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ElasticSearch MGET流程的深入剖析与优化

2021-11-025.0k 阅读

ElasticSearch MGET 流程基础

ElasticSearch 简介

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它基于 Apache Lucene 构建。Elasticsearch 提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，能够快速处理大量数据，并提供强大的搜索功能。在现代大数据和云计算环境中，Elasticsearch 被广泛应用于日志分析、监控指标存储与查询、电子商务产品搜索等众多领域。

MGET 操作概述

MGET（Multi - GET）是 Elasticsearch 提供的一种批量获取文档的操作。与单个 GET 请求每次只能获取一个文档不同，MGET 允许在一次请求中获取多个文档，这在需要同时获取多个相关文档时极大地提高了效率，减少了网络开销。例如，在一个电商应用中，当用户查看商品详情页时，可能需要同时获取商品的基本信息、评论数据以及相关推荐商品的信息，使用 MGET 就可以通过一次请求获取这些分散在不同索引和类型中的文档。

MGET 请求结构

MGET 请求通常由两部分组成：请求头和请求体。请求头部分包含了一些通用的 HTTP 头信息，如 Content - Type 等，用于告知 Elasticsearch 服务器请求的内容类型。请求体则是一个 JSON 结构，包含了要获取的文档的详细信息。

以下是一个简单的 MGET 请求示例：

POST /_mget
{
    "docs": [
        {
            "_index": "my_index",
            "_type": "my_type",
            "_id": "1"
        },
        {
            "_index": "my_index",
            "_type": "my_type",
            "_id": "2"
        }
    ]
}

在上述示例中，docs 数组包含了两个文档的元数据，每个文档通过 _index（索引名）、_type（类型名，在 Elasticsearch 7.0 及之后版本逐渐弃用）和 _id（文档 ID）来唯一标识。

MGET 流程剖析

客户端请求发送

当客户端发起 MGET 请求时，首先会根据 Elasticsearch 集群的配置信息，如节点地址列表等，选择一个合适的节点作为协调节点（Coordinating Node）。协调节点负责接收客户端请求，并将请求分发给集群中的其他节点。客户端可以使用官方提供的各种语言的客户端库，如 Elasticsearch Java High - Level REST Client、Elasticsearch Python Client 等，来构建和发送 MGET 请求。

以下是使用 Elasticsearch Java High - Level REST Client 发送 MGET 请求的代码示例：

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.get.MultiGetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.MultiGetResponse;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

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

        MultiGetRequest multiGetRequest = new MultiGetRequest();
        multiGetRequest.add("my_index", "my_type", "1");
        multiGetRequest.add("my_index", "my_type", "2");

        MultiGetResponse multiGetResponse = client.mget(multiGetRequest);

        for (MultiGetResponse.Item item : multiGetResponse) {
            if (item.isFailed()) {
                System.out.println("获取文档失败: " + item.getFailure().getMessage());
            } else {
                System.out.println("获取文档成功: " + item.getResponse().getSourceAsString());
            }
        }

        client.close();
    }
}

协调节点处理

协调节点接收到 MGET 请求后，会对请求进行解析，提取出每个文档的 _index、_type 和 _id 等信息。然后，协调节点会根据集群的元数据信息，确定每个文档所在的分片（Shard）。Elasticsearch 中的索引由多个分片组成，每个分片可以有多个副本。协调节点通过哈希算法等方式计算出文档应该存储在哪个分片上。

接着，协调节点会将请求转发到对应的主分片或副本分片所在的节点。如果请求的文档分布在多个分片上，协调节点会并行地向多个分片所在的节点发送请求，以提高获取文档的效率。

分片节点处理

分片节点接收到协调节点转发的请求后，会在本地的 Lucene 索引中查找对应的文档。Lucene 是 Elasticsearch 的底层搜索库，它通过倒排索引等数据结构来快速定位文档。分片节点从磁盘或内存缓存中读取文档数据，并将其封装成响应格式。

如果文档存储在磁盘上，可能会涉及到磁盘 I/O 操作，这在一定程度上会影响获取文档的速度。为了减少磁盘 I/O，Elasticsearch 会将经常访问的文档缓存到内存中，即使用了分片查询缓存（Shard Request Cache）。如果请求的文档在缓存中命中，分片节点可以直接从缓存中返回文档数据，大大提高了响应速度。

结果汇聚与返回

分片节点将获取到的文档数据封装成响应后，会将响应返回给协调节点。协调节点接收到所有分片节点的响应后，会对这些响应进行汇聚和整理。它会按照请求中文档的顺序，将每个文档的获取结果组装成最终的响应格式，并返回给客户端。

如果在获取文档的过程中，某个文档获取失败，协调节点会在最终的响应中标记该文档的获取失败信息，而不会影响其他文档的获取结果。例如，在上述 Java 代码示例中，通过判断 item.isFailed() 来处理获取失败的文档。

MGET 性能问题分析

网络开销

尽管 MGET 减少了客户端与服务器之间的请求次数，但当请求的文档数量较多且分布在不同的分片和节点上时，协调节点与分片节点之间的网络通信开销仍然可能成为性能瓶颈。网络延迟、带宽限制等因素都会影响 MGET 请求的响应时间。特别是在跨数据中心或广域网环境下，网络问题可能会更加突出。

磁盘 I/O 压力

如果请求的文档不在内存缓存中，分片节点需要从磁盘读取文档数据。当大量的 MGET 请求同时到达时，可能会导致磁盘 I/O 压力增大，从而影响整个集群的性能。尤其是在使用机械硬盘（HDD）的情况下，磁盘 I/O 的瓶颈效应会更加明显。

缓存命中率

分片查询缓存的命中率直接影响 MGET 的性能。如果缓存命中率较低，大量的请求都需要从磁盘读取数据，会导致响应时间变长。缓存命中率受到多种因素影响，如缓存大小的配置、文档访问模式等。如果文档访问模式比较随机，缓存中存储的文档可能很快就被替换，导致缓存命中率难以提高。

文档大小

当请求获取的文档较大时，无论是在网络传输过程中还是在节点内存处理过程中，都会消耗更多的资源。大文档的传输会占用更多的网络带宽，而在节点内存中处理大文档可能会导致内存不足等问题，影响 MGET 的性能和集群的稳定性。

MGET 优化策略

合理规划索引与分片

  1. 根据数据量和访问模式规划分片数量：在创建索引时，需要根据预计的数据量和文档的访问模式来合理设置分片数量。如果数据量较小且访问较为集中，可以适当减少分片数量，以降低协调节点与分片节点之间的通信开销。例如，对于一些小型应用，每个索引设置 1 - 2 个分片可能就足够了。而对于数据量较大且访问较为分散的场景，则需要适当增加分片数量，但也要注意分片过多可能会导致集群管理成本增加。
  2. 考虑副本数量：副本数量不仅影响数据的可用性和容错性，也会对 MGET 性能产生影响。增加副本数量可以提高读取性能，因为协调节点可以从多个副本中选择响应最快的节点获取数据。但同时，副本数量过多会占用更多的磁盘空间和网络带宽用于数据同步。一般来说，根据业务的可用性要求和硬件资源情况，设置 1 - 3 个副本较为常见。

优化网络配置

  1. 减少网络延迟：尽量将 Elasticsearch 集群部署在低延迟的网络环境中，例如在同一数据中心内。如果无法避免跨数据中心部署，可以采用高速网络连接，并优化网络拓扑结构，减少网络跳数。此外，合理配置网络设备，如调整交换机的缓冲区大小等，也可以提高网络性能。
  2. 优化带宽使用：监控网络带宽使用情况，确保集群有足够的带宽来处理 MGET 请求。如果带宽不足，可以考虑升级网络设备或采用带宽聚合等技术。同时，对于大文档的传输，可以采用压缩技术，如 Gzip 压缩，来减少网络传输的数据量，提高带宽利用率。

提高缓存命中率

  1. 调整缓存大小：根据集群的硬件资源和文档访问模式，合理调整分片查询缓存的大小。可以通过 Elasticsearch 的配置文件或动态配置 API 来调整缓存大小参数。例如，在内存充足的情况下，可以适当增大缓存大小，以提高缓存命中率。但也要注意不要过度分配内存，以免影响其他 Elasticsearch 组件的性能。
  2. 优化文档访问模式：尽量使文档的访问模式具有一定的规律性，以便缓存能够更好地发挥作用。例如，可以将经常一起访问的文档存储在相近的位置，或者按照一定的时间窗口来访问文档，使得缓存中的文档能够被重复利用。另外，对于一些不经常变化的文档，可以设置较长的缓存过期时间。

处理大文档

  1. 文档拆分：如果文档过大，可以考虑将其拆分成多个较小的子文档进行存储。例如，对于一个包含大量图片和文本的文档，可以将图片和文本分别存储为不同的文档，并通过关联字段进行关联。这样在使用 MGET 获取文档时，可以根据实际需求只获取必要的子文档，减少网络传输和内存处理的压力。
  2. 按需获取字段：在 MGET 请求中，可以通过设置 _source 参数来指定只获取文档中的部分字段，而不是整个文档。例如：
POST /_mget
{
    "docs": [
        {
            "_index": "my_index",
            "_type": "my_type",
            "_id": "1",
            "_source": ["field1", "field2"]
        }
    ]
}

这样可以减少网络传输的数据量，提高 MGET 的性能。

批量请求优化

  1. 控制批量大小：虽然 MGET 允许在一次请求中获取多个文档，但并不是批量大小越大越好。批量大小过大会导致请求体过大，增加网络传输时间和节点处理压力。需要根据网络带宽、节点性能等因素，通过测试来确定一个合适的批量大小。一般来说，每次请求获取几十到几百个文档较为合适。
  2. 并行请求：对于一些对响应时间要求较高的场景，可以将大的 MGET 请求拆分成多个较小的并行请求。例如，在一个包含 1000 个文档的 MGET 请求中，可以将其拆分成 10 个包含 100 个文档的并行请求，通过多线程等方式同时发送这些请求，以提高整体的获取速度。但要注意并行请求可能会增加系统的资源消耗，需要根据实际情况进行权衡。

监控与调优

  1. 性能监控：使用 Elasticsearch 提供的监控工具，如 Elasticsearch Monitoring（X - Pack 中的一部分）或第三方监控工具，如 Prometheus + Grafana，来实时监控 MGET 请求的性能指标，如响应时间、缓存命中率、网络带宽使用等。通过监控数据，可以及时发现性能问题，并确定问题的根源。
  2. 动态调优：根据监控数据，动态调整 Elasticsearch 集群的配置参数，如缓存大小、分片数量、副本数量等。例如，如果发现某个分片的磁盘 I/O 压力过大，可以考虑将该分片的数据迁移到其他磁盘负载较低的节点上，或者增加该节点的磁盘资源。同时，也可以根据业务的变化，如数据量的增长或访问模式的改变，及时调整集群的配置，以保证 MGET 操作的性能始终处于最佳状态。

通过以上对 Elasticsearch MGET 流程的深入剖析和优化策略的介绍，希望能够帮助开发者更好地使用 MGET 操作，提高 Elasticsearch 应用的性能和稳定性。在实际应用中，需要根据具体的业务场景和硬件环境，灵活运用这些优化策略，并不断进行测试和调整，以达到最优的性能效果。