分布式搜索分析引擎Elasticsearch实现亿万级搜索的秘密

Elasticsearch（ES）作为开源首选的分布式搜索分析引擎，通过一套系统轻松满足用户的日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多种需求，大幅降低大数据时代挖掘数据价值的成本。腾讯在公司内部丰富的场景中大规模使用 ES，同时联合 Elastic 公司在腾讯云上提供内核增强版的 ES 云服务，大规模、丰富多样的的使用场景推动着腾讯对原生 ES 进行持续的高可用、高性能、低成本优化。

　　一、ES 在腾讯的应用场景

【ES 在腾讯的应用场景】

最初我们使用 ES 于日志实时分析场景，典型日志如下：

运营日志，比如慢日志、异常日志，用来定位业务问题；

业务日志，比如用户的点击、访问日志，可以用来分析用户行为；

审计日志，可以用于安全分析。ES 很完美的解决了日志实时分析的需求，它具有如下特点：

Elastic 生态提供了完整的日志解决方案，任何一个开发、运维同学使用成熟组件，通过简单部署，即可搭建起一个完整的日志实时分析服务。

在 Elastic 生态中，日志从产生到可访问一般在 10s 级。相比于传统大数据解决方案的几十分钟、小时级，时效性非常高。

由于支持倒排索引、列存储等数据结构，ES 提供非常灵活的搜索分析能力。

支持交互式分析，即使在万亿级日志的情况下，ES 搜索响应时间也是秒级。

日志是互联网行业最基础、最广泛的数据形式，ES 非常完美的解决了日志实时分析场景，这也是近几年 ES 快速发展的一个重要原因。

第二类使用场景是搜索服务，典型场景包含：商品搜索，类似京东、淘宝、拼多多中的商品搜索；APP 搜索，支持应用商店里的应用搜索；站内搜索，支持论坛、在线文档等搜索功能。我们支持了大量搜索服务，它们主要有以下特点：

高性能：单个服务最大达到 10w+ QPS，平响 20ms~，P95 延时小于 100ms。

强相关：搜索体验主要取决于搜索结果是否高度匹配用户意图，需要通过正确率、召回率等指标进行评估。

高可用：搜索场景通常要求 4 个 9 的可用性，支持单机房故障容灾。任何一个电商服务，如淘宝、京东、拼多多，只要故障一个小时就可以上头条。

第三类使用场景是时序数据分析，典型的时序数据包含：Metrics，即传统的服务器监控；APM，应用性能监控；物联网数据，智能硬件、工业物联网等产生的传感器数据。这类场景腾讯很早就开始探索，在这方面积累了非常丰富的经验。这类场景具有以下特点：

高并发写入：线上单集群最大规模达到 600+节点、1000w/s 的写入吞吐。

高查询性能：要求单条曲线 或者单个时间线的查询延时在 10ms~。

多维分析：要求灵活、多维度的统计分析能力，比如我们在查看监控的时候，可以按照地域、业务模块等灵活的进行统计分析。

二、遇到的挑战

前面我们介绍了 ES 在腾讯内部的广泛应用，在如此大规模、高压力、丰富使用场景的背景下，我们遇到了很多挑战，总体可以划分为两类：搜索类和时序类。

首先，我们一起看看搜索类业务的挑战。以电商搜索、APP 搜索、站内搜索为代表，这类业务非常重视可用性，服务 SLA 达到 4 个 9 以上，需要容忍单机故障、单机房网络故障等；同时要求高性能、低毛刺，例如 20w QPS、平响 20ms、P95 延时 100ms。总之，在搜索类业务场景下，核心挑战点在于高可用、高性能。

另一类我们称之为时序类业务挑战，包含日志、Metrics、APM 等场景。相比于搜索类业务重点关注高可用、高性能，时序类业务会更注重成本、性能。比如时序场景用户通常要求高写入吞吐，部分场景可达 1000w/s

WPS；在这样写入吞吐下，保留 30 天的数据，通常可达到 PB 级的存储量。而现实是日志、监控等场景的收益相对较低，很可能用户用于线上实际业务的机器数量才是 100 台，而监控、日志等需要 50 台，这对多数用户来说，基本是不可接受的。所以在时序类业务中，主要的挑战在于存储成本、计算成本等方面。

前面我们介绍了在搜索类、时序类业务场景下遇到的高可用、低成本、高性能等挑战，下面针对这些挑战，我们重点分享腾讯在 ES 内核方面的深入实践。

　　三、ES 优化实践

首先，我们来看看高可用优化，我们把高可用划分为三个维度：

系统健壮性：是指 ES 内核自身的健壮性，也是分布式系统面临的共性难题。例如，在异常查询、压力过载下集群的容错能力；在高压力场景下，集群的可扩展性；在集群扩容、节点异常场景下，节点、多硬盘之间的数据均衡能力。

容灾方案：如果通过管控系统建设，保障机房网络故障时快速恢复服务，自然灾害下防止数据丢失，误操作后快速恢复等。

系统缺陷：这在任何系统发展过程中都会持续产生，比如说 Master 节点堵塞、分布式死锁、滚动重启缓慢等。

针对上述问题，下面来介绍我们在高可用方面的解决方案：

（编辑：常州站长网）

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