Elasticsearch的Query Cache 知識梳理

雙十一來臨荧呐,大家應(yīng)該要對所有索引都做做健康檢查了,由于最近壓力上不去痢虹,所以盯上了Query Cache,由于之前Query Cache沒有怎么注意主儡,一直用的是默認(rèn)配置世分,所以導(dǎo)致我發(fā)現(xiàn)cache的效率一直沒上去。如下圖缀辩,初步一看命中率50%+, Memory size 也沒傷到預(yù)訂大小踪央,這里先不逐個字段解釋臀玄,下面就以問答的形式來介紹一下這個query cache。

默認(rèn)值的cache 狀況

什么是Query Cache

簡單來看可以這樣理解畅蹂,一個ES的查詢會先被parse 成一系列的Lucene 的phrase健无,這些phrases 中的filter語句,如果對于查詢條件是一樣的時候液斜,其實結(jié)果集是已定的累贤,那么這些phrase 其實就是可以存放在一個地方當(dāng)做cache用叠穆,這個就是 query cache。在ES里臼膏,這個是Node級別的配置硼被,必須通過 yml配置里面去配置。


Query Cache 如何配置size 大小

如上圖所示渗磅,如果默認(rèn)的話嚷硫,ES將會用10%的HEAP大小來存所有的Query Cache,這個配置必須通過yml文件來調(diào)整始鱼,但是從文章開頭的截圖可以出仔掸,我30G的HEAP最后只是使用了800MB的cache,為什么并不是配置的10%也就是3G呢医清?那就要看另外一個限制的配置

Query Cache配置最大個數(shù)

從截圖中可以發(fā)現(xiàn)一個非常醒目的整數(shù)起暮,這個就是另外一個限制條件,最大個數(shù)会烙,這個同樣是Node級別的负懦,Query level,默認(rèn)就是10000持搜,就是說密似,不管size 有沒有達(dá)到,數(shù)據(jù)到了10000葫盼,query cache也不會再增加了残腌。
可以通過
indices.queries.cache.count=10000
的方式在yml配置


但是又有人會問,為什么我配置了10000贫导,但是我還是會發(fā)現(xiàn)有超過10000的情況抛猫?比如:10123這樣;
那就要看看下一個問題

Query Cache 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是怎么存的


簡單來說ES的內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一個MAP孩灯,key就是一個具體的query闺金,而value就是一個segment的 K/V, 而上面的10000的配置,只是Query 這個level峰档,就是說真正的cache_size 是 Query size * segment nums败匹, 如果你有2個segment,那么你看到的state數(shù)據(jù)很可能是cache_size:20000

為什么在文檔沒看到有這個cache.count的說明和配置讥巡?

看下圖就明白了掀亩,其實如果看源代碼的話你就知道怎么配了。欢顷。槽棍。


怎么判斷哪些Query 會被cache

這個問題可以拆分成2個子問題:

  • 這個Query 會還是不會被cache
  • 這個Query請求多少次后會被cache

可以從UsageTrackingQueryCachingPolicy.java 這個類里面找答案;
其中第一個問題是


關(guān)于上面這幾個Query 都不會被cache,對于第一個炼七,TermQuery缆巧,官方的說法是從ES5開始,他們覺得從Term 的鏈表中去找數(shù)據(jù)已經(jīng)足夠快了豌拙,所以是不需要再去緩存了陕悬;其他的則是一些聯(lián)合查詢,或者嵌套查詢姆蘸,不應(yīng)該把外層cache

對于第二個問題則可以看代碼:



分兩種墩莫,如果是Costly的query,則只需要訪問2次就會被cache了逞敷。

為什么明明限制了cache.size,但是為什么dump出來發(fā)現(xiàn)cache的占用還是大于閾值

要回答這個問題就比較復(fù)雜了狂秦,簡單一句話就是:要估算一個Query最終占用多少空間,其實是非常復(fù)雜的推捐,如果對這個問題感興趣裂问,我建議必須真的一定務(wù)必要認(rèn)真閱讀一下下面這兩個issue,你會受益匪淺的

query cache used memory calculating is not correct, which cause non-stopping old gc

Potential memory/cache problem in 5.5.2

那有辦法避免cache過大OOM么牛柒?

目前來看如果你的查詢真的非常復(fù)雜堪簿,真的很容易有cache 泄漏的話,那么最簡單暴力的辦法就是去減少cache.count,比如設(shè)置到1000(默認(rèn)10000)
官方已經(jīng)很貼心的幫你這么做了,如果你用的是下面以后的版本皮壁,那么你的默認(rèn)cache.count是被設(shè)置成1000了



結(jié)尾

好了椭更,如果你完成了這一系列的配置之后,剩下就是去觀察你的GC頻率蛾魄,HEAP使用虑瀑,還有query_cache的states了。
下面放出我的調(diào)優(yōu)結(jié)果:


  • Memory size已經(jīng)可以接近配置的3G
  • cache size 調(diào)成了30000
  • 命中率提升到75% 以上

希望大家雙十一性能爆表滴须!還有cache 的問題歡迎來聊舌狗。

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市扔水,隨后出現(xiàn)的幾起案子痛侍,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖魔市,帶你破解...
    沈念sama閱讀 216,470評論 6 501
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件主届,死亡現(xiàn)場離奇詭異,居然都是意外死亡待德,警方通過查閱死者的電腦和手機岂膳,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 92,393評論 3 392
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來磅网,“玉大人,你說我怎么就攤上這事筷屡〗担” “怎么了簸喂?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 162,577評論 0 353
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長燎潮。 經(jīng)常有香客問我喻鳄,道長,這世上最難降的妖魔是什么确封? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,176評論 1 292
  • 正文 為了忘掉前任除呵,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上爪喘,老公的妹妹穿的比我還像新娘颜曾。我一直安慰自己,他們只是感情好秉剑,可當(dāng)我...
    茶點故事閱讀 67,189評論 6 388
  • 文/花漫 我一把揭開白布泛豪。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般侦鹏。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪诡曙。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 51,155評論 1 299
  • 那天略水,我揣著相機與錄音价卤,去河邊找鬼。 笑死渊涝,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛慎璧,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播驶赏,決...
    沈念sama閱讀 40,041評論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼炸卑,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了煤傍?” 一聲冷哼從身側(cè)響起盖文,我...
    開封第一講書人閱讀 38,903評論 0 274
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎蚯姆,沒想到半個月后五续,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,319評論 1 310
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡龄恋,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 37,539評論 2 332
  • 正文 我和宋清朗相戀三年疙驾,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片郭毕。...
    茶點故事閱讀 39,703評論 1 348
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡它碎,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情扳肛,我是刑警寧澤傻挂,帶...
    沈念sama閱讀 35,417評論 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站挖息,受9級特大地震影響金拒,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜套腹,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 41,013評論 3 325
  • 文/蒙蒙 一绪抛、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧电禀,春花似錦幢码、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,664評論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至葫松,卻和暖如春瓦糕,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背腋么。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,818評論 1 269
  • 我被黑心中介騙來泰國打工咕娄, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人珊擂。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 47,711評論 2 368
  • 正文 我出身青樓圣勒,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親摧扇。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子圣贸,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點故事閱讀 44,601評論 2 353

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容