一、引言

随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，离不开搜索引擎技术的帮助。

作为开源搜索引擎领域排名第一的 Elasticsearch，能够让我们无需深入了解背后复杂的信息检索原理，就可实现基本的全文检索功能，在数据量达到十亿，百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。

对于系统容灾、数据安全性、可扩展性、可维护性等用户关注的实际问题，在Elasticsearch 上也能得到有效解决。

二、Elasticsearch 介绍

Elasticsearch（ES）是一个基于 Lucene 构建的开源分布式搜索分析引擎，可以近实时的索引、检索数据。具备高可靠、易使用、社区活跃等特点，在全文检索、日志分析、监控分析等场景具有广泛应用。

由于高可扩展性，集群可扩展至百节点规模，处理PB级数据。通过简单的 RESTful API 即可实现写入、查询、集群管理等操作。

除了检索，还提供丰富的统计分析功能。以及官方功能扩展包 XPack 满足其他需求，如数据加密、告警、机器学习等。

另外，可通过自定义插件，如 COS 备份、QQ 分词等满足特定功能需求。

1. Elasticsearch 架构与原理

基本概念：

Cluster「集群」：由部署在多个机器的ES节点组成，以处理较大数据集和实现高可用；* Node「节点」：机器上的ES进程，可配置不同类型的节点；
Master Node「主节点」：用于集群选主。由其中一个节点担任主节点，负责集群元数据管理，如索引创建，节点离开加入集群等；
Data Node「数据节点」：负责索引数据存储；
Index「索引」：索引数据的逻辑集合，可类比关系型数据的DataBase；
Shard「分片」：索引数据子集，通过将分片分配至集群不同节点，实现数据横向扩展。以解决单个节点CPU、内存、磁盘处理能力不足的情况；
Primary Shard「主分片」：数据分片采用主从模式，由分片接收索引操作；
Replica Shard「副本分片」：主分片的拷贝，以提高查询吞吐量和实现数据高可靠。主分片异常时，其中一个副本分片会自动提升为新的主分片。

为了便于大家理解ES里的数据模型，将它与关系型数据库 MySQL 做类比：

从上面架构图可以看出，ES 架构非常简洁。内置自动发现实现 Zen discovery，当一个节点启动后，通过联系集群成员列表即可加入集群。

由其中一个节点担任主节点，用于集群元数据管理，维护分片在节点间的分配关系。当新节点加入集群后，Master 节点会自动迁移部分分片至新节点，均衡集群负载。

分布式集群难免有节点故障。主节点会定期探测集群其他节点存活状态，当节点故障后，会将节点移出集群，并自动在其他节点上恢复故障节点上的分片。

主分片故障时会提升其中一个副本分片为主分片。其他节点也会探活主节点，当主节点故障后，会触发内置的类 Raft 协议选主，并通过设置最少候选主节点数，避免集群脑裂。

除了集群管理，索引数据读写也是我们关心的重要部分。ES 采用 peer-to-peer 架构，每个节点保存全量分片路由信息，也就是每个节点均可以接收用户读写。

如发送写入请求至节点 1，写入请求默认通过文档 ID 的 Hash 值确定写入到哪个主分片，这里假设写入到分片 0。

写完主分片 P0，并行转发写入请求至副本分片 R0 所在节点，当副本分片所在节点确认写入成功后返回客户端报告写入成功，保障数据安全性。并且写入前，会确保 quorum 数量的副本数，避免网络分区导致写入数据不一致。

查询采用分布式搜索，如请求发给节点3后，请求会转发至索引的主分片或副本分片所在节点。

当然如果写入、查询均带有路由字段信息。请求只会发送给部分分片，避免全量分片扫描。这些节点完成查询后将结果返回给请求节点，由请求节点汇聚各个节点的结果返回给客户端。

2. Lucene原理

介绍完 ES 集群基本原理，下面简单介绍下ES的底层存储引擎 Lucene。

首先 Lucene 是一款高性能的信息检索库，提供索引和检索基本功能。ES 在此基础上解决可靠性、分布式集群管理等问题最终形成产品化的全文检索系统。

Lucene 解决的核心问题便是全文检索。与传统的检索方式不同，全文检索避免在查询时进行全部内容扫描。

比如数据写入后，首先会对写入的文档字段内容分词，形成词典表和与它关联的倒排表。查询时由关键词分词结果直接匹配词典表内容，并获取关联的文档列表，快速获取结果集。并通过排序规则，优先展示匹配度高的文档。

Lucene 为了加快索引速度，采用了 LSM Tree 结构，先把索引数据缓存在内存。当内存空间占用较高或到达一定时间后，内存中的数据会写入磁盘形成一个数据段文件（segment）。段文件内包含词典、倒排表、字段数据等等多个文件。

为了兼容写入性能和数据安全性，如避免内存缓冲区里的数据因为机器故障丢失。ES 在写内存的同时也会写事物日志 Translog。内存里的数据会定期生成新的段文件，写入开销更低的文件系统缓存即可打开和读取实现近实时搜索。

三、Elasticsearch 应用场景

ES的典型使用场景有日志分析、时序分析、全文检索等。

1. 日志实时分析场景

日志是互联网行业基础广泛的数据形式。典型日志有用来定位业务问题的运营日志，如慢日志、异常日志；用来分析用户行为的业务日志，如用户的点击、访问日志；以及安全行为分析的审计日志等。

Elastic 生态提供了完整的日志解决方案。通过简单部署，即可搭建一个完整的日志实时分析服务。ES 生态完美的解决了日志实时分析场景需求，这也是近几年 ES 快速发展的一个重要原因。

日志从产生到可访问一般在 10s 级，相比于传统大数据解决方案的几十分钟、小时级时效性非常高。

ES底层支持倒排索引、列存储等数据结构，使得在日志场景可以利用ES非常灵活的搜索分析能力。通过ES交互式分析能力，即使在万亿级日志的情况下，日志搜索响应时间也是秒级。

日志处理的基本流程包含：日志采集 -> 数据清洗 -> 存储 -> 可视化分析。Elastic Stack通过完整的日志解决方案，帮助用户完成对日志处理全链路管理。

其中：

日志采集：通过轻量级日志采集组件FileBeat实时读取业务日志文件，发送数据至下游组件如 Logstash。
文本解析：利用正则解析等机制，将日志文本数据转换成结构化数据。可使用独立的Logstash 服务或 Elasticsearch 内置的轻量级数据处理模块 Ingest Pipeline，完成数据清洗和转换。
数据存储：通过 Elasticsearch 搜索分析平台进行数据持久存储，提供全文搜索和分析能力。
可视化分析：通过功能丰富的图形界面，即可对日志数据进行搜索分析，如可视化组件 Kibana。

2. 时序分析场景

时序数据是按时间顺序记录设备、系统状态变化的数据。典型的时序数据有传统的服务器监控指标数据、应用系统性能监控数据、智能硬件、工业物联网传感器数据等。

早在2017年我们也基于ES进行了时序分析场景的探索。时序分析场景具有高并发写入、低查询时延、多维分析的特点。

由于ES具有集群扩展、批量写入、读写带路由、数据分片等能力，目前已实现线上单集群最大规模达到 600+节点、1000w/s 的写入吞吐、单条曲线或单个时间线的查询延时可控制在 10ms。

ES提供灵活、多维度的统计分析能力，实现查看监控按照地域、业务模块等灵活的进行统计分析。另外，ES支持列存储、高压缩比、副本数按需调整等能力，可实现较低存储成本。最后时序数据也可通过Kibana组件轻松实现可视化。

3. 搜索服务场景

搜索服务典型场景有像京东、拼多多、蘑菇街中的商品搜索；应用商店中的应用APP搜索；论坛、在线文档等站内搜索。

这类场景用户关注高性能、低延迟、高可靠、搜索质量等。如单个服务最大需达到 10w+ QPS，请求平均响应时间在 20ms以内，查询毛刺低于 100ms，高可用如搜索场景通常要求 4 个 9 的可用性，支持单机房故障容灾等。

目前云上 Elasticsearch 服务已支持多可用区容灾，故障分钟级恢复能力。通过 ES 高效倒排索引，以及自定义打分、排序能力与丰富的分词插件，实现全文检索需求。在开源全文检索领域，ES 在 DB-Engines 搜索引擎类别持续多年排名第一。

四、腾讯 Elasticserch 服务

腾讯内外部均有大量的日志实时分析、时序数据分析、全文检索需求场景。

目前我们已联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，简称CES，其中内核增强包括 Xpack 商业套件和内核优化。

在服务公司内部以及公有云客户过程中，也遇到了较多问题和挑战，比如超大规模集群，千万级数据写入，以及云上用户丰富的使用场景等。

下文将介绍我们在内核层面，从可用性，性能，成本等方面进行的优化措施。

1. 可用性优化

可用性问题表现在三个方面：

（1）ES 内核系统健壮性不足

这也是分布式系统共性难题。例如异常查询、压力过载集群容易出现雪崩。集群可扩展性不足，比如集群分片数超10w会出现明显的元数据管理瓶颈。以及集群扩容、节点异常后加回集群，存在节点、多硬盘之间数据不均问题。

（2）容灾方案欠缺

需保障机房网络故障时可快速恢复服务，自然灾害下防止数据丢失，误操作后快速恢复数据等可靠性、数据安全性问题。

（3）系统缺陷

另外也包括在运营过程中发现的一些 ES 系统缺陷，比如说 Master 节点堵塞、分布式死锁、滚动重启缓慢等。

针对上面的问题，在系统健壮性方面，我们通过服务限流，容忍机器网络故障、异常查询等导致的服务不稳定问题。

通过优化集群元数据管理逻辑，提升集群扩展能力一个数量级，支持千级节点集群、百万级分片数。集群均衡方面，通过优化节点、多硬盘间的分片均衡，保证大规模集群的压力均衡。

容灾方案方面，我们通过扩展 ES 的插件机制实现数据备份和回档，可把 ES 的数据备份到 COS，保障数据安全性；通过管控系统建设支持跨可用区容灾，用户可以按需部署多个可用区，以容忍单机房故障。采用垃圾桶机制，保证用户在欠费、误操作等场景下，集群数据可快速恢复。

系统缺陷方面，我们修复了滚动重启、Master 阻塞、分布式死锁等一系列 Bug。其中滚动重启优化，可加速节点重启速度 5+倍。Master 堵塞问题，我们在 ES 6.x 版本和官方一起做了优化。

2. 性能优化

性能问题，比如以日志、监控为代表的时序场景，对写入性能要求非常高，写入并发可达 1000w/s。然而我们发现在带主键写入时，ES 性能会衰减 1+倍。

压测场景下发现CPU 存在无法充分利用的情况。通常搜索服务对查询性要求非常高，一般要求 20w QPS, 平均响应时间小于 20ms，并且需尽量避免 GC、以及执行计划不优等造成的查询毛刺问题。

为了解决这些问题。写入方面，针对主键去重场景，我们通过利用段文件上记录的最大最小值进行查询裁剪，加速主键去重的过程，写入性能提升 45%，具体可参考 Lucene-8980[1]。

对于压测场景下 CPU 不能充分利用的问题，通过优化 ES 刷新 Translog 时锁粒度，避免资源抢占，提升性能提升 20%，具体可参考ES-45765 /47790[2]。我们也正在尝试通过向量化执行优化写入性能，通过减少分支跳转、指令 Miss，预期写入性能可提升 1 倍。

查询方面，我们通过优化段文件合并策略，对于非活跃段文件会自动触发合并，收敛段文件数以降低资源开销，提升查询性能。

根据每个段文件上记录的最大最小值进行查询剪枝，提升查询性能 40%。通过 CBO 策略，避免缓存较大开销的 Cache 操作导致产生 10+倍的查询毛刺，具体可参考Lucene-9002[3]。

另外还包括优化 Composite 聚合中的性能问题，实现真正的翻页操作，以及优化带排序场景的聚合使得性能提升3-7倍。此外，我们也在尝试通过一些新硬件来优化性能，比如说英特尔的 AEP、Optane、QAT 等。

3. 成本优化

成本方面主要体现在以日志、监控为代表的时序场景对机器资源的消耗。结合线上典型的日志、时序业务统计数据发现，硬盘、内存、计算资源的成本比例接近 8:4:1。

可以得出硬盘、内存是主要矛盾，其次是计算成本。而这类时序类场景有很明显的访问特性，也就是数据具有冷热特性。

时序数据访问具有近多远少的特点，比如近 7 天数据的访问量占比可达到 95%以上，而历史数据访问较少，并且通常都是访问统计类信息。

硬盘成本方面，由于数据具有明显的冷热特性，我们采用冷热分离架构，使用混合存储的方案来平衡成本和性能。

由于历史数据通常只是访问统计信息，我们采用预计算 Rollup 换取存储和查询性能，类似物化视图。对于完全不使用历史数据，也可以备份到更廉价的存储系统如 COS。其他一些优化方式包括多盘策略兼容数据吞吐与数据容灾，以及通过生命周期管理等定期删除过期数据等。

内存成本方面，我们发现特别是大存储机型，存储资源才用了 20% 内存已不足。为了解决内存不足问题，我们采用 Off-Heap 技术，来提升堆内内存利用率，降低 GC 开销，并且提升单个节点管理磁盘的能力。

将内存占比较大的 FST 移到堆外管理，通过堆内存放堆外对象地址，避免堆内外数据拷贝。通过 Java 弱引用机制实现堆外对象内存回收，进一步提升内存使用率。

实现 32GB 堆内内存可管理 50 TB 左右磁盘空间，较原生版本有 10 倍提升，并且性能持平，而 GC 优势提升明显。

除了内核层面的优化，在平台层通过管控平台，支持云上服务资源管理、实例实例管理等实现服务托管。方便快捷进行实例创建和规格调整。

通过运维支撑平台中的监控系统、运维工具等保障服务质量。并通过正在建设的智能诊断平台发现服务潜在问题，实现了对内外部提供稳定可靠的 ES 服务。

腾讯内部，我们主导了 ES 产品开源协同，发现潜在问题，共同优化完善 ES，避免不同的团队重复踩坑。

同时我们也将优秀的方案积极贡献给社区，和官方及社区的 ES 爱好者们共同推动 ES 的发展。以腾讯 ES 内核研发为代表的团队，截至目前我们共提交了 60 多个 PR，其中有 70% 被合并，公司内 ES 开源协同 PMC 成员共有 6 位 ES/Lucene 社区 contributor。

五、结语

Elasticsearch 在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、时序数据分析、全文检索等场景。

目前单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐。通过内核增强版 ES 为大家提供高可靠，低成本，高性能的搜索分析服务。后续我们仍需在可用性，性能和成本等方面持续优化 ES。

比如集群可扩展性不足问题，通过优化集群扩展性支持百万级分片秒级创建 index。ES 的存储成本问题，目前正在研发存储与计算分离方案，进一步缩减成本，提升性能。以及存在使用和维护成本高的问题，后续通过多级分区、智能诊断等提升ES的自动化和故障自愈能力，降低用户使用和维护成本。

未来，也会近一步探索 ES 在多维分析领域的其他可能性。持续在大数据领域提供更有价值的搜索分析服务。

参考资料：

[1] Lucene-8980：

https://github.com/apache/lucene-solr/pull/884

[2] ES-45765 /47790:

https://github.com/elastic/elasticsearch/pull/45765