasticsearch 中，可以使用 _source 参数来指定返回的字段。以下是使用 Elasticsearch Python 客户端指定返回字段的示例代码：
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['localhost:9200'])

response = es.get(index='your_index', id='your_document_id', _source=['title', 'content'])
print(response['_source'])
  1. 合理使用过滤器和聚合操作：在进行查询时，合理使用过滤器可以减少需要处理的数据量。例如，在一个包含大量商品信息的索引中，如果只需要查询价格在某个范围内的商品，就可以使用过滤器先过滤出符合条件的商品，然后再进行其他操作。聚合操作也应该谨慎使用，避免在大量数据上进行复杂的聚合。例如，在进行分组聚合时，尽量减少分组的维度，以降低计算量。

调整副本数量与分布

  1. 根据负载调整副本数量：根据系统的读负载情况，可以适当调整副本的数量。如果读负载持续增加，可以增加副本的数量，以提高系统的读取性能。例如，原来每个主分片有 1 个副本分片，随着读请求的不断增加，可以将副本分片数量增加到 2 个或 3 个。但需要注意的是，增加副本数量也会增加存储成本和数据同步的开销。因此，需要在性能提升和成本之间进行权衡。
  2. 优化副本分布：合理分布副本分片可以提高系统的可用性和读取性能。可以根据节点的性能、网络拓扑等因素，将副本分片分配到不同的节点上。例如，将副本分片分配到不同机架或不同数据中心的节点上，以防止某个机架或数据中心出现故障时数据不可用。同时，通过调整 Elasticsearch 的配置参数，如 index.routing.allocation.awareness.attributes，可以实现更精细的副本分片分布控制。

不同读取模式在实际场景中的应用案例

电商搜索场景

  1. 商品详情查询：在电商平台中，用户查询商品详情时，对数据一致性要求较高，因为商品的价格、库存等信息必须准确。因此，优先读取主分片模式比较适合。例如，当用户点击某个商品查看详细信息时，需要确保获取到的价格和库存信息是最新的，以避免出现价格显示错误或超卖的情况。以下是使用 Java 实现商品详情查询优先读取主分片的示例代码（基于 Elasticsearch Java 客户端）：
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

import java.io.IOException;

public class ProductDetailQuery {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        GetRequest getRequest = new GetRequest("products_index", "product_id");
        GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        if (getResponse.isExists()) {
            System.out.println(getResponse.getSourceAsString());
        } else {
            System.out.println("Product not found");
        }

        client.close();
    }
}
  1. 热门商品推荐：对于热门商品推荐，对数据一致性要求相对较低，更注重系统的读取性能。此时可以采用随机读取模式或优先读取副本分片模式。因为热门商品的信息更新相对不频繁，即使偶尔读取到稍微过时的数据，对用户体验影响不大。通过从副本分片读取，可以减轻主分片的负载，提高推荐系统的响应速度。例如，在电商首页展示热门商品列表时，使用随机读取模式从副本分片中获取商品信息，可以快速地向用户展示推荐内容。

日志分析场景

  1. 实时日志查询：在实时日志分析场景中，对数据一致性要求较高，因为需要及时准确地获取最新的日志信息来进行故障排查等操作。优先读取主分片模式适用于这种场景。例如，当系统出现故障时，运维人员需要查询最新的日志来定位问题，此时从主分片读取可以确保获取到最新的日志记录。以下是使用 C# 实现实时日志查询优先读取主分片的示例代码（基于 NEST）：
using Elasticsearch.Net;
using Nest;

class Program
{
    static void Main()
    {
        var settings = new ConnectionSettings(new Uri("http://localhost:9200"));
        var client = new ElasticClient(settings);

        var getResponse = client.Get<dynamic>("latest_log_id", g => g.Index("logs_index"));
        if (getResponse.IsValid)
        {
            Console.WriteLine(getResponse.Source);
        }
        else
        {
            Console.WriteLine("Error: " + getResponse.DebugInformation);
        }
    }
}
  1. 历史日志统计：对于历史日志的统计分析，对数据一致性要求相对较低，更关注查询性能。轮询读取模式或优先读取副本分片模式可以有效地分散读请求，提高查询效率。例如，在按月统计历史日志中的错误数量时，采用轮询读取模式从各个分片副本中获取日志数据进行统计，可以加快统计速度，同时减轻主分片的负载。

社交媒体平台场景

  1. 用户个人资料读取：当用户查看自己或其他用户的个人资料时，对数据一致性有一定要求，优先读取主分片模式可以保证获取到最新的用户资料信息，如昵称、头像等。以下是使用 Go 实现用户个人资料读取优先读取主分片的示例代码（基于 elastic/go - elasticsearch）：
package main

import (
    "context"
    "fmt"

    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
)

func main() {
    es, _ := elasticsearch.NewDefaultClient()

    getResp, err := es.Get("users_index", "user_id").Do(context.Background())
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
        return
    }
    defer getResp.Body.Close()

    var result map[string]interface{}
    json.NewDecoder(getResp.Body).Decode(&result)
    fmt.Println(result)
}
  1. 热门话题浏览：在浏览热门话题时，对数据一致性要求不高，优先读取副本分片模式或随机读取模式可以提高读取性能。因为热门话题的内容更新相对不频繁，通过从副本分片读取可以减轻主分片的负担，快速向用户展示热门话题的相关内容。例如，在社交媒体的热门话题页面，大量用户同时浏览话题内容，采用优先读取副本分片模式可以有效地处理这些读请求，提高系统的并发处理能力。