腾讯万亿级 Elasticsearch 内存效率提升解密

万亿存储，开源协同

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Elasticsearch（ ES ）是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎，在日志分析（主要应用场景）、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用，几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。

Tencent ES 是内核级深度优化的 ES 分支，持续地进行高可用、高性能、低成本等全方位优化，已支撑的单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐。Tencent ES 已在公司内部开源，同时也积极贡献开源社区，截止目前已向社区提交 PR 25 。

腾讯联合 Elastic 官方在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，支撑公司内部云、外部云、专有云达 60PB 的数据存储，服务 蘑菇街、知乎、B 站、凤凰网等业内头部客户。

本文主要介绍 Tencent ES 的主要优化点之一：零拷贝 内存 Off Heap，提升内存使用效率，降低存储成本。最终达到，在读写性能与源生逻辑一致的前提下，堆内存使用率降低 80%，单节点存储量从 5TB 提升至 50TB 的效果。

问题：日志分析场景数据量大，ES 内存瓶颈导致存储成本较高

上节提到，日志分析是 ES 的主要应用场景（占比60%），而日志数据的特点显著：

• 数据量大，成本是主要诉求：我们大批线上大客户，数据量在几百 TB 甚至 PB 级，单集群占用几百台机器。如此规模的数据量，带来了较高的成本，甚至有些客户吐槽，日志的存储成本已超越产品自身的成本。
• 数据访问冷热特性明显：如下图所示，日志访问近多远少，历史极少访问却占用大量成本。

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分析：成本瓶颈在哪里：堆内存使用率过高

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我们对线上售卖的集群做硬件成本分析后，发现成本主要在磁盘和内存。

为了降低磁盘成本，我们采取冷热分离、Rollup、备份归档、数据裁剪等多种方式降成本。在冷热分离的集群，我们通过大容量的冷存储机型，来存储历史数据，使得磁盘成本下降 60% 左右。

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问题也随之而来：如上图所示，大容量的冷机型，存在磁盘使用率过低的问题（ 40 % 以下），原因是堆内存使用率过高了（ 70 % 左右），制约磁盘使用率无法提升。（其中单节点磁盘使用率 40%，约 13TB 左右，这已经是 Tencent ES 优化后的效果，源生只能支持到5 TB 左右）

所以，为了提升低成本的冷机型磁盘使用率，同时也为了降低内存成本，我们需要降低 ES 的堆内存使用率。

堆内存使用率为什么会高？

ES 是通过 JAVA 语言编写的，在介绍如何降低堆内存使用率之前，先了解下 JAVA 的堆内存：

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• 堆内存就是由 JVM （JAVA 虚拟机）管理的内存。建立在堆内存中的对象有生命周期管理机制，由垃圾回收机时自动回收过期对象占用的内存。
• 堆外内存是由用户程序管理的内存，堆外内存中的对象过期时，需要由用户代码显示释放。1. 运营侧调整装箱策略能否解决问题？了解了 JAVA 堆内存后，我们看，能否通过调整运营策略来提升堆内存容量呢？
• 堆内存分配大一点行不行？ 超过32GB，指针压缩失效，内存浪费， 50GB堆内存性能与31GB接近 且垃圾回收压力大，也影响性能
• 多节点部署提高堆内存总量是否可行？ 多节点部署，占用机器量更大，用户成本上升 大客户节点数过多（ 几百个 ），集群元数据管理瓶颈，可用性下降 反向推动云上用户拆分集群，阻力很大

所以，简单的运营侧策略调整无法解决堆内存使用率过高的问题。那么我们就需要确认 ES 的堆内存是被什么数据占用了，能否优化。

2. 堆内存被什么数据占用了？

我们对线上集群的堆内存分布情况做统计分析后，发现绝大部分堆内存主要被 FST（ Finite State Transducer ）占用了：

• FST 内存占用量占分堆内存总量的 50% ~ 70%
• FST 与 磁盘数据量成正比： 10TB 磁盘数据量，其对应的 FST 内存占用量在 10GB ~ 15GB 左右。

因此，我们的目标就是就是通过内核层的优化，降低 FST 的堆内存占用量。

方案：降低 FST 堆内存占用量

什么是 FST ？

在介绍具体的方案前，先来了解下 FST 到底是什么。

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如上图所示，ES 底层存储采用 Lucene（搜索引擎），写入时会根据原始数据的内容，分词，然后生成倒排索引。

查询时，先通过查询倒排索引找到数据地址（DocID）），再读取原始数据（行存数据、列存数据）。

但由于 Lucene 会为原始数据中的每个词都生成倒排索引，数据量较大。所以倒排索引对应的倒排表被存放在磁盘上。这样如果每次查询都直接读取磁盘上的倒排表，再查询目标关键词，会有很多次磁盘 IO，严重影响查询性能。

为了解磁盘 IO 问题，Lucene 引入排索引的二级索引 FST Finite State Transducer 。原理上可以理解为前缀树，加速查询。

其原理如下：

1. 将原本的分词表，拆分成多个 Block ，每个 Block 会包含 25 ~ 48 个词（Term）。图中做了简单示意，Allen 和 After组成一个 Block 。
2. 将每个 Block 中所有词的公共前缀抽取出来，如 Allen 和 After 的公共前缀是 A 。
3. 将各个 Block 的公共前缀，按照类似前缀树的逻辑组合成 FST，其叶子节点携带对应 Block 的首地址 。（实际 FST 结构更为复杂，前缀后缀都有压缩，来降低内存占用量）
4. 为了加速查询，FST 永驻堆内内存，无法被 GC 回收。
5. 用户查询时，先通过关键词（Term）查询内存中的 FST ，找到该 Term 对应的 Block 首地址。再读磁盘上的分词表，将该 Block 加载到内存，遍历该 Block ，查找到目标 Term 对应的DocID。再按照一定的排序规则，生成DocID的优先级队列，再按该队列的顺序读取磁盘中的原始数据（行存或列存）。

由此可知，FST常驻堆内内存，无法被 GC 回收 ， 长期占用 50% ~ 70% 的堆内存 ！

解决方案

既然 FST 是常驻堆内内存，导致堆内存使用率过高，那么解决问题的思路有两种：

1. 降低 FST 在堆内的内存使用量
2. 将 FST 从堆内存（OnHeap，有32GB容量限制）移到堆外内存（OffHeap）。因为堆外内存无容量上限，可通过扩充机器内存来提升容量。 （堆外内存容量限制近似为 物理内存 - JAVA堆内存） 自然也就有了相应方案：

解决方案一：降低 FST 在堆内的内存使用量

在 Tencent ES 成立前期，我们采用过这种方案。具体的做法是，将 FST 对应的 Block 大小，从 25 ~ 48，放大一倍至 49 ~ 96 。这样，在 关键词 Term 数相同的情况下，Block 数量降低了一倍，对应的 FST 内存理论上也会下降一倍。

• 优点：我们实测发现，这种方案下，FST 的堆内存占用量下降了 40% 左右。
• 缺点： - 由于 Block内的 Term 数变多了，那么每次遍历 Block 查找目标 Term 时，需要从磁盘读取的数据量更大了，因此也带来了明显的查询性能损耗，约 20% 。 - 该方案只是让 FST 占用的内存下降了一半，仍无法控制 FST 占用的内存总量。不同场景下，FST 数据量大小差异也很大，在全文检索的字段较多时，仍然存在 FST 内存过高的问题。

由此我们可以看出，简单的降低 FST 的堆内存使用量，并不是一个普适性的方案，需要更为通用、彻底限制住 FST 总大小的方案。

解决方案二： 将 FST 从堆内存（OnHeap）移到堆外内存（OffHeap）

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将 FST 从堆内存（OnHeap）移到堆外内存（OffHeap），几乎可以完全释放 FST 在堆内存占据的使用空间，这也是 JAVA 实践方向上一个普遍使用的方案。对于 JAVA 的堆内存不足，将部分内存移到堆外内存（OffHeap）的问题，ES 社区 和 其他 JAVA 系产品都有相应的解决方案。

1.ES 社区方案：

该方案是将 FST 从堆内存中剔除， 直接交由 MMAP 管理。FST 在磁盘上也是有对应的持久化文件的，Lucene 的 .tip 文件，该方案每次查询时直接通过 MMap 读取 .tip 文件，通过文件系统缓存 FST 数据。

• 优点：这种方实现简单，代码改动量小
• 缺点：
  • 我们早期也试用过这种方式实现，但是由于 MMAP 属于 page cache 可能被系统回收掉。而且 ES 的大查询也会使用大量的系统缓存导致 FST 占用的内存被冲掉，瞬间产生较多的读盘操作，从而带来性能的 N 倍损耗，容易产生查询毛刺。特别是在 SATA 盘上，严重时查询时延有 10 倍的毛刺。
  • Lucene 8.x 、ES 7.x 后才支持该功能，存量的 6.x 用户无法使用。

2.HBase 方案

HBase的方案是，在堆外搭建一个Cache，将其一部分堆内存（Bucket Cache，Data Block 缓存）移到堆外，释放堆内内存。

• 优点：数据缓存放在堆外，释放大量堆内内存
• 缺点：
  • 淘汰策略完全依赖 LRU 策略
  • 只是把数据缓存放置在堆外，索引的缓存还在堆内

3.Tencent ES 方案

我们的方案总体上接近HBase的方案，相比之下：

• 优点：
  • 相比于 ES 社区方案，我们堆外的 Cache 保证 FST 的内存空间不受系统影响。
  • 相比于 HBase 方案，我们实现了更精准的数据淘汰策略，提高了内存使用率。也通过多级 Cache 解决性能问题，所以我们敢于把索引放置在堆外。

实现：全链路 0 拷贝 FST OffHeap Cache

下面通过将由浅入深地向大家介绍我们实现 FST OffHeap 的过程，及其中碰见的问题和解决方案。

总体架构

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在实现 OffHeap 方案的初期，我们的架构如上图所示。

先来看下源生逻辑是怎样访问 FST 的：

• 数据写入：ES 的一次 Refresh / Merge 动作，会生成一个新的 Lucene Segment，相应的在磁盘上生成该 Segment 对应的各种数据文件。其中 .tip 文件里面存储的就是该 Segment 各个字段的 FST 信息。在生成 .tip 文件后，Lucene 也会将每个字段（ Field ）的 FST 数据解析后，拷贝至该 Field 在 OnHeap 内存中的对象里，作为一个成员变量永驻内存，直到该 Segment 被删除 （ Index被删除、Segment Merge 时 ）。
• 数据查询：查询时，直接访问 OnHeap 的 FST 。

再来看下优化后的 Tencent ES 是怎样访问 FST 的：

• 数据写入： 在 OffHeap 内存放置一个 LRU Cache，在生成新的 Segment 时，不再将 .tip 中的 FST 数据拷贝至 OffHeap LRU Cache。将其对应的 Key 放置在 OnHeap 的 Field 中，不再将 FST 拷贝至 OnHeap 的 Field 中。这样就把 FST 从 OnHeap 移到了 OffHeap。
• 数据查询：查询时，通过 OnHeap Field 中保存的 Key，去 OffHeap LRU Cache 中查询 FST 数据，将其拷贝至 OnHeap后，做查询操作。若 Cache Miss ，则从磁盘的 .tip 文件中的相应位置读取该 Field 对应的 FST 做查询，同时将其放置到 OffHeap LRU Cache 中。

将两种方案做个对比，如下表所示：

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那么可以总结出 Tencent ES 优化后的 FST 访问逻辑的优势和劣势：

• 优势：在 OnHeap 我们用 100B 左右的 Key 置换 MB 级别的 FST，大大降低的内存占用量，使得单节点最大支持的磁盘数据量有了 5 倍以上的提升。
• 劣势：FST 在每次查询时都要从 OffHeap LRU Cache 拷贝至 OnHeap，相比于源生逻辑直接访问 OnHeap 的 FST ，读写都多了拷贝的动作，造成高并发读写时有 20% 的性能损耗。

所以，我们要对 OffHeap LRU Cache 的读写路径做优化，减少 Copy 次数，提升读写性能。

具体的实现方案是全链路零拷贝 OffHeap FST 访问逻辑。

全链路零拷贝 OffHeap FST 访问逻辑

ES 源生逻辑访问 FST 只支持堆内的操作，怎样做到让它能直接访问堆外的数据呢？

为此，我们做了两方面优化：

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• OffHeap LRU Cache： 改造读数据逻辑，Cache 只返回数据地址，封装为一个 Buffer，堆内只存数据地址，这样就把 FST 的访问从先拷贝至 OnHeap 再访问优化为直读 OffHeap 内存。
• ES：重构 FST 读写逻辑，实现 FST 访问直读 OffHeap 内存：
• FST 抽象为一个 FST Buffer，对外提供 FST 形式的各种访问接口。内部实现按 FST 的数据结构读取 OffHeap Buffer的逻辑，作为访问 OffHeap FST 的代理。
• 将 ES 访问 FST 的所有链路全部改造为 FST Buffer 接口的形式，优化 FST 的读写路径如下所示：

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经过上述优化，把 FST 的数据访问由 1 次 Copy 优化为 0 Copy，实现了全链路零拷贝 OffHeap FST 访问逻辑。同时也将 FST 的数据写入从 2 次 Copy 优化为 1 次 Copy。读写性能损耗从 20% 下降至 7%。

虽然这样性能影响已经比较小了，但我们还是想挑战下自己，能否将性能优化到极致呢？

多级 Cache 将性能优化到极致

要进一步优化性能，需要搞清楚一个问题：7% 的性能损耗在哪里？

Perf分析后发现，Hot 堆栈是 OffHeap Cache 计算Hash、校验 Key 等逻辑。为什么会有频繁读 Cache 的操作呢？我们分析 Lucene 的源码发现，在高并发读写时，一次读写入上千条数据，则会有读 Cache 上千次。例如，一个 bulk update 写入 3000条数据，3 分片，每个分片大概有 1000 条数据 update 操作，那么就有 1000 次读 Cache 的逻辑。而这 1000 次读 Cache，基本上是读的同一个 Key （_id 对应的 Key），能否做到让这 1000 次查询的 Key，稍微缓存一会，防止那么多次读 Cache 的操作呢？

我们的优化方案是：OnHeap OffHeap 的两级 Cache 架构，降低 OffHeap Cache 访问频率。而堆内的 Cache 一定要轻量，最少的占用 OnHeap 内存，否则就违背了我们要将 FST 从 OnHeap 移出去的初衷。所以，我们最终选用堆内的弱引用机制（ WeakRefrence ）来缓存 OffHeap FST 的指针，作为 OnHeap 的轻量级 Cache，利用 JVM 的 GC 自动释放无效的弱引用，同时堆外内存。

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相比于直接设置一个 OnHeap Cache，弱引用有占用内存小，避免拷贝等优势。

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这样我们访问 FST 的逻辑，会先查询堆内的各个查询共享的 WeakRefrence，当其已经被释放时，才会访问 OffHeap Cache。这样就大大降低了 OffHeap Cache 的访问频率。

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这里的挑战是，两级Cache，key的关联释放问题。JVM GC时会销毁 WeakRefrence 对应的 OnHeap 对象，但 Java 无析构函数，无法自动释放堆外指针。而我们期望，在堆内的 WeakRefrence 释放时，同时释放堆外指针，从而对 OffHeap Cache 的 Key 的引用计数减一，使其可以根据 LRU 规则自动回收无效的 FST 数据。

深入分析 JAVA 垃圾回收、弱引用机制后，发现可以通过注册一个 WeakRefrence Queue，在 WeakRefrence 释放前，可以捕获到它。进而改造 WeakRefrence的数据结构，使其在被捕获后，对 OffHeap Cahe 的 Key 引用计数减一，然后才被回收。

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经过上述 OnHeap WeakRefrence OffHeap LRU Cache 两级 Cache 架构的优化后，高并发读写性能基本与源生逻辑持平。

其他优化点

除了上述的性能优化外，Tencent ES 的 FST OffHeap 还做了一些其他优化：

• 精准控制 Cache 淘汰策略，内存高效使用：
• LSM Tree 底层文件合并过程，及时淘汰无效数据
• 字段粒度 Cache 控制： 有去重需求：主键（_id ）写入 Cache，提升写入性能 无去重需求：主键（_id ）不写入 Cache，降低内存成本【20%-40%】
• CAS并发控制：解决Cache Miss后，并发读文件的IO放大问题
• 不停服动态调整 Cache 大小：用户可根据业务情况，在不停服的情况下随时调整Cache大小
• 不停服动态开关 OffHeap Cache ：
• 用户按需开关 OffHeap Cache 功能
• 存量集群上线部署兼容性

优化效果

最后来看下我们层层优化后，最终的效果：

压测效果

通过 ES 官方 Benchmark 工具 ES Rally 压测，结果如下：

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线上效果

根据线上集群的实际运行效果看，当开启OffHeap功能后，集群整体平均JVM的内存使用率从 70% 下降 至 30% 左右。

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Tencent ES 将持续地进行高可用、高性能、低成本等全方位优化：可用性方面，将提升 ES 的故障自愈能力、故障自动分析诊断，达到零接触运维的目标；高性能方面，将进一步提升 ES 的海量数据实时分析能力；低成本方面，将提供存储与计算分离的能力，基于腾讯自研的共享文件系统 CFS，进一步缩减成本。

最后，欢迎各位对 ES 内核技术有兴趣的同学扫描下方的二维码与我们展开交流，同时也欢迎大家在腾讯云体验 ES 云服务。

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