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大厂实践 - 哈啰：记录一次ElasticSearch的查询性能优化

gavin-jamesNoSQL ElasticSearchNoSQL ElasticSearch大约 8 分钟

大厂实践 - 哈啰：记录一次ElasticSearch的查询性能优化

再分享一篇哈啰单车技术团队对ElasticSearch的查询性能优化的分析文章。

问题: 慢查询

搜索平台的公共集群，由于业务众多，对业务的es查询语法缺少约束，导致问题频发。业务可能写了一个巨大的查询直接把集群打挂掉，但是我们平台人力投入有限，也不可能一条条去审核业务的es查询语法，只能通过后置的手段去保证整个集群的稳定性，通过slowlog分析等，下图中cpu已经100%了。

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昨天刚好手头有一点点时间，就想着能不能针对这些情况，把影响最坏的业务抓出来，进行一些改善，于是昨天花了2小时分析了一下，找到了一些共性的问题，可以通过平台来很好的改善这些情况。

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首先通过slowlog抓到一些耗时比较长的查询，例如下面这个索引的查询耗时基本都在300ms以上：

{
  "from": 0,
  "size": 200,
  "timeout": "60s",
  "query": {
    "bool": {
      "must": \[
        {
          "match": {
            "source": {
              "query": "5",
              "operator": "OR",
              "prefix\_length": 0,
              "fuzzy\_transpositions": true,
              "lenient": false,
              "zero\_terms\_query": "NONE",
              "auto\_generate\_synonyms\_phrase\_query": "false",
              "boost": 1
            }
          }
        },
        {
          "terms": {
            "type": \[
              "21"
            \],
            "boost": 1
          }
        },
        {
          "match": {
            "creator": {
              "query": "0d754a8af3104e978c95eb955f6331be",
              "operator": "OR",
              "prefix\_length": 0,
              "fuzzy\_transpositions": "true",
              "lenient": false,
              "zero\_terms\_query": "NONE",
              "auto\_generate\_synonyms\_phrase\_query": "false",
              "boost": 1
            }
          }
        },
        {
          "terms": {
            "status": \[
              "0",
              "3"
            \],
            "boost": 1
          }
        },
        {
          "match": {
            "isDeleted": {
              "query": "0",
              "operator": "OR",
              "prefix\_length": 0,
              "fuzzy\_transpositions": "true",
              "lenient": false,
              "zero\_terms\_query": "NONE",
              "auto\_generate\_synonyms\_phrase\_query": "false",
              "boost": 1
            }
          }
        }
      \],
      "adjust\_pure\_negative": true,
      "boost": 1
    }
  },
  "\_source": {
    "includes": \[
    \],
    "excludes": \[\]
  }
}

这个查询比较简单，翻译一下就是：

```sql
SELECT guid FROM xxx WHERE source=5 AND type=21 AND creator='0d754a8af3104e978c95eb955f6331be' AND status in (0,3) AND isDeleted=0;

慢查询分析

这个查询问题还挺多的，不过不是今天的重点。比如这里面不好的一点是还用了模糊查询fuzzy_transpositions,也就是查询ab的时候，ba也会被命中，其中的语法不是今天的重点，可以自行查询，我估计这个是业务用了SDK自动生成的，里面很多都是默认值。

第一反应是当然是用filter来代替match查询，一来filter可以缓存，另外避免这种无意义的模糊匹配查询，但是这个优化是有限的，并不是今天讲解的关键点，先忽略。

错用的数据类型

我们通过kibana的profile来进行分析，耗时到底在什么地方？es有一点就是开源社区很活跃，文档齐全，配套的工具也非常的方便和齐全。

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可以看到大部分的时间都花在了PointRangQuery里面去了，这个是什么查询呢？为什么这么耗时呢？这里就涉及到一个es的知识点，那就是对于integer这种数字类型的处理。在es2.x的时代，所有的数字都是按keyword处理的，每个数字都会建一个倒排索引，这样查询虽然快了，但是一旦做范围查询的时候。比如 type>1 and type<5就需要转成 type in (1,2,3,4,5)来进行，大大的增加了范围查询的难度和耗时。

之后es做了一个优化，在integer的时候设计了一种类似于b-tree的数据结构，加速范围的查询，详细可以参考(https://elasticsearch.cn/article/446open in new window)

所以在这之后，所有的integer查询都会被转成范围查询，这就导致了上面看到的isDeleted的查询的解释。那么为什么范围查询在我们这个场景下，就这么慢呢？能不能优化。

明明我们这个场景是不需要走范围查询的，因为如果走倒排索引查询就是O(1)的时间复杂度，将大大提升查询效率。由于业务在创建索引的时候，isDeleted这种字段建成了Integer类型，导致最后走了范围查询，那么只需要我们将isDeleted类型改成keyword走term查询，就能用上倒排索引了。

实际上这里还涉及到了es的一个查询优化。类似于isDeleted这种字段，毫无区分度的倒排索引的时候，在查询的时候，es是怎么优化的呢？

多个Term查询的顺序问题

实际上，如果有多个term查询并列的时候，他的执行顺序，既不是你查询的时候，写进去的顺序。

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例如上面这个查询，他既不是先执行source=5再执行type=21按照你代码的顺序执行过滤，也不是同时并发执行所有的过滤条件，然后再取交集。es很聪明，他会评估每个filter的条件的区分度，把高区分度的filter先执行，以此可以加速后面的filter循环速度。比如creator=0d754a8af3104e978c95eb955f6331be查出来之后10条记录，他就会优先执行这一条。

怎么做到的呢？其实也很简单，term建的时候，每一个term在写入的时候都会记录一个词频，也就是这个term在全部文档里出现的次数，这样我们就能判断当前的这个term他的区分度高低了。

为什么PointRangeQuery在这个场景下非常慢

上面提到了这种查询的数据结构类似于b-tree,他在做范围查询的时候，非常有优势，Lucene将这颗B-tree的非叶子结点部分放在内存里，而叶子结点紧紧相邻存放在磁盘上。当作range查询的时候，内存里的B-tree可以帮助快速定位到满足查询条件的叶子结点块在磁盘上的位置，之后对叶子结点块的读取几乎都是顺序的。

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总结就是这种结构适合范围查询，且磁盘的读取是顺序读取的。但是在我们这种场景之下，term查询可就麻烦了，数值型字段的TermQuery被转换为了PointRangeQuery。这个Query利用Block k-d tree进行范围查找速度非常快，但是满足查询条件的docid集合在磁盘上并非向Postlings list那样按照docid顺序存放，也就无法实现postings list上借助跳表做蛙跳的操作。

要实现对docid集合的快速advance操作，只能将docid集合拿出来，做一些再处理。这个处理过程在org.apache.lucene.search.PointRangeQuery#createWeight这个方法里可以读取到。这里就不贴冗长的代码了，主要逻辑就是在创建scorer对象的时候，顺带先将满足查询条件的docid都选出来，然后构造成一个代表docid集合的bitset，这个过程和构造Query cache的过程非常类似。之后advance操作，就是在这个bitset上完成的。所有的耗时都在构建bitset上，因此可以看到耗时主要在build_scorer上了。

验证

找到原因之后，就可以开始验证了。将原来的integer类型全部改成keyword类型，如果业务真的有用到范围查询，应该会报错。通过搜索平台的平台直接修改配置，修改完成之后，重建索引就生效了。

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索引切换之后的效果也非常的明显，通过kibana的profile分析可以看到，之前需要接近100ms的PointRangQuery现在走倒排索引，只需要0.5ms的时间。

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之前这个索引的平均latency在100ms+，这个是es分片处理的耗时,从搜索行为开始，到搜索行为结束的打点，不包含网络传输时间和连接建立时间，单纯的分片内的函数的处理时间的平均值，正常情况在10ms左右。

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经过调整之后的耗时降到了10ms内。

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通过监控查看慢查询的数量，立即减少到了0。

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未来

后续将通过搜索平台侧的能力来保证业务的查询，所有的integer我们会默认你记录的是状态值，不需要进行范围查询，默认将会修改为keyword类型，如果业务确实需要范围查询，则可以通过后台再修改回integer类型，这样可以保证在业务不了解es机制的情况下，也能拥有较好的性能，节省机器计算资源。

目前还遇到了很多问题需要优化。例如重建索引的时候，机器负载太高。公共集群的机器负载分布不均衡的问题，业务的查询和流量不可控等各种各样的问题，要节省机器资源就一定会面对这种各种各样的问题，除非土豪式做法，每个业务都拥有自己的机器资源，这里面有很多很多颇具技术挑战的事情。

实际上，在这一块还是非常利于积累经验，对于es的了解和成长也非常快，在查问题的过程中，对于搜索引擎的使用和了解会成长的非常快。不仅如此，很多时候，我们用心的看到生产的问题，持续的跟踪，一定会有所收获。大家遇到生产问题的时候，务必不要放过任何细节，这个就是你收获的时候，比你写100行的CRUD更有好处。

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