ElasticSearch大集群管理维护的难题与个推GProxy解决方案

用户搜索组件和日志管理平台是个推推送服务的重要组成部分。ElasticSearch（简称ES）作为一个开源的分布式搜索引擎，能较好地满足上述要求。个推在ES的使用上经过了多年迭代，积累了丰富的经验，特别是在数据量不断增大时，如何管理集群、维护集群稳定、优化集群性能，我们进行了许多实践。

本文将从三部分讲述个推ElasticSearch架构的演变过程：大集群的挑战、GProxy如何支持多集群以及当前运行情况。

作者| 个推平台研发总监 逍遥 &高级Java工程师 南洋

上图展示的是个推ES集群演进的过程。个推使用ES时间较早，起初从0.20.x版本开始用，当时集群规模较小，后来为了scroll查询结果不带source，进行了index-source的分离，升级到了0.90.x版本。接着官方推出了支持无source查询功能的1.2.0版本，我们又进行了集群合并。随后，为了使用官方的一些新特性，我们升级到了1.4.x和1.5.x版本。

此时，集群规模已经很大了，升级一次版本比较不方便，而且后续的新特性对我们没有很强的吸引力，于是很长时间没升级，跳过了官方推出的2.x版本。但集群由于规模大，开始出现很多难以解决的问题，需要进行拆分升级，并且官方版本也更新到了5.x版本，不支持直接从1.x升级5.x，于是我们考虑用数据网关的方式解决升级、重启的困难，集群也演化到了上图的最后一版架构。

大集群还带来很多问题，以下是我们在使用过程中遇到相对比较棘手的几个问题。

● 第一个问题是JVM内存容易居高不下。

ES内存的占用主要有几个部分：Segment Memory、Filter Cache、Field Data cache 、Bulk Queue、Indexing Buffer和Cluster State Buffer 。Segment Memory会随着段文件增长而增长，大集群这块内存占用没法避免。

Filter Cache和Field Data cache个推用到的场景不多，我们便通过参数配置予以禁用。Bulk Queue和Indexing Buffer都比较固定，内存不会不断增长，也没必要调整参数。Cluster State Buffer是当时比较棘手的一个问题，我们设置mapping的方式是在config目录下配置default_mapping.json文件，该文件会匹配所有写入的文档，进行格式解析处理，ES处理解析过之后会在内存中缓存一份ParserContext。而由于type数不断增加，这部分内存占用会越来越多，直到耗尽，如果不索引新type，则不会增长。

在出现内存居高不下的问题时，我们分析了它的dump文件，如下图，发现是ParserContext占用导致的。当时没有很好的办法彻底解决，只能采用重启的方式清空ParserContext，暂时缓解一段时间。但随着文档的不断写入，这部分内存占用还是会重新变大。

● 第二个问题是超大分片和超大段。

我们默认使用docid作为routing的依据，通过hash算法将文档散列到不同分片上。这种方式在文档数少的时候分片大小还比较均匀，但当文档数涨到了一定程度时，分片的大小差距会变大。在每个分片平均100g大小的时候，差距最大可达20g。此时，达到最大段阈值限制的段数量也非常多，这导致在段合并的时候比较耗时。

● 第三个问题是磁盘IO高。

我们经常使用scroll查询文档，超大的段文件会导致文件磁盘查找效率降低。并且机器内存被ES节点的JVM占用了大半，致使文件系统很难使用内存缓存段文件页。这就导致scroll查询会直接读取磁盘文件，IO被打满。从监控看，集群的IO基本是时刻处于满的状态。

此外还有许多隐患。

首先是扩展瓶颈，集群预设的分片数原本是较充裕的，然而在经过多次扩容后，实例数已经和分片数相等了，扩容实例后，集群也不会将分片分配到新实例。其次是原先机器的磁盘空间逐渐不足，ES默认水位线是85%，到达后分片就会开始乱跳难以恢复。

然后是调整难，重启恢复非常慢，如果升级重建，索引也很慢。

最后集群的健壮性也会受到影响。文档数变大，压力也会变大，更容易出现故障，某个实例故障后压力会分摊给其他节点，业务会产生感知。

对于上面描述的这些问题，我们希望找到一个解决方案能够提供如下功能：

1、能够平滑升级集群版本，并且升级期间不影响业务使用

2、通过拆分大集群为小集群，使业务分流，减轻集群压力

3、提供集群数据的多IDC热备，为异地多活提供数据层支持

但是之前的架构中，业务服务直接访问ES集群，耦合严重，要实现这些需求就变得比较困难。于是，我们选择了proxy-based架构，通过增加中间层proxy来隔离存储集群和业务服务集群，为更灵活的运维存储集群提供支持。

上图是GProxy的整体架构，它是一个三层架构：

● 最上层是业务层，只需和 proxy 交互，通过etcd实现proxy的服务发现

● 中间是GProxy层，提供请求转发和集群的管理

● 最下方是多个ES集群

GProxy包含了多个组件：

● etcd：高可用的元信息存储数据库，包括路由规则、集群信息、proxy服务地址、迁移任务等

● sdk：扩展了es原生sdk，通过其sniffer机制，封装了对proxy服务发现和熔断等功能

● proxy是一个轻量级的代理服务，扩容很方便，启动后可以将自己的地址注册到etcd中

● dashboard 是整个集群的管理服务，并提供 web 界面，方便运维人员对集群进行管理和监控

● migrate服务提供不同集群间的迁移功能

有了上面的总体架构后，还需要解决两个问题：

1、业务服务如何发现proxy，也即服务发现问题

2、 proxy将请求转发给哪一个集群，也即路由问题

服务发现

etcd是一个高可用的分布式键值数据库，且通过http api进行交互，操作简便，因此我们选择etcd来实现服务发现和元数据存储。

proxy是一个无状态的服务，启动初始化完成之后，将自己的地址注册到etcd中。通过etcd的lease机制，系统可以监控proxy的存活状态。当proxy服务出现异常而不能定时续期lease时，etcd会将其摘除，避免其影响正常的业务请求。

ElasticSearch提供的sdk预留了sniffer接口，sdk可以通过sniffer接口来获取后端地址。我们实现了sniffer接口，其定期从etcd获取proxy列表，并通过etcd的watch机制，监听服务的上下线，及时更新内部的连接列表。业务方还是可以按原来的方式使用原生的sdk，不需要过多的改动，只需要将sniffer注入到SDK就行。

路由规则

在个推推送业务场景中，每个app推送需要的数据都可以视为是一个整体，因此我们选择按照app的维度进行请求的路由，每个app推送所需的数据都存储在一个集群内。

路由信息保存在etcd中，格式是 appid->clusterName 这样一个对应关系。如果没有这样一个对应关系，proxy会将appid归属到一个默认集群。

proxy启动时会拉取最新的路由表，并通过etcd的watch机制，监控路由表的变更。

路由关系的变更通过迁移操作实现，以下是迁移流程的介绍。

每个app都属于一个集群。当集群的负载不均衡时，管理员可以按照app维度，通过迁移服务进行集群间的数据迁移。

迁移流程包含两个步骤：数据同步和路由规则的修改。数据同步需要同步两份数据：全量数据和增量数据。

1、全量数据通过ElasticSearch的scroll api导出

2、因为ElasticSearch没有提供增量数据的获取方式（类似mysql的binlog协议来实现增量数据的获取），因此我们通过proxy双写来实现增量数据的获取。

迁移服务负责数据的同步，并在数据同步完成后通知dashboard，dashboard更新etcd的路由关系。proxy通过watch机制，得到新的路由关系，更新内部的路由表，此时app新的请求就会路由到新的集群。

在个推实际业务场景中，推送作为企业级服务，对服务的可用性要求很高，个推有多个机房对外提供服务，每个app归属到一个机房。为了应对机房级故障，我们需要对数据进行多IDC的热备，这样才能在机房发生故障后，将客户的请求路由到非故障机房，从而不影响客户的正常使用。

我们对数据的热备采用集群维度进行，每个集群的数据会备份到另一个机房。proxy收到请求后，根据集群的热备信息，实时将增量数据写入到MQ中，另一个机房的consumer服务不断消费MQ的增量数据，并写入至对应的集群中。dashboard服务负责管控所有IDC的热备任务的状态。

引入一个中间层后，不可避免地会带来一定的性能损失。我们选择 GO 开发的原因，就是希望损失尽可能减小。最终性能结果如下：

由上图可知，QPS降低10%左右，平均延时约等于ES调用和proxy本身平均延时之和。虽然有了10%的性能下降，但是带来了更灵活的运维能力。

GProxy服务上线之后，顺利完成了ES版本的升级（从1.5升级到6.4），并将原来大集群拆分为多个小集群。整个升级和拆分过程对于业务方无感，并且GProxy提供的无损回滚功能可以让操作更放心（数据的迁移需要十分谨慎）。

有了GProxy的支持，DBA日常对ES运维操作，如参数的优化、集群间的压力平衡，变得更加方便。

个推通过使用Go语言，自主研发了Gproxy，成功解决ElasticSearch大集群存在的问题，为上层业务提供了稳定可靠的数据存储服务。此外，个推也将持续打磨自身技术，在搜索和数据存储领域不断探索，不断拓宽ElasticSearch的应用场景，与开发者一起分享关于如何保证数据存储高可用的最新实践。