今天查看线上一个ES的写入kafka topic消费滞后,lag无限增大
影响merge 和 index性能的参数
- max_bytes_per_sec 每秒中merge的数据量默认是20m
- indices.memory.index_buffer_size 这个参数是指每个节点上indexing操作时的缓冲内存量,默认为heap size的10%
- index.refresh_interval 将内存数据写入磁盘的间隔时间,默认1秒
方案
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用bulk批量写入 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
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使用多线程将数据写入 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
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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
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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replia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。
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禁止swapping交换内存 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
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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filesystemcache更多的内存资源,那么es的写入性能会好很多。
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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
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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jvmheap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