Elasticsearch系列—搜索执行过程及scroll游标查询-xss云之家

2019年终总结-坚持的力量

概要

本篇主要介绍一下分布式环境中搜索的两阶段执行过程。

两阶段搜索过程

回顾我们之前的CRUD操作，因为只对单个文档进行处理，文档的唯一性很容易确定，并且很容易知道是此文档在哪个node，哪个shard中。

但搜索比CRUD复杂，符合搜索条件的文档，可能散落在各个node、各个shard中，我们需要找到匹配的文档，并且把从各个node，各个shard返回的结果进行汇总、排序，组成一个最终的结果排序列表，才算完成一个搜索过程。我们将按两阶段的方式对这个过程进行讲解。

查询阶段

假定我们的ES集群有三个node，number_of_primary_shards为3，replica shard为1，我们执行一个这样的查询请求：

GET /music/children/_search
{
  "from": 980,
  "size": 20
}

查询阶段的过程示意图如下：

Elasticsearch系列—搜索执行过程及scroll游标查询

Java客户端发起查询请求，接受请求的node-1成为Coordinate Node（协调者），该node会创建一个priority queue，长度为from + size即1000。
Coordinate Node将请求分发到所有的primary shard或replica shard中，每个shard在本地创建一个同样大小的priority queue，长度也为from + size，用于存储该shard执行查询的结果。
每个shard将各自priority queue的元素返回给Coordinate Node，元素内只包含文档的ID和排序值（如_score），Coordinate Node将合并所有的元素到自己的priority queue中，并完成排序动作，最终根据from、size值对结果进行截取。

补充说明：

哪个node接收客户端的请求，该node就会成为Coordinate Node。
Coordinate Node转发请求时，会根据负载均衡算法分配到同一分片的primary shard或replica shard上，为什么说replica值设置得大一些可以增加系统吞吐量的原理就在这里，Coordinate Node的查询请求负载均衡算法会轮询所有的可用shard，并发场景时就会有更多的硬件资源（CPU、内存，IO）会参与其中，系统整体的吞吐量就能提升。
此查询过程Coordinate Node得到是轻量级的元素信息，只包含文档ID和_score这些信息，这样可以减轻网络负载，因为分页过程中，大部分的数据是会丢弃掉的。

取回阶段

在完成了查询阶段后，此时Coordinate Node已经得到查询的列表，但列表内的元素只有文档ID和_score信息，并无实际的_source内容，取回阶段就是根据文档ID，取到完整的文档对象的过程。如下图所示：

Elasticsearch系列—搜索执行过程及scroll游标查询

Coordinate Node根据from、size信息截取要取回文档的ID，如{“from”: 980, “size”: 20}，则取第981到第1000这20条数据，其余丢弃，from/size为空则默认取前10条，向其他shard发出mget请求。
shard接收到请求后，根据_source参数（可选）加载文档信息，返回给Coordinate Node。
一旦所有的shard都返回了结果，Coordinate Node将结果返回给客户端。

前面几篇有提到deep paging的问题，我们在这里又复习一遍，使用from和size进行分页时，传递信息给Coordinate Node的每个shard，都创建了一个from + size长度的队列，并且Coordinate Node需要对所有传过来的数据进行排序，工作量为number_of_shards * (from + size)，然后从里面挑出size数量的文档，如果from值特别大，那么会带来极大的硬件资源浪费，鉴于此原因，强烈建议不要使用深分页。

不过深分页操作很少符合人的行为，翻几页还看不到想要的结果，人的第一反应是换一个搜索条件，只有机器人或爬虫才这么不知疲倦地一直翻页直到服务器崩溃。

preference设置

查询时使用preference参数，可以影响哪些shard可以用来执行搜索操作，6.1.0版本后，许多参数值已声明为弃用，我们挑几个目前还在使用的简单介绍一下：

_only_local：只搜索当前node中的shard
_local：优先搜索当前node中的shard，搜不到再去其他的shard
_prefer_nodes:abc,xyz：优先从指定的abc/xyz节点上搜索，如果两个节点都有存在数据的shard，随机从里面挑一个节点执行搜索
_only_nodes:abc,xyz,…：只在符合通配abc、xyz名称的节点上搜索，如果多个节点都有存在数据的shard，随机从里面挑一个节点执行搜索
_shards:2,3：指定shard进行搜索，这个条件如与其他条件搭配使用，此条件要写在前面，如_shards:2,3|_local
自定义字符串：一般用sessionid或userid

bouncing results问题

假如两个文档有相同的字段值，并且时间戳也一样，如果按时间戳字段来排序，由于请求是在所有可用的shard上轮询的，可能存在一种情况：这两个文档记录在不同的shard之间保存的顺序不相同。结果就是同一个条件的查询，如果执行多次，分配在primary shard得到的是一种顺序，分配在replica shard又是另一个顺序，这个就是所谓的bouncing results问题。

如何避免：让同一个用户始终使用同一个shard，就可以避免这种问题，常见的做法是preference设置为sessionid或userid，如：

uni-app,vue,react,Trao之缓存类封装

GET /music/children/_search?preference=10086
{
  "from": 980,
  "size": 20
}

超时问题

我们回顾查询阶段和取回阶段，必须所有的操作都完成了，才给客户端返回结果，如果中途有shard在执行特别重的任务，导致查询很慢怎么办？会拖慢整个集群吗？

如果是高并发场景，那极有可能，因为某一个节点慢，整个查询请求堆积，拖死集群都有可能。

为了防止这一情况，我们使用timeout参数，告诉shard允许处理数据的最大时间，时间一到，执行关门动作，能有多少数据返回多少数据，剩下的不要了，这样可以确保集群是稳定运行的，如下图所示：

Elasticsearch系列—搜索执行过程及scroll游标查询

routing

在设计大规模数据搜索时，我们为了实现数据集中性，索引时会按一定规则将数据进行存储，比如订单数据，我们会按userid为route key，每个userid的订单数据，都放在同一个shard上，既然存储时使用了route key，那么搜索时同样使用route key，可以让查询只搜索相关的shard，如：

GET /music/children/_search?routing=10086
{
  "from": 980,
  "size": 20
}

这样由于精准到具体的shard，可以极大的缩小搜索范围，数据量越大，效果越明显。

搜索类型

默认的搜索类型是query_then_fetch，我们还可以选择dfs_query_then_fetch，这个有预查询阶段，可以从所有相关shard中获取词频来计算全局词频，可以提升revelance sort精准度。

scroll游标查询

如果我们要把大批量的数据从ES集群中取出，用来执行一些计算，一次性取完肯定不合适，IO压力过大，性能容易出问题，分页查询又容易造成deep paging的问题。一般推荐使用scroll查询，一批一批的查，直到所有数据都查询完。

原理

scroll查询会先做查询初始化，然后再批量地拉取结果，有点像数据库的cursor。
scroll查询会取某个时间点的快照数据，查询初始化后索引上的数据发生了变化，快照数据还是原来的，有点像数据库的索引视图。
scroll查询用字段_doc排序，去掉了全局排序，性能比较高。
scroll查询要设置过期时间，每次搜索在这个时间内完成即可。

示例

我们假定每次取10条数据，时间窗口为1秒
请求如下：

GET /music/children/_search?scroll=1s
{
  "size": 10
}

响应如下（结果有删减）：

{
  "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAABJQFkExczF1dXM3VHB1RFNpVDR4RkxPb1EAAAAAAAASUhZBMXMxdXVzN1RwdURTaVQ0eEZMT29RAAAAAAAAElMWQTFzMXV1czdUcHVEU2lUNHhGTE9vUQAAAAAAABJUFkExczF1dXM3VHB1RFNpVDR4RkxPb1EAAAAAAAASURZBMXMxdXVzN1RwdURTaVQ0eEZMT29R",
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 4,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "music",
        "_type": "children",
        "_id": "2",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "wake me, shark me",
          "content": "don't let me sleep too late, gonna get up brightly early in the morning",
          "language": "english",
          "length": "55",
          "likes": 0,
          "author": "John Smith"
        }
      }
    ]
  }
}

注意那个scroll_id，下次再查询时，只要带上这个就行了

GET /_search/scroll
{
    "scroll": "1s", 
    "scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAABJQFkExczF1dXM3VHB1RFNpVDR4RkxPb1EAAAAAAAASUhZBMXMxdXVzN1RwdURTaVQ0eEZMT29RAAAAAAAAElMWQTFzMXV1czdUcHVEU2lUNHhGTE9vUQAAAAAAABJUFkExczF1dXM3VHB1RFNpVDR4RkxPb1EAAAAAAAASURZBMXMxdXVzN1RwdURTaVQ0eEZMT29R"
}

每次的查询，都把最新的scroll_id带上，直到数据查询完成为止。

scroll查询看起来像分页，但使用场景不一样，分页主要是按页展示数据，主要受众是人，scroll一批一批的获取数据，主要受众一般是数据分析的系统，是给系统用的。
性能也不同，前面我们了解后，分页查询随着页数的加深，压力越来越大，而scroll是基于_doc排序的数据处理，特别适用于大批量数据的获取分析。