Es因scroll查询引起的gc问题怎么解决

蜗牛互联网技术资讯2022-05-072110

这篇“Es因scroll查询引起的gc问题怎么解决”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Es因scroll查询引起的gc问题怎么解决”文章吧。

问题：

某日下午正开心的逛着超市，突然收到线上es机器的fgc电话告警，随之而来的是一波es reject execution，该es机器所处集群出现流量抖动。

排查：

回到家打开监控页面，内存占用率有明显的上升，通常服务端不会无端的爆内存，首先排查可能性最高的：读写流量变化。

通过监控页发现入口流量并没有明显抖动，考虑到集群中的不同索引以及不同查询类型，总的入口流量可能会掩盖一些问题，所以继续查看各索引的分操作流量监控，发现索引 A 的scroll流量在故障发生时存在明显的波动，从正常的 10qps 以内涨到最高 100qps 左右，这对于普通查询来说并不高，看来是 scroll 查询有些异样。

起因1:

先说结论：scroll 查询相对普通查询占用的内存开销大很多，考虑到遍历数据的场景，安全的量是控制在 10qps 左右。

相比于普通query，scroll 查询需要后端保留遍历请求的上下文，具体的就是当有init scroll请求到达时，当时的 index searcher 会持有全部索引段的句柄直至scroll请求结束，如果处理不当，比如段缓存等，容易在server端占用大量内存；另外， scroll 查询还需要在server端保存请求上下文，比如翻页深度、scroll context等，也会占用内存资源。

在后续的测试中，客户端单线程使用scroll查询遍历百万级别的索引数据，server端的CPU占用率高达70%左右，观察进程的CPU占用，发现大部分的CPU时间都耗在gc上，这使得server没有足够的CPU时间调度其他任务，导致正常的读写请求不能被及时响应。

# 压测机器配置：1c2g x 10# 索引配置：5 number_of_shards x 1 number_of_replica，共计约180万数据

起因2：

继续排查scroll执行的查询内容，发现的主要有两种类型。

其一：

{    "query": {"bool":{"must":[{"terms":[11,22,…2003]}]}},    "size":200}# terms子句中包含200个id

上面的示例query省略了其他一些过滤条件，白话一下这个查询的含义：

从索引中查询id字段值为数组所包含的200条记录

可以看到的几个特征是：

没有filter子句，terms条件在must子句
这个查询最多返回200条记录，一次查询就可以得到全部数据

其二：

{    "query": {"bool":{"must":[        {"range":{"create_time":{"gt":0, "lte":604800}}}，        {"term":{"shop_id":1}}    ]}},    "size":200}# range条件包含的数据大约为1000条# 全索引包含的数据大约1000万条# create_time不固定，但是区间固定在1周

这里也省略了一些其他干扰条件，只保留最重要的，白话过来的含义：

从1000万全量索引中查询shop_id=1并且create_time在符合条件区间内的数据，条件区间每10秒变更一次，也就是每10秒查询一次当前时刻之前1周的新数据.

可以得出的几个结论：

size为200，要访问全部数据至少需要5次查询
create_time的变更很小，类似于 (0, 603800] => (5, 604805]，所以每次查询该子条件命中的记录数变化也都不大，都有几百万条
没有filter子句

并没有发现filter或者must_not这样在官方文档中明确标明的filter context条件，但是实际上的filter cache在scroll发生期间单机从 500 MB 左右逐渐升高到 6 GB（配置的filter cache最大空间），理论上说不通，直接从代码里找答案。

跟踪query流程，发现bool子句中不论是must还是filter，最终被rewrite之后没有本质上的区别，判断是否可以进入filter cache的条件是：

段内最大文档数是否在阈值范围内（Es的filter缓存以段为单位）
查询出现频次是否超过阈值

而在出现频次这个部分，Lucene缓存策略还会有isCostly这样的判断，目的是尽量将高消耗的查询尽可能早的缓存起来，提高查询性能，符合isCostly判断的查询包括 terms 和 range 等查询，只要重复出现2次即会被缓存起来，结合起来分析：

terms查询并不需要scroll查询，使用普通查询就能解决需求，使用scroll查询增加了server负载
range查询重复次数达到了isCostly阈值，也就是说每次遍历数据都会往filter cache中丢入几百万的缓存value，而且命中率极低（下次scroll查询的range起止条件有细微的变化），加大了server的gc负担

解决：

通过上面的分析，我们可以看到有两个因素的影响导致了server的拒绝响应：

大量的scroll并发
不当的range请求，具体又可以拆分为：

高频次，每10秒一次
变化快，每次查询的起止范围都有10秒的后延
命中数大，百万级别的命中数

针对上面的几点各个击破就是我们的解决方案：

scroll请求：

纠正不当使用的terms+scroll查询，使用普通查询；
推荐使用search_after替换scroll请求，虽然在效率上有所降低，但是有两个优势：

可以重试，scroll如果重试可能会丢失部分数据
资源占用低，在相同的测试环境下，CPU占用率只有10%左右

不当的range请求：

高频次：降低请求频率，限制到至少1分钟一次，当然不是根本解决方案，推荐将类似的遍历数据请求改到db或者hbase等介质
变化快：粗暴点的解决方案是限制时间单位到小时级别，优雅点的话：

将时间条件拆分为粗粒度和细粒度的组合，粗粒度以若干小时为单位，细粒度支撑到分钟或者秒级
细粒度条件使用script方式执行，原理是filter cache的frequency是用LinkedHashMap作为key容器的，用来累积查询次数，而key的hash计算，普通query是根据查询的条件和值来作为hash输入的，而script查询是使用当前实例的引用，这样就能避免查询被累积（因为每次的hashcode都不一样）