ELK 性能优化实践

2021-01-13 10:52:47 浏览数 (1)

一、背景介绍

近一年内对公司的 ELK 日志系统做过性能优化,也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化,在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。

ELK 架构作为日志存储方案

ELK日志架构.png

二、现状分析

1. 版本及硬件配置

  • JDK:JDK1.8_171-b11 (64 位)
  • ES集群:由3台16核32G的虚拟机部署 ES 集群,每个节点分配 20 G 堆内存
  • ELK版本:6.3.0
  • 垃圾回收器:ES 默认指定的老年代(CMS) 新生代(ParNew)
  • 操作系统:CentOS Linux release 7.4.1708(Core)

2. 性能问题

随着接入 ELK 的应用越来越多,每日新增索引约 230 个,新增 document 约 3000 万到 5000 万

每日上午和下午是日志上传高峰期,在 Kibana 上查看日志,发现问题:

(1) 日志会有 5-40 分钟的延迟

(2) 有很多日志丢失,无法查到

3. 问题分析

3.1 日志延迟

首先了解清楚:数据什么时候可以被查到?

数据先是存放在 ES 的内存 buffer,然后执行 refresh 操作写入到操作系统的内存缓存 os cache,此后数据就可以被搜索到。

所以,日志延迟可能是我们的数据积压在 buffer 中没有进入 os cache 。

3.2 日志丢失

查看日志发现很多 write 拒绝执行的情况

write 线程池拒绝任务的日志.png

从日志中可以看出 ES 的 write 线程池已经满负荷,执行任务的线程已经达到最大 16 个线程,而 200 容量的队列也已经放不下新的 task。

查看线程池的情况也可以看出 write 线程池有很多写入的任务

代码语言:javascript复制
GET /_cat/thread_pool?v&h=host,name,type,size,active,largest,rejected,completed,queue,queue_size

write 线程池拒绝任务的情况.png

所以我们需要优化 ES 的 write 的性能。

4.解决思路

4.1 分析场景

ES 的优化分为很多方面,我们要根据使用场景考虑对 ES 的要求。

根据个人实践经验,列举三种不同场景下的特点

  • SkyWalking:一般配套使用 ES 作为数据存储,存储链路追踪数据、指标数据等信息。
  • ELK:一般用来存储系统日志,并进行分析,搜索,定位应用的问题。
  • 全文搜索的业务:业务中常用 ES 作为全文搜索引擎,例如在外卖应用中,ES 用来存储商家、美食的业务数据,用户在客户端可以根据关键字、地理位置等查询条件搜索商家、美食信息。

这三类场景的特点如下:

SkyWalking

ELK

全文搜索的业务

并发写

高并发写

高并发写

并发一般不高

并发读

并发低

并发低

并发高

实时性要求

5分钟以内

30秒以内

1分钟内

数据完整性

可容忍丢失少量数据

可容忍丢失少量数据

数据尽量100%不丢失

关于实时性

  • SkyWalking 在实际使用中,一般使用频率不太高,往往是发现应用的问题后,再去 SkyWalking 查历史链路追踪数据或指标数据,所以可以接受几分钟的延迟。
  • ELK 不管是开发、测试等阶段,时常用来定位应用的问题,如果不能快速查询出数据,延迟太久,会耽误很多时间,大大降低工作效率;如果是查日志定位生产问题,那更是刻不容缓。
  • 全文搜索的业务中一般可以接受在1分钟内查看到最新数据,比如新商品上架一分钟后才看到,但尽量实时,在几秒内可以可看到。
4.2 优化的方向

可以从三方面进行优化:JVM 性能调优、ES 性能调优、控制数据来源

三、ES性能优化

可以从三方面进行优化:JVM 性能调优、ES 性能调优、控制数据来源

1. JVM调优

第一步是 JVM 调优。

因为 ES 是依赖于 JVM 运行,没有合理的设置 JVM 参数,将浪费资源,甚至导致 ES 很容易 OOM 而崩溃。

1.1 监控 JVM 运行情况

(1)查看 GC 日志

问题:Young GC 和 Full GC 都很频繁,特别是 Young GC 频率高,累积耗时非常多。

(2) 使用 jstat 看下每秒的 GC 情况

参数说明

  • S0:幸存1区当前使用比例
  • S1:幸存2区当前使用比例
  • E:伊甸园区使用比例
  • O:老年代使用比例
  • M:元数据区使用比例
  • CCS:压缩使用比例
  • YGC:年轻代垃圾回收次数
  • FGC:老年代垃圾回收次数
  • FGCT:老年代垃圾回收消耗时间
  • GCT:垃圾回收消耗总时间问题:从 jstat gc 中也可以看出,每秒的 eden 增长速度非常快,很快就满了。

1.2 定位 Young GC 频繁的原因

1.2.1 检查是否新生代的空间是否太小

用下面几种方式都可查看新、老年代内存大小 (1) 使用 jstat -gc pid 查看 Eden 区、老年代空间大小 (2) 使用 jmap -heap pid 查看 Eden 区、老年代空间大小 (3) 查看 GC 日志中的 GC 明细

其中 996800K 为新生代可用空间大小,即 Eden 区 1 个 Survivor 区的空间大小,所以新生代总内存是996800K/0.9, 约1081M

上面的几种方式都查询出,新生代总内存约1081M,即1G左右;老年代总内存为19864000K,约19G。新、老比例约1:19,出乎意料。

1.2.1 新老年代空间比例为什么不是 JDK 默认的1:2【重点!】

这真是一个容易踩坑的地方。如果没有显示设置新生代大小,JVM 在使用 CMS 收集器时会自动调参,新生代的大小在没有设置的情况下是通过计算得出的,其大小可能与 NewRatio 的默认配置没什么关系而与 ParallelGCThreads 的配置有一定的关系。

参考文末链接:CMS GC 默认新生代是多大?

所以:新生代大小有不确定性,最好配置 JVM 参数 -XX:NewSize、-XX:MaxNewSize 或者 -xmn ,免得遇到一些奇怪的 GC,让人措手不及。

1.3 上面现象造成的影响

新生代过小,老年代过大的影响

  • 新生代过小: (1) 会导致新生代 Eden 区很快用完,而触发 Young GC,Young GC 的过程中会 STW(Stop The World),也就是所有工作线程停止,只有 GC 的线程在进行垃圾回收,这会导致 ES 短时间停顿。频繁的 Young GC,积少成多,对系统性能影响较大。(2) 大部分对象很快进入老年代,老年代很容易用完而触发 Full GC。
  • 老年代过大:会导致 Full GC 的执行时间过长,Full GC 虽然有并行处理的步骤,但是还是比 Young GC 的 STW 时间更久,而 GC 导致的停顿时间在几十毫秒到几秒内,很影响 ES 的性能,同时也会导致请求 ES 服务端的客户端在一定时间内没有响应而发生 timeout 异常,导致请求失败。

1.4 JVM优化

1.4.1 配置堆内存空间大小

32G 的内存,分配 20G 给堆内存是不妥当的,所以调整为总内存的50%,即16G。修改 elasticsearch 的 jvm.options 文件

代码语言:javascript复制
-Xms16g
-Xmx16g

设置要求:

  • Xms 与 Xmx 大小相同。 在 jvm 的参数中 -Xms 和 -Xmx 设置的不一致,在初始化时只会初始 -Xms 大小的空间存储信息,每当空间不够用时再向操作系统申请,这样的话必然要进行一次 GC,GC会带来 STW。而剩余空间很多时,会触发缩容。再次不够用时再扩容,如此反复,这些过程会影响系统性能。同理在 MetaSpace 区也有类似的问题。
  • jvm 建议不要超过 32G,否则 jvm 会禁用内存对象指针压缩技术,造成内存浪费
  • Xmx 和 Xms 不要超过物理 RAM 的50%。参考文末:官方堆内存设置的建议 Xmx 和 Xms 不要超过物理内存的50%。Elasticsearch 需要内存用于JVM堆以外的其他用途,为此留出空间非常重要。例如,Elasticsearch 使用堆外缓冲区进行有效的网络通信,依靠操作系统的文件系统缓存来高效地访问文件,而 JVM 本身也需要一些内存。
1.4.2 配置堆内存新生代空间大小

因为指定新生代空间大小,导致 JVM 自动调参只分配了 1G 内存给新生代。

修改 elasticsearch 的 jvm.options 文件,加上

代码语言:javascript复制
-XX:NewSize=8G
-XX:MaxNewSize=8G

老年代则自动分配 16G-8G=8G 内存,新生代老年代的比例为 1:1。修改后每次 Young GC 频率更低,且每次 GC 后只有少数数据会进入老年代。

2.3 使用G1垃圾回收器(未实践)

G1垃圾回收器让系统使用者来设定垃圾回收堆系统的影响,然后把内存拆分为大量的小 Region,追踪每个 Region 中可以回收的对象大小和回收完成的预计花费的时间, 最后在垃圾回收的时候,尽量把垃圾回收对系统造成的影响控制在我们指定的时间范围内,同时在有限的时间内尽量回收更多的垃圾对象。G1垃圾回收器一般在大数量、大内存的情况下有更好的性能。

ES默认使用的垃圾回收器是:老年代(CMS) 新生代(ParNew)。如果是JDK1.9,ES 默认使用 G1 垃圾回收器。

因为使用的是 JDK1.8,所以并未切换垃圾回收器。后续如果再有性能问题再切换G1垃圾回收器,测试是否有更好的性能。

1.5 优化的效果

1.5.1 新生代使用内存的增长率更低

优化前

优化前.png

每秒打印一次 GC 数据。可以看出,年轻代增长速度很快,几秒钟年轻代就满了,导致 Young GC 触发很频繁,几秒钟就会触发一次。而每次 Young GC 很大可能有存活对象进入老年代,而且,存活对象多的时候(看上图中第一个红框中的old gc数据),有(51.44-51.08)/100 * 19000M = 约68M。每次进入老年代的对象较多,加上频繁的 Young GC,会导致新老年代的分代模式失去了作用,相当于老年代取代了新生代来存放近期内生成的对象。当老年代满了,触发 Full GC,存活的对象也会很多,因为这些对象很可能还是近期加入的,还存活着,所以一次 Full GC 回收对象不多。而这会恶性循环,老年代很快又满了,又 Full GC,又残留一大部分存活的,又很容易满了,所以导致一直频繁 Full GC。

优化后

优化后.png

每秒打印一次 GC 数据。可以看出,新生代增长速度慢了许多,至少要 60 秒才会满,如上图红框中数据,进入老年代的对象约(15.68-15.60)/100 * 10000 = 8M,非常的少。所以要很久才会触发一次 Full GC 。而且等到 Full GC 时,老年代里很多对象都是存活了很久的,一般都是不会被引用,所以很大一部分会被回收掉,留一个比较干净的老年代空间,可以继续放很多对象。

1.5.2 新生代和老年代 GC 频率更低

ES 启动后,运行14个小时

优化前

优化前.png

Young GC 每次的时间是不长的,从上面监控数据中可以看出每次GC时长 1467.995/27276 约等于 0.05 秒。那一秒钟有多少时间是在处理 Young GC ?

计算公式:1467 秒/( 60 秒× 60 分 14 小时)= 约 0.028 秒,也就是 100 秒中就有 2.8 秒在Young GC,也就是有 2.8S 的停顿,这对性能还是有很大消耗的。同时也可以算出多久一次 Young GC, 方程是:60秒×60分*14小时/ 27276次 = 1次/X秒,计算得出X = 0.54,也就是 0.54 秒就会有一次 Young GC,可见 Young GC 频率非常频繁。

优化后

优化后效果.png

Young GC 次数只有修改前的十分之一,Young GC 时间也是约八分之一。Full GC 的次数也是只有原来的八分之一,GC 时间大约是四分之一。

GC 对系统的影响大大降低,性能已经得到很大的提升。

2.ES 调优

上面已经分析过 ES 作为日志存储时的特性是:高并发写、读少、接受 30 秒内的延时、可容忍部分日志数据丢失。下面我们针对这些特性对ES进行调优。

2.1 优化 ES 索引设置

2.2.1 ES 写数据底层原理

ES写入数据的原理.png

refresh ES 接收数据请求时先存入 ES 的内存中,默认每隔一秒会从内存 buffer 中将数据写入操作系统缓存 os cache,这个过程叫做 refresh;

到了 os cache 数据就能被搜索到(所以我们才说 ES 是近实时的,因为 1 s 的延迟后执行 refresh 便可让数据被搜索到)

fsync translog 会每隔 5 秒或者在一个变更请求完成之后执行一次 fsync 操作,将 translog 从缓存刷入磁盘,这个操作比较耗时,如果对数据一致性要求不是很高时建议将索引改为异步,如果节点宕机时会有5秒数据丢失;

flush ES 默认每隔30分钟会将 os cache 中的数据刷入磁盘同时清空 translog 日志文件,这个过程叫做 flush。

merge

ES 的一个 index 由多个 shard 组成,而一个 shard 其实就是一个 Lucene 的 index ,它又由多个 segment 组成,且 Lucene 会不断地把一些小的 segment 合并成一个大的 segment ,这个过程被称为段merge(参考文末链接)。执行索引操作时,ES 会先生成小的segment,ES 有离线的逻辑对小的 segment 进行合并,优化查询性能。但是合并过程中会消耗较多磁盘 IO,会影响查询性能。

2.2.2 优化方向
2.2.2.1 优化 fsync

为了保证不丢失数据,就要保护 translog 文件的安全:

Elasticsearch 2.0 之后, 每次写请求(如 index 、delete、update、bulk 等)完成时, 都会触发fsync将 translog 中的 segment 刷到磁盘, 然后才会返回200 OK的响应; 或者: 默认每隔5s就将 translog 中的数据通过fsync强制刷新到磁盘.

该方式提高数据安全性的同时, 降低了一点性能.

==> 频繁地执行 fsync 操作, 可能会产生阻塞导致部分操作耗时较久. 如果允许部分数据丢失, 可设置异步刷新 translog 来提高效率,还有降低 flush 的阀值,优化如下:

代码语言:javascript复制
"index.translog.durability": "async",
"index.translog.flush_threshold_size":"1024mb",
"index.translog.sync_interval": "120s"
2.2.2.2 优化 refresh

写入 Lucene 的数据,并不是实时可搜索的,ES 必须通过 refresh 的过程把内存中的数据转换成 Lucene 的完整 segment 后,才可以被搜索。

默认 1秒后,写入的数据可以很快被查询到,但势必会产生大量的 segment,检索性能会受到影响。所以,加大时长可以降低系统开销。对于日志搜索来说,实时性要求不是那么高,设置为 5 秒或者 10s;对于 SkyWalking,实时性要求更低一些,我们可以设置为 30s。

设置如下:

代码语言:javascript复制
"index.refresh_interval":"5s"
2.2.2.3 优化 merge

index.merge.scheduler.max_thread_count 控制并发的 merge 线程数,如果存储是并发性能较好的 SSD,可以用系统默认的 max(1, min(4, availableProcessors / 2)),当节点配置的 cpu 核数较高时,merge 占用的资源可能会偏高,影响集群的性能,普通磁盘的话设为1,发生磁盘 IO 堵塞。设置max_thread_count 后,会有 max_thread_count 2 个线程同时进行磁盘操作,也就是设置为 1 允许3个线程。

设置如下:

代码语言:javascript复制
"index.merge.scheduler.max_thread_count":"1"
2.2.2 优化设置
2.2.2.1 对现有索引做索引设置
代码语言:javascript复制
# 需要先 close 索引,然后再执行,最后成功之后再打开
# 关闭索引
curl -XPOST 'http://localhost:9200/_all/_close'

# 修改索引设置
curl -XPUT -H "Content-Type:application/json" 'http://localhost:9200/_all/_settings?preserve_existing=true' -d '{"index.merge.scheduler.max_thread_count" : "1","index.refresh_interval" : "10s","index.translog.durability" : "async","index.translog.flush_threshold_size":"1024mb","index.translog.sync_interval" : "120s"}'

# 打开索引
curl -XPOST 'http://localhost:9200/_all/_open'

该方式可对已经生成的索引做修改,但是对于后续新建的索引不生效,所以我们可以制作 ES 模板,新建的索引按模板创建索引。

2.2.2.2 制作索引模板
代码语言:javascript复制
# 制作模板 大部分索引都是业务应用的日志相关的索引,且索引名称是 202* 这种带着日期的格式
PUT _template/business_log
{
  "index_patterns": ["*202*.*.*"],
  "settings": {
  "index.merge.scheduler.max_thread_count" : "1","index.refresh_interval" : "5s","index.translog.durability" : "async","index.translog.flush_threshold_size":"1024mb","index.translog.sync_interval" : "120s"}
}

# 查询模板是否创建成功
GET _template/business_log

因为我们的业务日志是按天维度创建索引,索引名称示例:user-service-prod-2020.12.12,所以用通配符*202..**匹配对应要创建的业务日志索引。

2.2 优化线程池配置

前文已经提到过,write 线程池满负荷,导致拒绝任务,而有的数据无法写入。

而经过上面的优化后,拒绝的情况少了很多,但是还是有拒绝任务的情况。

所以我们还需要优化 write 线程池。

从 prometheus 监控中可以看到线程池的情况:

为了更直观看到 ES 线程池的运行情况,我们安装了 elasticsearch_exporter 收集 ES 的指标数据到 prometheus,再通过 grafana 进行查看。

经过上面的各种优化,拒绝的数据量少了很多,但是还是存在拒绝的情况,如下图:

image.png

write 线程池如何设置:

参考文末链接:ElasticSearch线程池

write For single-document index/delete/update and bulk requests. Thread pool type is fixed with a size of # of available processors, queue_size of 200. The maximum size for this pool is 1 # of available processors.

write 线程池采用 fixed 类型的线程池,也就是核心线程数与最大线程数值相同。线程数默认等于 cpu 核数,可设置的最大值只能是 cpu 核数加 1,也就是 16 核 CPU,能设置的线程数最大值为 17。

优化的方案:

  • 线程数改为 17,也就是 cpu 总核数加 1
  • 队列容量加大。队列在此时的作用是消峰。不过队列容量加大本身不会提升处理速度,只是起到缓冲作用。此外,队列容量也不能太大,否则积压很多任务时会占用过多堆内存。

config/elasticsearch.yml文件增加配置

代码语言:javascript复制
# 线程数设置
thread_pool:
  write:
    # 线程数默认等于cpu核数,即16  
    size: 17
    # 因为任务多时存在任务拒绝的情况,所以加大队列大小,可以在间歇性任务量陡增的情况下,缓存任务在队列,等高峰过去逐步消费完。
    queue_size: 10000

优化后效果

可以看到,已经没有拒绝的情况,这样也就是解决了日志丢失的问题。

2.3 锁定内存,不让 JVM 使用 Swap

Swap 交换分区:

当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,**这些被释放的空间被临时保存到 Swap 中,等到那些程序要运行时,再从 Swap 中恢复保存的数据到内存中。**这样,系统总是在物理内存不够时,才进行 Swap 交换。

参考文末链接:ElasticSearch官方解释为什么要禁用交换内存

Swap 交换分区对性能和节点稳定性非常不利,一定要禁用。它会导致垃圾回收持续几分钟而不是几毫秒,并会导致节点响应缓慢,甚至与集群断开连接。

有三种方式可以实现 ES 不使用 Swap 分区

2.3.1 Linux 系统中的关闭 Swap (临时有效)

执行命令

代码语言:javascript复制
sudo swapoff -a

可以临时禁用 Swap 内存,但是操作系统重启后失效

2.3.2 Linux 系统中的尽可能减少 Swap 的使用(永久有效)

执行下列命令

代码语言:javascript复制
echo "vm.swappiness = 1">> /etc/sysctl.conf

正常情况下不会使用 Swap,除非紧急情况下才会 Swap。

2.3.3 启用 bootstrap.memory_lock

config/elasticsearch.yml 文件增加配置

代码语言:javascript复制
#锁定内存,不让 JVM 写入 Swap,避免降低 ES 的性能
bootstrap.memory_lock: true

2.4 减少分片数、副本数

分片

索引的大小取决于分片与段的大小,分片过小,可能导致段过小,进而导致开销增加;分片过大可能导致分片频繁 Merge,产生大量 IO 操作,影响写入性能。

因为我们每个索引的大小在 15G 以下,而默认是 5 个分片,没有必要这么多,所以调整为 3 个。

代码语言:javascript复制
"index.number_of_shards": "3"

分片的设置我们也可以配置在索引模板。

副本数

减少集群副本分片数,过多副本会导致 ES 内部写扩大。副本数默认为 1,如果某索引所在的 1 个节点宕机,拥有副本的另一台机器拥有索引备份数据,可以让索引数据正常使用。但是数据写入副本会影响写入性能。对于日志数据,有 1 个副本即可。对于大数据量的索引,可以设置副本数为0,减少对性能的影响。

代码语言:javascript复制
"index.number_of_replicas": "1"

分片的设置我们也可以配置在索引模板。

3.控制数据来源

3.1 应用按规范打印日志

有的应用 1 天生成 10G 日志,而一般的应用只有几百到 1G。一天生成 10G 日志一般是因为部分应用日志使用不当,很多大数量的日志可以不打,比如大数据量的列表查询接口、报表数据、debug 级别日志等数据是不用上传到日志服务器,这些即影响日志存储的性能,更影响应用自身性能

四、ES性能优化后的效果

优化后的两周内 ELK 性能良好,没有使用上的问题:

  • ES 数据不再丢失
  • 数据延时在 10 秒之内,一般在 5 秒可以查出
  • 每个 ES 节点负载比较稳定,CPU 和内存使用率都不会过高,如下图

ES 节点运行情况.png

五、参考文档

参考

  • 记一次 ElasticSearch 优化总结: https://juejin.cn/post/6844903689480568840
  • ElasticSearch 的数据写入流程及优化: https://www.cnblogs.com/zhangan/p/11231990.html
  • 百亿级实时计算系统性能优化–—ElasticSearch篇 : https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/14068642.html
  • CMS GC 默认新生代是多大?: https://www.jianshu.com/p/832fc4d4cb53
  • 官方堆内存设置的建议: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/important-settings.html#heap-size-settings
  • ElasticSearch线程池: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/modules-threadpool.html#modules-threadpool
  • ElasticSearch官方解释为什么要禁用交换内存: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/setup-configuration-memory.html
  • 段 merge: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/index-modules-merge.html
  • https://stackoverflow.com/questions/15426441/understanding-segments-in-elasticsearch

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