Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回？

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导读：如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？

这个问题，其实就是在看你是否用过 ES，其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s。

第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。

你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较卡么？所以你要是没玩儿过 ES，或者就是自己玩玩儿 Demo，被问到这个问题容易懵逼，显示出你对 ES 确实玩的不怎么样。

说实话，ES 性能优化是没有银弹的，不要期待着随手调一个参数，就可以万能的应对所有性能慢的场景。也许有的场景你换个参数，或者调整一下语法，就可以搞定，但绝对不是所有场景都可以这样。

性能优化的杀手锏：Filesystem Cache

你向 ES 里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了，查询的时候，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 Filesystem Cache 里面去。

ES 的搜索引擎严重依赖于底层的 Filesystem Cache，如果给 Filesystem Cache 更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的 IDX Segment File 索引数据文件，那么你在搜索的时候基本都会走内存且性能会非常高。

性能差距究竟可以有多大？我们之前很多的测试和压测，如果走磁盘一般肯定上秒，搜索性能绝对是秒级别的，1 秒、5 秒、10 秒。但如果走 Filesystem Cache，则是走纯内存的，那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级，基本上就是毫秒级的，从几毫秒到几百毫秒不等。

这里有个真实的案例：某个公司 ES 节点有 3 台机器，每台机器看起来内存很多（64G），总内存就是 64 * 3 = 192G。

每台机器给 ES JVM Heap 是 32G，那么剩下来留给 Filesystem Cache 的就是每台机器才 32G，总共集群里给 Filesystem Cache 的就是 32 * 3 = 96G 内存。

而此时，整个磁盘上索引数据文件，在 3 台机器上一共占用了 1T 的磁盘容量，ES 数据量是 1T，那么每台机器的数据量是 300G。这样性能好吗？

Filesystem Cache 的内存才 100G，十分之一的数据可以放内存，其它的都在磁盘，然后你执行搜索操作，大部分操作都是走磁盘，性能肯定差。

根据我们自己的生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅在 ES 中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，如果内存留给 Filesystem Cache 的是 100G，那么你就将索引数据控制在 100G 以内即可。这样，你的数据几乎全部走内存来搜索，性能非常之高，一般可以在1秒以内。

比如，你现在有一行数据：id，name，age .... 30 个字段。但是你现在搜索，只需要根据 id，name，age 三个字段来搜索。如果你傻乎乎往 ES 里写入一行数据所有的字段，就会导致 90% 的数据无法用来搜索。

结果硬是占据了 ES 机器上的 Filesystem Cache 的空间，单条数据的数据量越大，就会导致 Filesystem Cahce 能缓存的数据就越少。

其实，仅仅写入 ES 中要用来检索的少数几个字段就可以了，比如写入 es id，name，age 三个字段。

然后你将其他的字段数据存在 MySQL/HBase 里，我们一般是建议用 ES + HBase 这个架构。

HBase 的特点是适用于海量数据的在线存储，就是对 HBase 可以写入海量数据，但是不要做复杂的搜索，做很简单的一些根据 id 或者范围进行查询的操作就可以了。

从 ES 中根据 name 和 age 去搜索，拿到的结果可能就 20 个 doc id，然后根据 doc id 到 HBase 里去查询每个 doc id 对应的完整的数据，查出来后再返回给前端。

写入 ES 的数据最好小于等于，或者是略微大于 ES 的 Filesystem Cache 的内存容量。你从 ES 检索可能只花费 20ms，然后再根据 ES 返回的 id 去 HBase 里查询，查 20 条数据，可能只耗费 30ms。

可能你原来那么玩儿，1T 数据都放 ES，会每次查询都是 5~10s，现在可能性能就会很高，每次查询就是 50ms。

数据预热

假如你按照上述的方案去做了，ES 集群中每个机器写入的数据量还是超过了 Filesystem Cache 一倍。那么可以做数据预热。拿微博举例，你可以把一些大 V，平时看的人很多的数据，提前在后台搞个系统。

每隔一会儿，去搜索一下热数据，刷到 Filesystem Cache 里去，后面用户实际来看这个热数据的时候，他们就是直接从内存里进行了搜索。又或者是电商，你可以将平时查看最多的一些商品，例如 iPhone 8，热数据提前后台搞个程序，每隔 1 分钟自己主动访问一次，刷到 Filesystem Cache 里去。

对于那些你觉得比较热的、经常会有人访问的数据，最好做一个专门的缓存预热子系统。就是对热数据每隔一段时间，就提前访问一下，让数据进入 Filesystem Cache 里面去。这样下次别人访问的时候，性能一定会好很多。

冷热分离

ES 可以做类似于 MySQL 的水平拆分，即将大量的访问很少、频率很低的数据，单独写一个索引，然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。

最好将冷数据写入一个索引中，然后热数据写入另外一个索引中，这样可以确保热数据在被预热之后，尽量都让他们留在 Filesystem OS Cache 里。

假设你有 6 台机器，2 个索引，一个放冷数据，一个放热数据，每个索引 3 个 Shard。3 台机器放热数据 Index，另外 3 台机器放冷数据 Index。

那么，你大量的时间是在访问热数据 Index，热数据可能就占总数据量的 10%，此时数据量很少，几乎全都保留在 Filesystem Cache 里面了，就可以确保热数据的访问性能是很高的。

但是对于冷数据而言，是在别的 Index 里的，跟热数据 Index 不在相同的机器上。

如果有人访问冷数据，可能大量数据是在磁盘上的，此时性能差点，就 10% 的人去访问冷数据，90% 的人在访问热数据，也无所谓了。

Document 模型设计

对于 MySQL，我们经常有一些复杂的关联查询。在 ES 里该怎么玩儿，ES 中复杂的关联查询尽量别用，一旦用了性能一般都不太好。

最好是先在 Java 系统里就完成关联，将关联好的数据直接写入 ES 中。搜索的时候，就不需要利用 ES 的搜索语法来完成 Join 之类的关联搜索了。

Document 模型设计是非常重要的，很多操作，不要在搜索的时候才想去执行各种复杂的乱七八糟的操作。

ES 能支持的操作就那么多，不要考虑用 ES 做一些它不好操作的事情。如果真的有那种操作，尽量在 Document 模型设计的时候，写入的时候就完成，另外对于一些太复杂的操作，比如 join/nested/parent-child 搜索都要尽量避免，性能都很差的。

分页性能优化

ES 的分页是较坑的。假如你每页是 10 条数据，你现在要查询第 100 页，实际上是会把每个 Shard 上存储的前 1000 条数据都查到一个协调节点上。

如果你有 5 个 Shard，那么就有 5000 条数据，接着协调节点对这 5000 条数据进行一些合并、处理，再获取到最终第 100 页的 10 条数据。

分布式则要查第 100 页的 10 条数据，不可能从 5 个 Shard中，每个查 2 条数据，最后到协调节点合并成 10 条数据吧？

所以，你必须得从每个 Shard 都查 1000 条数据过来，然后根据你的需求进行排序、筛选等操作，最后再次分页，拿到里面第 100 页的数据。

在翻页的时候，你翻的越深，每个 Shard 返回的数据就越多，而且协调节点处理的时间越长。所以用 ES 做分页的时候，你会发现越翻到后面，就越是慢。

我们之前也是遇到过这个问题，用 ES 做分页，前几页就几十毫秒，翻到 10 页或者几十页的时候，基本上就要 5~10 秒才能查出来一页数据了。

有什么解决方案吗？不允许深度分页（默认深度分页性能很差），跟产品经理提出这个问题。

类似于 App 里的推荐商品不断下拉出来一页一页的；类似于微博中，下拉刷微博，刷出来一页一页的，你可以用 Scroll API，关于如何使用，自行上网搜索。

Scroll 会一次性给你生成所有数据的一个快照，然后每次滑动向后翻页就是通过游标 scroll_id 移动，获取下一页、下一页这样子，性能会比上面说的那种分页性能要高很多，基本上都是毫秒级的。但是，这种只适合于类似微博下拉翻页的，不能随意跳到任何一页的场景。

所以现在很多产品，都是不允许你随意翻页的，App、也有一些网站，做的就是你只能往下拉，一页一页的翻。

初始化时必须指定 Scroll 参数，告诉 ES 要保存此次搜索的上下文多长时间。你需要确保用户不会持续不断翻页翻几个小时，否则可能因为超时而失败。

除了用 Scroll API，你也可以用 search_after 来做。search_after 的思想是使用前一页的结果来帮助检索下一页的数据。显然，这种方式也不允许你随意翻页，你只能一页页往后翻。初始化时，需要使用一个唯一值的字段作为 Sort 字段。

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