百亿级实时计算系统性能优化–—Elasticsearch篇

微信扫一扫,分享到朋友圈

百亿级实时计算系统性能优化–—Elasticsearch篇

导语 |
随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统。文章
作者:刘敏,腾讯基础架构研发工程师。

前言

自今年三月份以来
天机阁
用户数快速上涨,业务总体接入数达到1000+,数据进入量更是迎来了爆发式上涨,日均处理量上涨了一个数量级:Trace数据峰值处理量达到340亿/日条,Log日志数据峰值处理量级达到140亿/日条。

面对海量数据,老的实时计算系统处理压力逐渐增加,底层存储系统无论在磁盘、IO、CPU、还是索引上都面临巨大的压力,计算集群资源利用率不高,系统的调整优化迫在眉睫。



业务接入量



同比日均处理量级 

一、什么是天机阁

在传统单机系统的使用过程中,如果某个请求响应过慢或是出错,开发人员可以通过查看日志快速定位到具体服务。

而随着业务的越来越复杂,架构由单体逐渐演变为微服务架构。
特别是随着容器, Serverless等技术的广泛应用,它将庞大的单体应用拆分成多个子系统和公共的组件单元。

这一理念带来了许多好处:复杂系统的拆分简化与隔离、公共模块的重用性提升与更合理的资源分配、大大提升了系统变更迭代的速度以及可扩展性。

但反之,业务架构也随之变的越来越复杂,一个看似简单的业务后台可能有几百甚至几千个服务在支撑,当接口出现问题时,开发人员很难及时从错综复杂的服务调用中找到问题的根源,从而错失了止损的黄金时机,排查问题的过程也需要耗费大量的时间和人力成本。

为了应对这一问题,业界诞生了许多优秀的面向Devops的诊断分析系统,包括Logging、Metric、Tracing。三者关系如图所示:

  • Tracing:一系列span组成的树状结构。每个span包含一次rpc请求的所有信息。从用户发出请求到收到回包,就是通过trace来串联整条链路。

  • Metric:指标数据。是对可观测性指标的一种度量,例如请求数、qps峰值、函数调用次数、成功率、异常率、接口返回码分布等信息,可用作统计聚合。

  • Logging:业务日志。   

三者互相重叠,又各自专注于自己的领域,将三者结合起来就可以快速定位问题。而已知的业界优秀开源组件有诸如:

  • Metric: Zabbix、Nagios、Prometheus、InfluxDB、OpenCenus;

  • Logging: ELK、Splunk、Loki、Loggly;

  • Treace: jeager、Zipkin、SkyWalking、OpenTracing。


随着时间的推移可能会集成更多的功能,但同时也不断地集成其他领域的特性到系统中来。而 天机阁正是腾讯研发的集三位于一体的分布式链路追踪系统,提供了海量服务下的链路追踪、故障定位、架构梳理、容量评估等能力

最近第二代天机阁系统
已经建设完成,新天机阁采用opentelemetry标准,可以支持更多场景的数据接入,同时在
系统稳定性,数据实时性方面都有很大提升。

二、系统架构

从数据流转角度来看,天机阁整体可以分为数据生产链路与消费链路,其中数据生产链路主要包括数据接入层、数据处理层、数据存储层。整体如下图所示。



数据生产链路架构图



1. 数据接入层

主要负责数据采集工作,天机阁支持http+json、http+proto、grpc等多种数据上报方式,业务可以采用对应语言的SDK进行数据上报。根据业务上报环境,可选择Kafka、虫洞等多种数据接入方式,为减少数据传输耗时,提升系统的容错能力,天机阁提供了上海、广州、深圳等多个不同区域的接入通道,数据接入时会根据Idc机器所在区域自动进行“就近接入”。



2. 数据处理层

基于Flink构建的天机阁流式计算平台。主要处理三部分数据:第一部分是Metric模调数据的计算工作,结果同步至Druid。第二部分是日志数据,基于DataStream模式对数据进行实时消费,同步至ES日志集群。第三部分是Trace数据,基于KeyedStream的分组转换模式,根据业务Traceid进行Keyby,将一条Stream流划分为逻辑上不相交的分组,把相同Traceid的数据实时汇聚到同一个窗口,再对数据进行统计聚合,生成拓扑图、调用链、调用树等数据模型,结果同步至Hbase与ES。



3. 数据存储层

ES主要用于用于建立热门Trace的倒排索引以及存储日志数据,Harbo/Druid系统用于存储模调数,Hbase用于存储调用链,拓扑图,关系链等数据。

三、问题回顾

在海量流量的冲击下,日志集群与Metric集群一直比较稳定,处理耗时基本在秒级。影响较大的是Trace集群,Trace集群主要通过滚动窗口接收一个Trace请求的所有RPC 的Span信息。

由于业务接入量的上涨以及不少业务的放量,Trace集群的日均处理量由3月份的40亿/day爆发式上涨到340亿/day,且集群还要经常面临业务热点push、错误埋点等场景的挑战。

这些问题直接导致数据实时性开始下降,期间经常收到用户反馈数据延时大,数据丢失的问题。而系统层面,则频繁出现集群抖动、延时飙升、Checkpoint失败等现象。同时存储也面临巨大的写入压力:Hbase与ES均出现写入延时上涨、毛刺的现象,而这些因素最终导致计算集群的处理性能变弱,稳定性下降。产生消费滞后,数据堆积的问题。具体有如下四个表象:



1. 集群抖动

集群毛刺、抖动情况增多,系统处理性能变弱,上游Kafka通道出现大量数据堆积情况,系统处理延时上升。



集群抖动,延时上涨



2.资源倾斜

Flink算子反压严重,部分节点出现CPU过载的情况,且各算子的Checkpoint时间变长,频繁失败。



checkpoint失败



3. 存储抖动

Hbase写入延时上涨,高峰期写入延时上涨到1300ms左右,写ES平均延时上涨到2000ms,早上8~10点出现大面积写入ES被拒绝的现象,最终会导致上游集群挂掉。 



Hbase写入延时



ES写入延时


计算集群宕机



4. 系统异常

某些时间点出现系统异常,同时集群处理延时飙升。

本着先抗住再优化的思想,当出现上述问题时,为保证系统的可用性,我们会采取各种快速恢复策略,诸如计算资源扩容、数据降级、关闭数据可靠性等策略来提升集群的处理性能,达到快速恢复的目的。

但这些策略都治标不治本,性能问题周而复始的出现。这不但浪费了大量计算集群资源,集群处理性能,吞吐,稳定性都没有实质上的提升。

四、问题分析

针对上述四种现象,结合业务分别从接入层、存储层、计算层对系统进行了全面分析,找出了目前Trace系统存在的问题以及瓶颈,并制定了对应的优化方案:


 



Trace系统架构图

如上图所示,一次RPC的请求和回包最终会合并成一个Span,而每个Span包含Traceid、Spanid,以及本次RPC调用涉及的主被调服务信息。

在接入层进行数据采样上报时,会将相同Traceid的Span集合路由到同一个数据通道中,而计算层会对不同通道的数据做隔离,不同通道采用不同的计算任务对数据进行处理。

大致流程如下:首先根据Traceid高位字节进行Reducekeby,确保同一个RPC请求的数据能路由到同一个窗口,再通过窗口函数对同一个请求的数据集合进行聚合计算,实时生成拓扑图,调用链等数据模型,批量写入ES和Hbase等列式存储。

在业务量少,集群相对稳定的情况下,Trace集群平均处理时长在20-40s左右,即从一次Trace数据的上报到可展示的过程大概要经过半分钟。

当系统不稳定或者处理性能下降时,数据延时会上涨至小时甚至天级别,而主要导致系统不稳定的因素有两种:

  • 数据量的上涨给存储系统带来了较大的摄入压力,底层数据的刷盘时间越来越长;

  • 系统经常要面临业务方错误埋点或热点Push产生的热key、脏数据等场景的考验。

具体表现为:

1. 底层存储数据摄入能力下降

Hbase写入耗时达到1300ms  ES写入耗时达到2000ms。


         


 存储抖动,集群处理耗时上涨

2. 热key造成集群资源倾斜

导致集群产生毛刺、吞吐量下降等问题 。



热key写入量1000万/min

3. 脏数据、代码bug造成服务异

常,导致集群毛刺增多



集群毛刺增多

4. 集群缺乏容错能力,过载保护能力 。

天机阁既是一个写密集型系统,也是一个时延敏感型系统,对数据的实时性有比较高的要求。系统的不稳定会导致消息通道大量数据堆积,数据实时性下降,最终影响用户体验,这是不能被容忍的。所以针对上述问题,我们需要对原系统进行全面的优化升级。

五、整体优化思路


    



优化思路拓扑图


六、ES优化

Elasticsearch 是一个实时的、Restful 风格的分布式搜索数据分析引擎,内部使用lucene做索引与搜索,能够解决常规和各种类型数据的存储及检索需求,此外ES还提供了大量的聚合功能可以对数据进行分析,统计,生成指标数据等。典型的应用场景有:数据分析,站内搜索,ELK,电商等,主要特点为:

  • 灵活的检索、排序策略;

  • 集群分布式,易扩展,平行扩缩容;

  • 数据分片主备机制,系统安全高可用;

  • 准实时索引;

  • 高性能的检索,易用的接口(REST风格);

  • 丰富的生态kibana可视化界面 。

1. 业务背景

天机阁使用腾讯云的ES组件,专门用于建立热门Trace倒排索引,用户在使用天机阁进行链路追踪查询时,首先可以指定Tag或者染色Key查询到任意时刻上报的Trace元数据,天机阁会根据查询到的Trace数据绘制出完整的服务调用过程。同时在UI上可以支持瀑布、调用树的多种样式的数据展示。如下图所示:



天机阁调用链

2. 存在的问题

随着进入量的上涨,ES集群内部写入峰值达到80w/s,日均文档总量达到280亿,索引占用总量达到 67T,每天新增索引量达到1000+,而每日文档新增存储总量达到10T。

机器配置采用为:64个4C 16g的数据节点,平均CPU使用率在45-50%之间;最大CPU使用率在80%左右;内存使用率60%左右,而磁盘平均使用率达到了53%,整体流程为。

天机阁是基于业务Appid维度按天索引的策略,而伴随业务量的极速上涨主要暴露出来的问题为:

(1)集群内部分片过多



ES分片过多

分片过多的缺点主要有以下三个方面:

  • ES每个索引的分片都是一个Lucene索引
    ,它会占用消耗CPU、内存、文件句柄;

  • 分片过多,可能导致一个节点聚集大量分片,产生资源竞争;

  • ES在计算相关度词频统计信息的时候也是基于分片维度的,如果分片过多,也会导致数据过少相关度计算过低。

(2)分片大小不均匀

部分索引的分片容量超过50G,侧面反应了这些索引分片策略的不合理,最终会导致索引的查询性能变慢。



 ES分片过大

(3)写入耗时过大,部分索引查询性能慢

ES写入耗时达到(1500ms-2000ms),此外分片过大也直接影响到索引的查询性能。



大索引查询超时(4800ms)

(4)索引创建过慢(1分钟),大量写入被拒绝

集群没有设置主节点,导致创建索引时,数据节点要充当临时主节点的角色,写入量较小的时候,影响不大,当写入压力过大时,会加剧数据节点的负载,影响索引的创建速度。

当出现密集型索引创建时,这个问题被无限放大,索引创建同时也会伴随大量的元数据移动,更加剧了节点负载,从而导致大量数据写入被拒绝现象。

而写入被拒绝最终会导致上游Flink集群剧烈抖动(写入失败抛出大量异常),以致于索引创建高峰期经常出现2-3小时的集群不可用状态。



 ES写入被拒绝



导致上游节点宕机

(5)系统出现大量异常日志

ES服务器异常,主要分为两类,一类是:数据解析异常,另一类是:Fields_limit异常。



   ES服务器大量异常

(6)索引的容量管理与维护困难

主要是解决大规模以及日益增长数据场景下,集群的自动化容量管理与生命周期管理的问题。

3. 优化一期

优化点1:优化集群内部分片过多、分片不合理、节点负载不均等问题。

其中主要涉及了二个问题:

  • 如何确定索引单个分片大小?->  小于40G

  • 如何确定集群中分片数量?->  节点堆内存*节点数*200 = 2万左右

上述问题可以阅读ES官方文档和腾讯云ES文档得到全面的答案,这里不再赘述,总而言之,查询和写入的性能与索引的大小是正相关的,要保证高性能,一定要限制索引的大小。

而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。通过阅读相关文档,我提炼了以下三条原则:

  • 分片大小控制50G以内,最好是20-40G,以均衡查询和写入性能。

  • 每个节点可以存储的分片数量与可用堆内存成正比,一条很好的经验法则:“确保每个节点配置的每G堆内存,分片数在20个以下”。

  • 分片数为节点数整数倍,确保分片能在节点之间均衡分布。

当然最好的方法是根据自身业务场景来确定分片大小,看业务是注重读还是注重写以及对数据实时性、可靠性的要求。

天机阁的索引设计模式是非常灵活的,属于典型的时序类型用例索引,以时间为轴,按天索引,数据只增加,不更新。

在这种场景下,搜索都不是第一要素,查询的QPS很低。原先的分片策略针对容量过低的索引统一采用5个分片都默认配置,少数超过500G的大索引才会重新调整分片策略。

而随着近期接入业务的不断增多以及索引进入量的暴涨,集群内部出现了许多容量大小不一,且分布范围较广的索引。老的配置方式显然已经不太合理,既会导致分片数急剧增长,也影响索引的读写性能。

所以结合业务重新评估了集群中各个索引的容量大小,采用分级索引模版的分片控制策略,根据接入业务每天的容量变化,实现业务定制化的自适应分片。     



业务索引容量分布图

索引模版

容量范围

分片策略

索引占用量

template-01

0-40G

单分片

55%

template-02

40-100G

4分片

20%

template-03

100-200G

8分片

15%

template-04

200-400G

12

8%

template-n



索引调整策略表

一般而言:当用户遇到性能问题时,原因通常都可回溯至数据的索引方式以及集群中的分片数量。对于涉及多租户和用到时序型索引的用例,这一点尤为突出。

优化点2:优化写入性能。

减少集群副本分片数,过多副本会导致ES内部写扩大。ES集群主用于构建热门Trace索引用于定位问题,业务特性是写入量大而数据敏感度不高。所以我们可以采用经济实惠的配置,去掉过多副本,维护单副本保证数据冗余已经足够,另外对于部分超大索引,我们也会采用0副本的策略。

索引设计方面,id自动生成(舍弃幂等),去掉打分机制,去掉DocValues策略,嵌套对象类型调整为Object对象类型。此处优化的目的是通过减少索引字段,降低Indexing Thread线程的IO压力,经过多次调整选择了最佳参数。

根据ES官方提供的优化手段进行调整,包括Refresh,Flush时间,Index_buffer_size等。

上述优化,其实是对ES集群一种性能的取舍,牺牲数据可靠性以及搜索实时性来换取极
致的写入性能。但其实ES只是存储热门数据,天机阁有专门的Hbase集群对全量数据进行备份,详细记录上报日志流水,保证数据的可靠性。


客户端API升级,将之前ES原生的批量API升级为Transport API,策略为当数据缓存到5M(灵活调整)大小时,进行批量写入(经过性能测试)。

优化点3:优化索引创建方式。

  • 触发试创建索引改为预创建索引模式。

  • 申请专用主节点用于索引创建工作。

优化点4:优化ES服务器异常。

  • 调整字段映射模式,Dynamic-Mapping动态映射可能导致字段映射出现问题,这里修改为手动映射。

  • 调整Limit Feild限制,修改ES索引字段上限。

  • 业务层加入数据清洗算子,过滤脏数据以及埋点错误导致Tag过多的Span,保护存储。

4. 一期优化展示

cpu使用率:CPU使用率45% => 23%,内部写入量从60万/s => 40万/s。

磁盘使用率:53% => 40%。

写入拒绝率:索引写入拒绝率降为0。

集群宕机问题被修复:

查询耗时:大索引跨天级别查询在500ms左右。


           

分片数量:7万 => 3万,减少了50%,同时索引存储量优化了20%。

写入耗时:从2000ms => 900ms左右。

5. 优化二期

经过一期的优化ES写入性能有了明显提升,但还存在一些痛点,包括:

  • 写入延时还是过大,没有达到预期效果。

  • 分片数3万+ 还是过多,同时索引创建时间仍然过长(1分钟)。

  • 索引容量管理以及生命周期管理困难。

6. 优化方案

(1)升级硬件配置

4C16G升级为16C 32G, 节点总数由64降为48,开启专用主节点。默认情况下集群中的任何一个节点都有可能被选为主节点,为了确保一个集群的稳定,当节点数比较多时,最好是对生产环境中的节点进行职责划分,分离出主节点和数据节点。

天机阁采用3(防止脑裂)台低配置的节点作为专用主节点,负责索引的创建、删除、分片分配等工作,数据节点专门用来做数据的索引、查询、更新、聚合等工作。

(2)ES集群分通道部署

目前天机阁只有一个公共集群,所有业务都在同一个集群中创建索引,这种方式虽然具备了一定的可扩展性。但是随着业务量的进一步增长,集群规模也会逐渐变的巨大,从而容易达到系统的性能瓶颈,无法满足扩展性需要,且当大集群中有索引出现问题时,容易影响到其他业务。

所以我们从业务维度对公共集群进行解耦,按通道做set化部署,将不同通道业务,就近路由到不同集群,各集群可按需灵活扩展。

(3)基于ILM + Rollover + 别名实现索引自动化生命周期管理与容量管理

天机阁是典型的日志型时序索引,根据应用Appid按天定时生成索引,索引的生命周期默认为7天,其中当天的数据会被频繁写入与查询,第二、三天的数据偶尔被查询,后面几天的数据只有少数重度业务使用者才会查询到。

这样的特性会衍生出来几个问题:

  • ES索引分片数一旦创建便无法更改,这种机制无法应对业务忽然放量导致的索引容量激增的问题,通常只能通过手动Reindex来解决,而Reindex过程也会影响到业务写入性能。

  • 根据日志索引存储具备的特点,不同时间阶段可以重新对分片数、副本数、Segment进行针对性调整,对冷数据进行归档处理,从而更好的利用机器资源。

  • 需要创建额外的定时任务来删除索引,特别是当集群中索引过多时,密集型的索引删除操作,短时间内也会造成集群的波动。


我们希望构建一个优雅的索引 自动化运维管理系统
,而这个系统主要解决两个问题:

  • 自动化索引生命周期管理: 创建索引生命周期管理,并定义不同阶段的索引策略,以此来实现ES索引自动化优化与生命周期管理而不需要引入第三方服务。

  • 自动化索引容量管理:当集群索引超过设定容量大小时,可以自动进行滚动,生成新的索引,而上游业务不需要感知。

7. 索引自动化管理优化

ES在索引管理这一块一直在进行迭代优化,诸如Rollover、日期索引、Curator等都是对索引管理的一种策略,但是这些方式都不够自动化。

直到ES6.7以后,官方推出了ILM(index lifestyle management)索引生命周期管理策略,能同时控制多个索引的生命流转,配合索引模板、别名、Rollover能实现自动化索引生命周期与容量的管理闭环。

ILM策略主要有四个阶段:

  • Hot阶段:可读,可写,索引会被频繁查询。

  • Warm:可读,不可写,此时可对数据进行归档,采用Shrink与Forcemerge,减少索引副本与主分片数,并强制进行Segment合并,能够减少数据内存与磁盘的使用。

  • Cold:不可写入,很久没被更新,查询慢。可对索引进行冻结操作,此时集群将对索引进行落盘操作,业务需要指定特定的参数才能查询到数据。

  • Delete:删除操作。将触发索引删除事件。

8. 天机阁索引管理实践

天机阁使用ILM 策略配合分级索引模板可以比较优雅的实现索引的自动化管理过程。

ILM 策略主要分为四个阶段:热、温、冷和删除。对于定义好的各个阶段的相应策略,ILM 会始终顺序执行。我们只需要根据索引每个阶段的数据特性定义合适的管理方式,诸如:索引滚动更新用于管理每个索引的大小;强制合并操作可用于优化索引;冻结操作可用于减少集群的存储压力。

天机阁通过Flink Stream读取Kafka数据实时写入ES,峰值QPS接近35w,每天新增索引超过1000+。

在这么大数据量上进行操作是一件很麻烦的事。我们希望ES能够自动化对分片超过100G的索引进行滚动更新,超过3天后的索引进行自动归档,并自动删除7天前的索引,同时对外以提供索引别名方式进行读写操作。

这个场景可以通过ILM配置来实现,具体策略是:对于一些小于40G的索引,在Warm阶段执行Shrink策略压缩成单分片,并设定写入低峰期执行Forcemerge操作合并集群中小的段,Cold阶段可以执行Allocate操作来减少副本数,而针对集群内部1%的大索引,可以执行Freeze操作来释放部分存储空间。具体策略如下表所示:



天机阁索引ILM策略


索引模板配置

 


  

ILM可以高效的进行索引生命周期与容量自动化管理,使用起来也很简单。但是还是有不少要注意的地方。

  • 切换策略后索引不会马上生效,旧数据仍然写入旧索引,只有触发Rollover生成新索引,新策略才会生效。

  • 每个阶段的生效时间是以Hot阶段触发Rollover为起始时间的基础上再加业务配置时间。

  • 如果不想使用Rollover,可以直接进行关闭,也可以实现只对索引进行生命周期的管理操作。

  • 腾讯云ES最好采用 白金版 + 6.8以上版本。

后续优化:ILM + 冷热架构,ILM 可支持为时序索引实现热温冷架构从而节约一些成本。

9. 最终优化效果

  • 写入耗时:2500万/min写入量 2000ms – > 320ms。

  • 分片数量:
    7.2万 -> 2万 分片数量减少 70%。
     

  • 索引存储总量:
    67T -> 48T 节约存储 30%。

  • 创建索引速度:
    分钟级 -> 秒级。

七、优化后整体架构图

Flink实时计算系统是天机阁链路追踪平台的重要组成部分,数据经过Flink窗口进行实时计算聚合最终sink到ES与Hbase等底层存储,而日益增长的数据量给计算集群带来了很大的挑战。

面对这些问题,我们重新梳理了整个链路架构,找到系统的瓶颈所在,并展开了一系列有效的优化措施。而在未来,我们会继续在大数据领域的探索研究工作,更进一步的打磨系统数据处理能力,提供更好的服务。

整体从计算层、存储层、架构、服务质量等几个维度对系统进行了优化,同时也加强了系统的容灾能力

  • 自定义计数器实现热Key自动发现与降级。

  • 存储过载保护,当QPS超过压测阈值时,触发降级逻辑。

  • 通过druid 预聚合方式完善对业务的多维监控。

结语

性能是用户体验的基石,而性能优化的最终目标是优化用户体验,俗话说:“天下武功,唯快不破”,这句话放到性能优化上也是适用的。

我们优化ES, Habse存储摄入速度,优化Flink的处理速度以及接入层的数据采集能力,都是为了保证数据的“快”。而优化的过程则需要我们做好打持久战的准备,既不能过早优化,也不能过度优化。

最好的方式是深入理解业务,了解系统瓶颈所在,建立精细化的的监控平台,当系统出现问题时,我们就可以做到有条不紊,从应用,架构,运维等层面进行优化分析,设定一些期望的性能指标,并对每次优化措施和效果做总结思考,从而形成自己的方法论。

微信扫一扫,分享到朋友圈

百亿级实时计算系统性能优化–—Elasticsearch篇

Lululemon:一条瑜伽裤的底层增长逻辑

上一篇

心脏病发作或猝死前,用力咳嗽就能救命?

下一篇

你也可能喜欢

百亿级实时计算系统性能优化–—Elasticsearch篇

长按储存图像,分享给朋友