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ES时序数据库的性能优化

news 来源：原创 2025/8/28 4:41:40

本文主要是讲解了Elasticsearch数据库的优化，大家可以看一下。因为当时实操中涉及了6版本和7版本的一起优化，所以内容上大家自行区分一下。

一、基础设置

1. jvm.options参数详解不同版本java配置会不一样

-Xms12g
-Xmx12g
说明：

将 Xms 和 Xmx 设置成一样大避免JVM堆的动态调整给应用进程带来"不稳定"，具体内存使用大小计算，参数上述计算法则。
但是需要预留足够的内存空间给page cache。假设一台32GB内存的机器，配置16GB内存给ES进程使用，另外16GB给page cache，而不是将 xmx
设置成32GB。因为还是预留给lucene

-XX:+AlwaysPreTouch

配置JVM参数：-XX:+AlwaysPreTouch 减少新生代晋升到老年代时停顿。

JDK官方文档关于 AlwaysPreTouch 的解释是
在启动时就把参数里说好了的内存全部都分配了，会使得启动慢上一点，但后面访问时会更流畅，比如页面会连续分配，比如不会在晋升新生代到老生代时才去访问页面，导致GC停顿时间加长。
4. 我想说一下Linux内存分配、Linux OOM Killer、内存交换vm.swappiness参数之间的一些理解：当ES进程向操作系统MMU申请分配内存时，操作系统内核分配的是虚拟内存，比如指定 -Xms=16G
那么只是告诉内核这个ES进程在启动的时候最需要16G内存，但是ES进程在启动后并不是立即就用了16G的内存。因此，随着ES的运行，ES进程访问虚拟内存时产生缺页错误(page
fault)，然后内核为之分配实际的物理页面（这个过程也是需要开销的）。而如果在JVM启动时指定了AlwaysPreTouch，就会分配实际的物理内存，这样在发生YGC的时候，新生代对象晋升到老年代，减少老年代空间分配产生的缺页异常，从而减少YGC停顿时间。

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 设置成75

主要是因为CMS是并发收集，垃圾回收线程和用户线程同时运行，用户线程运行时可能继续无用的垃圾对象，如果到90%再去回收就太晚了。老年代使用到75%就回收可减少OOM异常发生的概率。

-XX:MaxTenuringThreshold 设置成6

这个值默认为15，即Survivor区对象经历15次Young GC后才进入老年代，设置成6就只需6次YGC就晋升到老年代了。默认情况下ES新生代采用 -XX:+UseParNewGC，老年代采用CMS垃圾回收器。

-Xss 配置为1M。

线程占用栈内存，默认每条线程为1M。从这个参数可看出一个进程下可创建的线程数量是有限制的，可视为创建线程的开销。

2. Swapping内存交换设置

2.1 禁用内存交换(/proc/sys/vm/swappiness)，解释为什么要禁用内存交换：
内存交换到磁盘对服务器性能来说是致命的。想想看一个内存的操作必须是快速的。如果内存交换到磁盘上，一个100微秒的操作可能变成10毫秒，再想想那么多10微秒的操作时延累加起来。不难看出swapping对于性能是多么可怕。最好的办法就是在你的操作系统中完全禁用swapping

第一步：禁用操作系统swapping
- 暂时禁用：sudo swapoff -a
- 永久禁用：修改参数的方法是修改/etc/sysctl.conf文件，加入vm.swappiness=xxx，并重起系统。这个操作相当于是修改虚拟系统中的/proc/sys/vm/swappiness文件，将值改为XXX数值。
  如果不想重起，可以通过sysctl -p动态加载/etc/sysctl.conf文件，但建议这样做之前先清空swap。
第二步：以上系统参数配置完成，还要修改elasticsearch.yml配置：
bootstrap.memory_lock : true 锁定内存，防止进行内存的交换使用swapping
第三步：对于系统也要一些设置，不然可能无法启动。修改完需要重新启动机器。
- 修改文件/etc/security/limits.conf，最后添加以下内容。
```
* hard memlock unlimited
* soft memlock unlimited
```

修改文件 /etc/systemd/system.conf ，分别修改以下内容。

DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitMEMLOCK=infinity

3. elasticsearch.yml设置

3.1 index设置

index 缓冲区大小，默认为整个堆空间的10%

indices.memory.index_buffer_size: 20%

3.2 搜索设置

数据检索和计数请求线程池设置它的类型默认为fixed，size默认为(可用处理器的数量* 3) / 2) + 1，

thread_pool.search.size: 5

数据检索和计数请求线程池队列，队列的size默认为1000。

thread_pool.search.queue_size: 1000

3.3 写入设置

⚠️这个参数慎用！强制修改cpu核数，以突破写线程数限制
如果CPU性能开销有余，可以设置为部署机器的CPU核数

# processors: 16
# Bulk pool
thread_pool.bulk.size: 16     es6写法
thread_pool.write.size: 16     es7写法

4.其他设置

4.1 集群熔断内存比例设置

PUT /_cluster/settings
{"persistent" : {    "indices.breaker.fielddata.limit": "60%","indices.breaker.request.limit": "40%","indices.breaker.total.limit": "70%"
。。。}

在elasticsearch.yml中也可以设置
⚠️谨慎设置，会影响查询和插入，产生错误

错误提示

{"statusCode": 429,"error": "Too Many Requests","message": "[circuit_breaking_exception] [parent] Data too large, data for [<http_request>] would be [2087772160/1.9gb], which is larger than the limit of [1503238553/1.3gb], real usage: [2087772160/1.9gb],new bytes reserved: [0/0b], usages [request=0/0b, fielddata=1219/1.1kb, in_flight_requests=0/0b, accounting=605971/591.7kb], with { bytes_wanted=2087772160 & bytes_limit=1503238553 & durability=\"PERMANENT\" }"
}

重要解决办法
关闭circuit检查：
indices.breaker.type: none

4.1.1 fielddata内存限制设置

indices.breaker.fielddata.limit：fielddata的内存限制，默认60%?? 7.0版本默认是 40%

参数 indices.fielddata.cache.size 控制有多少堆内存是分配给fielddata。当你执行一个查询需要访问新的字段值的时候，将会把值加载到内存，然后试着把它们加入到fielddata。如果结果的fielddata大小超过指定的大小，为了腾出空间，别的值就会被驱逐出去。
默认情况下，这个参数设置的是无限制 — Elasticsearch将永远不会把数据从fielddata里替换出去。
这个默认值是故意选择的：fielddata不是临时的cache。它是一个在内存里为了快速执行必须能被访问的数据结构，而且构建它代价非常昂贵。如果你每个请求都要重新加载数据，性能就会很差。

4.1.2 request内存限制设置

查询本身也会对响应的延迟产生重大影响。为了在查询时不触发熔断并导致Elasticsearch集群处于不稳定状态，

indices.breaker.request.limit：执行聚合的内存限制，默认40% 7.0版本默认是 60%

4.1.3 总体内存限制设置

可以根据查询的复杂性将indices.breaker.total.limit设置为适合您的JVM堆大小。此设置的默认值是JVM堆的70％。

indices.breaker.total.limit：综合上面两个，限制在70%以内 7.0版本默认是 90%

4.2 避免脑裂

网络异常可能会导致集群中节点划分出多个区域，区域发现没有 Master 节点的时候，会选举出了自己区域内 Maste 节点，导致一个集群被分裂为多个集群，使集群之间的数据无法同步，我们称这种现象为脑裂。
为了防止脑裂，我们需要在 Master 节点的配置文件中添加如下参数：

discovery.zen.minimum_master_nodes=（master_eligible_nodes/2）+1 //默认值为1

其中 master_eligible_nodes 为 Master 集群中的节点数。这样做可以避免脑裂的现象都出现，最大限度地提升集群的高可用性。
只要不少于 discovery.zen.minimum_master_nodes 个候选节点存活，选举工作就可以顺利进行。

二、优化篇

1、写入速度优化

1.1 设置持久化异步延时提交

XPUT http://xxxx:9200/m_pd_cu_id_gps_2es_inc_hi_out/_settings -d '
{"index.translog.durability" : "async","index.translog.sync_interval" : "30s","index.translog.flush_threshold_size" : "1024mb"
}

说明：

(1)加大 Translog Flush ，目的是降低 Iops、Writeblock。
默认情况下，将 index.translog.durability 设置为 request ，这意味着 Elasticsearch 仅在成功对主分片和每个已分配副本进行事务同步并提交事务后，才将索引、删除、更新或批量请求的成功报告给客户端。
如果将 index.translog.durability 设置为 async ，则 Elasticsearch 同步和提交事务日志仅在每个 index.translog.sync_interval 时执行，这意味着当节点恢复时，在崩溃之前执行的任何操作都可能会丢失。
(2)增加 Index Refresh 间隔，目的是减少 Segment Merge 的次数。
“index.translog.sync_interval” : “30s” 结合业务对于数据及时性要求，实时性要求不高的，可以设置更大。
将 Translog 多长时间同步到磁盘并提交一次。默认为5s。不允许小于100ms的值。
(3)加大 Flush 设置
主要目的是把文件缓存系统中的段持久化到硬盘，当Translog的数据量达到 512MB 或者 30 分钟时，会触发一次 Flush。
“index.translog.flush_threshold_size” : “1024mb”
事务日志存储尚未安全地持久化在 Lucene 中的所有操作（即不是 Lucene 提交点的一部分）。尽管可以读取这些操作，但是如果分片已停止并且必须恢复，则需要重播它们。此设置控制这些操作的最大总大小，以防止恢复花费太长时间。一旦达到最大大小，将进行刷新，从而生成新的 Lucene 提交点。默认为 512mb 。

1.2设置写入并发数，调整 Bulk 线程池和队列

修改elasticsearch.yml

thread_pool.bulk.size: 16         //es6写法 
thread_pool.write.size: 16        //es7写法

1.3 段合并优化

(1) 归并线程的速度优化:
⚠️ 7.0版本不再支持
Lucene 以段的形式存储数据。当有新的数据写入索引时，Lucene 就会自动创建一个新的段。随着数据量的变化，段的数量会越来越多，消耗的多文件句柄数及 CPU 就越多，查询效率就会下降。
由于 Lucene 段合并的计算量庞大，会消耗大量的 I/O，所以 ES 默认采用较保守的策略，让后台定期进行段合并，如下所述：

索引写入效率下降：当段合并的速度落后于索引写入的速度时，ES 会把索引的线程数量减少到 1。这样可以避免出现堆积的段数量爆发，同时在日志中打印出“now throttling indexing”INFO 级别的“警告”信息。
提升段合并速度：ES 默认对段合并的速度是 20m/s，如果使用了 SSD，我们可以通过以下的命令将这个合并的速度增加到 100m/s。对大日志数据ELK Stack应用, 建议将其调大到100MB或更高. 可以通过API设置, 也可以写在配置文件中:

PUT _cluster/settings
{"persistent" : {"indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "100mb"}
}

// 响应结果如下:

{"acknowledged": true,"persistent": {"indices": {"store": {"throttle": {"max_bytes_per_sec": "100mb"}}}},"transient": {}
}

(2) 归并线程的数目:
推荐设置为CPU核心数的一半, 如果磁盘性能较差, 可以适当降低配置, 避免发生磁盘IO堵塞:

PUT employee/_settings
{"index.merge.scheduler.max_thread_count" : 8
}

也可以在elasticsearch.yml 设置：

index.merge.schedule`Ω`r.max_thread_count: 1

说明：

index.merge.scheduler.max_thread_count默认设置为Math.max(1, Math.min(4, Runtime.getRuntime().availableProcessors() / 2))但这适用于SSD配置。
对于HDD，应将其设置为1。机械磁盘在并发 I/O 支持方面比较差，所以我们需要降低每个索引并发访问磁盘的线程数。这个设置允许 max_thread_count + 2 个线程同时进行磁盘操作，也就是设置为 1 允许三个线程。

(3) 合并策略:目前可能用不到，高版本不再支持
merge策略index.merge.policy有三种：
tiered（默认策略）；log_byete_size； log_doc。

# 优先归并小于此值的segment, 默认是2MB:
index.merge.policy.floor_segment# 一次最多归并多少个segment, 默认是10个:
index.merge.policy.max_merge_at_once# 一次直接归并多少个segment, 默认是30个
index.merge.policy.max_merge_at_once_explicit# 大于此值的segment不参与归并, 默认是5GB. optimize操作不受影响
index.merge.policy.max_merged_segment

(4)重并发缓存加大
设置索引缓冲buffer，最大512m，默认值是jvm的10%；
elasticsearch.yml ：

indices.memory.index_buffer_size : 20%
indices.memory.min_index_buffer_size: 96mb

index buffer 的大小是所有的 shard 公用的对于每个 shard 来说，最多给 512mb，因为再大性能就没什么提升了。ES 会将这个设置作为每个 shard 共享的 index buffer，那些特别活跃的 shard 会更多的使用这个 buffer。默认这个参数的值是 10%，也就是 jvm heap 的 10%。
已经索引好的文档会先存放在内存缓存中，等待被写到到段(segment)中。缓存满的时候会触发段刷盘(吃i/o和cpu的操作)。默认最小缓存大小为48m，不太够，最大为堆内存的10%。对于大量写入的场景也显得有点小。

2、查询速度优化

2.1 特定搜索场景，增加搜索线程池配置

默认情况下，Elasticsearch将主要用例是搜索。在需要增加检索并发性的情况下，可以增加用于搜索设置的线程池，与此同时，可以根据节点上的CPU中的核心数量多少斟酌减少用于索引的线程池。
举例：更改配置文件elasticsearch.yml增加如下内容：

thread_pool.search.queue_size: 500

#queue_size允许控制没有线程执行它们的挂起请求队列的初始大小。

2.2 降低刷新频率设置

10.10.60.15:9200/str/_settings -d
{"refresh_interval": "5s"
}

刷新频率由 refresh_interval 参数控制，默认每 1 秒发生一次。也就是说，新插入的文档在刷新到段（内存中）之前，是不能被搜索到的。
关于是否需要实时刷新：
- 如果新插入的数据需要近乎实时的搜索功能，则需要频繁刷新。
- 如果对最新数据的检索响应没有实时性要求，则应增加刷新间隔，以提高数据写入的效率，从而应释放资源辅助提高查询性能。
关于刷新频率对查询性能的影响：
- 由于每刷新一次都会生成一个 Lucene 段，刷新频率越小就意味着同样时间间隔，生成的段越多。每个段都要消耗句柄和内存。
- 每次查询请求都需要轮询每个段，轮询完毕后再对结果进行合并。
- 也就意味着：refresh_interval 越小，产生的段越多，搜索反而会越慢；反过来说，加大 refresh_interval，会相对提升搜索性能。

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