[Elasticsearch] ES更新问题踩坑记录

问题描述

我们有个系统设计的时候针对Hive创建表、删除表, 需要更新ES中的一个状态,标记是否删除,在几乎同时执行两条下面的语句的时候,发现在ES 中出现表即使被创建了还是无法被查询到的情况,针对该问题记录下排查分析过程.

代码语言：javascript复制

drop table if exists tmp.test_create_table;
create table if not exists tmp.test_create_table(
id int,
name string
) stored as parquet;

问题排查

查看ES数据

发现ES创建表的状态没有正常更新 yn 还是0

查看日志

查看日志, 截取部分关键信息:

代码语言：javascript复制

ReceiverController] [4eb1c8fd7b6987ae] - 接收的hive元数据为:{"data":  ...
"eventType":"DROP_TABLE" ...

ReceiverController] [d1aa226b8739d352] - 接收的hive元数据为:{"data": ...
"eventType":"CREATE_TABLE" ...

[Kafka-Consume-Thread-bigdata_aa-0]  [ec812addb0bf424d] - update table data to es: ... "yn":0}

[Kafka-Consume-Thread-bigdata_aa-0] [3085b7329053aaac] - update table data to es:  ... "yn":1}

日志里有几个关键线索：

建表与删除表的Hive元数据信息正常上报上来了
建表删表事件都执行了更新数据到ES的操作， [Kafka-Consume-Thread-bigdata_aa-0] 可以看出是单线程更新ES，所以不会存在多线程并发的问题
基本可以定位是在es更新这块出问题了

看对应代码

代码语言：javascript复制

final TableDocBean docBean = baseSearchService.getById(id);
setValueForBean(afterColumns, docBean);

log.info("update table data to es: {}", JSON.toJSONString(docBean));
baseSearchService.update(docBean);

代码先通过表id 获取对应ES文档，然后赋值执行更新数据操作

这块没有看出什么问题，考虑到两个事件同时执行时间间隔较短，采用了在代码里Thread.sleep(1000) 睡眠下试试，发现两条SQL语句同时执行的基本每次都成功，可以在ES搜索到.

这种操作不免让人觉得ES里执行更新操作，肯定是有延迟的，具体为什么延迟，就需要看下ES的更新原理

更新原理

ES更新请求先将index-buffer中文档（document）解析完成的segment写到filesystem cache之中，这样避免了比较损耗性能io操作，又可以使document可以被搜索 , 从index-buffer中取数据到filesystem cache中的过程叫做refresh。es默认的refresh间隔时间是1s

ES数据在更新的时候并不是在原来的数据上做修改的, 而是找到该数据的索引Id，把原来的数据删掉，再重新插入一条，但索引id是相同的

当删除、更新两个操作间隔很短时间执行，上一个数据还没有refresh 到 FileSystem Cache区域，就无法查询，final TableDocBean docBean = baseSearchService.getById(id); 获取不到数据，所以会导致数据更新失败

解决方案

修改ES refresh到cache区域间隔时间:

代码语言：javascript复制

curl -XPUT  http://ip:9200/meta_es_data/_settings?pretty -d '
 { 
     "refresh_interval" : "500ms"
     
 }'

在每次更新操作后，休眠1s:

代码语言：javascript复制

baseSearchService.update(docBean);

Thread.sleep(1000);

ES 请求接口有请求后强制刷新方法，但是一般用于测试，不建议线上用

setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE);

总结

不要忽视一个看起来貌似是一个小的问题,其背后有一定的设计、原理在里面
代码关键处加一些有意义且清晰的日志是非常必要的, 可以提高解决问题的效率
排查问题就像破案,要有耐心找到一个个关键线索,最终破案. 现实工作中解决问题的能力非常重要

缓存 es hive 文件存储

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