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文章目录

• 概述
• 内存
• CPU
• 磁盘
• 网络
• 自建集群 vs 云部署
• JVM
• 容量规划

概述

继续跟中华石杉老师学习ES，第63篇

课程地址： https://www.roncoo.com/view/55

内存

es吃内存，es吃的主要不是你的jvm的内存，一般来说es用jvm heap（堆内存）还是用的比较少的，主要吃的是你的机器可用的剩余内存

es底层基于lucene，lucene是基于磁盘文件来读写和保存你的索引数据的，倒排索引，正排索引，lucene的特点就是会基于os filesystem cache，会尽量将频繁访问的磁盘文件的数据在操作系统的内存中进行缓存，然后尽量提升磁盘文件读写的性能

es的性能感觉不太理想，es的性能80%取决于说，你的机器上，除了分配给jvm heap内存以外，还剩下多少内存，剩下的内存会留给es的磁盘索引文件做缓存，如果os cache能够缓存更多的磁盘文件的数据，索引文件的数据，索引读写的性能都会高很多，特别是检索

但是如果你的大量的索引文件在os cache中放不下，还是停留在磁盘上，那么搜索、聚合的时候大量的都是读写磁盘文件，性能当然低了，一个数量级，ms级，s级

问：es上千万数据的搜索，要耗费10s±---->大量读写磁盘了

如果在es生产环境中，哪种资源最容易耗尽，那么就是内存了。排序和聚合都会耗费掉很多内存，所以给es进程分配足够的jvm heap内存是很重要的。除了给jvm heap分配内存，还需要给予足够的内存给os filesystem cache。因为lucene用的数据结构都是基于磁盘的格式，es是通过os cache来进行高性能的磁盘文件读写的。

关于机器的内存相关的知识先简单提一下，一般而言，除非说你的数据量很小，比如就是一些os系统，各种信息管理系统，要做一个内部的检索引擎，几万，几十万，几百万的数据量，对机器的资源配置要求还是蛮低的。一般而言，如果你的数据量过亿，几亿，几十亿。那么其实建议你的每台机器都给64G的内存的量。

如果一个机器有64G的内存，那么是比较理想的状态，但是32GB和16GB的内存也是ok的。具体的内存数量还是根据数据量来决定。但是如果一个机器的内存数量小于8G，那么就不太适合生产环境了，因为我们可能就需要很多小内存的机器来搭建集群。而大于64G的机器也不是很有必要。

CPU

大多数的es集群对于cpu的要求都会比较低一些，因此一台机器有多少个cpu core其实对生产环境的es集群部署相对来说没有那么的重要了，至少没有内存来的重要。当然，肯定是要用多核处理器的，一般来说2个cpu core~8个cpu core都是可以的。

此外，如果要选择是较少的cpu core但是cpu性能很高，还是较多的cpu core但是cpu性能较为一般，那么肯定是选择性能较为一般但是更多的cpu core。因为更多的cpu core可以提供更强的并发处理能力，远比单个cpu性能高带来的效果更加明显。

磁盘

对于es的生产环境来说，磁盘是非常重要的，尤其是对那些大量写入的es集群，比如互联网公司将每天的实时日志数据以高并发的速度写入es集群。在服务器上，磁盘是最慢的那个资源，所以对于大量写入的es集群来说，会很容易因为磁盘的读写性能造成整个集群的性能瓶颈。

如果我们能够使用SSD固态硬盘，而不是机械硬盘，那么当然是最好的，SSD的性能比机械硬盘可以高很多倍，可以让es的读写性能都高很多倍。

所以，如果公司出的起钱大量使用固态硬盘，那么当然是最好的。

如果我们在用SSD硬盘的化，那么需要检查我们的I/O scheduler，需要正确的配置IO scheduler。当我们将数据写入磁盘时，IO scheduler会决定什么时候数据才会真正的写入磁盘，而不是停留在os cache内存缓冲中。大多数机器上，默认的IO scheduler是cfq，也就是completely fair queuing。

这个scheduler会给每个进程都分配一些时间分片，time slice，然后会优化每个进程的数据如何写入磁盘中，优化的思路主要 是根据磁盘的物理布局来决定如何将数据写入磁盘，进而提升写入磁盘的性能。这是针对机械硬盘做出的优化，因为机械硬盘是一种旋转存储介质，是通过机械旋转磁盘+磁头进行磁盘读写的机制。

但是scheduler的这种默认的执行机制，对于SSD来说是不太高效的，因为SSD跟机械硬盘是不一样的，SSD不涉及到机械磁盘旋转和磁头读取这种传统的读写机制。对于SSD来说，应该用deadline/noop scheduler。deadline scheduler会基于写操作被pending了多长时间来进行写磁盘优化，而noop scheduler就是一个简单的FIFO队列先进先出的机制。

调整io scheduler可以带来很大的性能提升，甚至可以达到数百倍。

如果我们没有办法使用SSD，只能使用机械硬盘，那么至少得尽量正确读写速度最快的磁盘，比如高性能的服务器磁盘。

此外，使用RAID 0也是一种提升磁盘读写速度的高效的方式，无论是对于机械硬盘，还是SSD，都一样。

RAID 0也被称之为条带式存储机制，striping，在RAID各种级别中性能是最高的。RAID 0的基本原理，是把连续的数据分散存储到多个磁盘上进行读写，也就是对数据进行条带式存储。这样系统的磁盘读写请求就可以被分散到多个磁盘上并行执行。但是没有必要使用镜像或者RAID的其他模式，因为我们不需要通过RAID来实现数据高可用存储，es的replica副本机制本身已经实现了数据高可用存储。

最后，我们要避免跟网络相关的存储模式，network-attached storage，NAS，比如基于网络的分布式存储模式。

虽然很多供应商都说他们的NAS解决方案性能非常高，而且比本地存储的可靠性更高。但是实际上用起来会有很多性能和可靠性上的风险，一般因为网络传输会造成较高的延时，同时还有单点故障的风险。

网络

对于es这种分布式系统来说，快速而且可靠的网络是非常的重要的。

因为高速网络通信可以让es的节点间通信达到低延时的效果，高带宽可以让shard的移动和恢复，以及分配等操作更加的快速。

现代的数据中心的网络对于大多数的集群来说，性能都足够高了。比如千兆网卡，这都是可以的。

但是要避免一个集群横跨多个数据中心，比如异地多机房部署一个集群，因为那样的话跨机房，跨地域的传输会导致网络通信和数据传输性能较差。es集群是一种p2p模式的分布式系统架构，不是master-slave主从分布式系统。在es集群中，所有的node都是相等的，任意两个node间的互相通信都是很频繁和正常的。因此如果部署在异地多机房，那么可能会导致node间频繁跨地域进行通信，通信延时会非常高，甚至造成集群运行频繁不正常。

就跟NAS存储模式一样，很多供应商都说跨地域的多数据中心是非常可靠的，而且低延时的。一般来说，可能的确是这样，但是一旦发生了网络故障，那么集群就完了。通常来说，跨地域多机房部署一个es集群带来的效益，远远低于维护这样的集群所带来的额外成本。

自建集群 vs 云部署

现在一般很容易就可以拿到高性能的机器来部署集群：很多高性能的机器可以有上百G的内存资源，还有几十个cpu core。但是同时我们也可以再云供应商上，比如阿里云，租用大量的小资源的虚拟机。那么对于自己购买昂贵高性能服务器自建集群，以及租用云机器来部署，该选择哪种方案呢？

你是自己购买5台，比如说，8核64G的物理机，搭建es集群

或者是，比如说，上阿里云，或者其他的云服务，购买了2核4G，16台，虚拟机，搭建es集群

你上阿里云，也可以买到大资源量的虚拟机，4/8/16核64G

一般来说，对于es集群而言，是建议拥有少数机器，但是每个机器的资源都非常多，尽量避免拥有大量的少资源的虚拟机。因为对于运维和管理来说，管理5个物理机组成的es集群，远远比管理100个虚拟机组成的es集群要简单的多。

同时即使是自建集群，也要尽量避免那种超大资源量的超级服务器，因为那样可能造成资源无法完全利用，然后在一个物理机上部署多个es节点，这会导致我们的集群管理更加的复杂。

JVM

对于最新的es版本，一般多建议用最新的jvm版本，除非es明确说明要用哪个jdk版本。es和lucene都是一种满足特殊需求的软件，lucene的单元测试和集成测试中，经常会发现jvm自身的一些bug。这些bug涵盖的范围很广，因此尽量用最新的jvm版本，bug会少一些。

es 5.x版本以上，建议用jdk 8，而不是jdk 7，同时jdk 6已经不再被支持了。

如果我们用java编写es应用程序，而且在使用transport client或者node client，要确保运行我们的应用程序的jvm版本跟es服务器运行的jvm版本是一样的。

在es中，有些java的本地序列化机制都被使用了，比如ip地址，异常信息，等等。而jvm可能在不同的minor版本之间修改序列化格式，所以如果client和server的jvm版本不一致，可能有序列化的问题。

同时官方推荐，绝对不要随便调整jvm的设置。虽然jvm有几百个配置选项，而且我们可以手动调优jvm的几乎方方面面。同时遇到一个性能场景的时候，每个人都会第一时间想到去调优jvm，但是es官方还是推荐我们不要随便调节jvm参数。因为es是一个非常复杂的分布式软件系统，而且es的默认jvm配置都是基于真实业务场景中长期的实践得到的。随便调节jvm配置反而有可能导致集群性能变得更加差，以及出现一些未知的问题。反而是很多情况下，将自定义的jvm配置全部删除，性能是保持的最好的。

容量规划

在规划你的es集群的时候，一般要规划你需要多少台服务器，每台服务器要有多少资源，能够支撑你预计的多大的数据量。但是这个东西其实不是一概而论的，要视具体的读写场景，包括你执行多么复杂的操作，读写QPS来决定的。不过一般而言，实际经验，对于很多的中小型公司，都是建议es集群承载的数据量在10亿规模以内。用最合理的技术做最合理的事情。

这里可以给出几个在国内es非常适合的几个场景，es是做搜索的，当然可以做某个系统的搜索引擎。比如网站或者app的搜索引擎，或者是某些软件系统的搜索引擎，此外es还可以用来做数据分析。那么针对这几个不同的场景，都可以给出具体建议。比如做网站或者app的搜索引擎，一般数据量会相对来说大一些，但是通常而言，一个网站或者app的内容都是有限的，不会无限膨胀，通常数据量从百万级到亿级不等，因此用于搜索的数据都放在es中是合理的。

然后一些软件系统或者特殊项目的搜索引擎，根据项目情况不同，数据量也是从百万量级到几十亿，甚至几百亿，或者每日增量几亿，都有可能，那么此时就要根据具体的业务场景来决定了。如果数据量特别大，日增量都几亿规模，那么其实建议不要将每天全量的数据都写入es中，es也不适合这种无限规模膨胀的场景。es是很耗费内存的，无限膨胀的数据量，会导致我们无法提供足够的资源来支撑这么大的数据量。可以考虑是不是就将部分热数据，比如最近几天的数据，放到es中做高频高性能搜索，然后将大量的很少访问的冷数据放大数据系统做离线批量处理，比如hadoop系统里面。

比如说，你预计一下，你的数据量有多大，需要多少台机器，每台机器要多少资源，来支撑，可以达到多大的性能

数据量 -> 性能，10亿 -> 要求1s内返回

es达到ms级的化，你必须要有足够的os cache去缓存几乎大部分的索引数据

10亿，每条数据是多大，比如多少个字节，1k -> 假设数据大小为100G

如果有5台，64G，8核，那么总内存就是300G左右 -> 100G的总数据量，300G的内存，一般要分给es jvm heap，150G （每台32G）-> 那么100G的数据总量，100G落地到磁盘文件加入很多es自己的信息，假设100G -> 200G

200G落地磁盘的数据，物理内存剩余的只有150G，可能还有一些操作系统，还有其他的损耗100G

200G落地磁盘的数据，100G物理内存可以用来做os cache，50%的概率是基于os cache做磁盘索引文件的读写，几秒，很正常啦。。。

根据我们的实践经验而言，一般来说，除非是你的机器的内存资源，完全可以容纳所有的落地的磁盘文件的os cache，ms，否则的话，如果不是的话，会大量走磁盘，查询秒级别很正常

同时如果数据量在10亿以内的规模，那么一般而言，如果提供5台以上的机器，每台机器的配置到8核64G的配置，一般而言都能hold住。当然，这个也看具体的使用场景，如果你读写特别频繁，或者查询特别复杂，那么可能还需要更多的机器资源。如果你要承载更大的数据量，那么就相应的提供更多的机器和资源。

要提升你的es的性能，最重要的，还是说规划合理的数据量，物理内存资源大小，os cache