01 Elasticsearch 广泛使用带来的成本问题
Elasticsearch（下文简称“ES”）是一个分布式的搜索引擎，还可作为分布式数据库来使用，常用于日志处理、分析和搜索等场景；在运维排障层面，ES 组成的 ELK（Elasticsearch+ Logstash+ Kibana）解决方案，简单易用、响应速度快，并且提供了丰富的报表；高可用方面， ES 提供了分布式和横向扩展；数据层面，支持分片和多副本。
ES 的使用便捷，生态完整，在企业之中得到了广泛的应用。 随之而来的是物理资源和费用的增加，如何降低 ES 场景的成本成为了大家普遍关心的话题。
如何降低 ES 的成本
ES 的主要的成本是主机成本，主机成本又分为计算资源和存储资源。
计算资源简单理解就是 CPU 和内存，如果降低 CPU 和主机的数量，意味着计算能力会下降，因此通常会采用冷热节点；热节点使用高配的机器，冷节点使用低配的机器；比如 CPU 内存比从 1:4 降低为 1:8，如8C32G->4C32G。但是没有降低内存，因为 ES 对内存有更高的需求，来提高响应速度。或者采用低频的 CPU，更老的硬件。
存储成本是远大于计算成本的，是要重点考虑的成本。现在的存储介质通常是 SSD 和 HDD 这种两种介质，在云厂商 SSD 的成本是 0.8元/G，HDD 的成本是 0.35元/G，对象存储的价格是 0.12元/G。但前两种设备是块设备，提供的是文件系统的协议，但对象存储支持是 S3 协议的，彼此之间不兼容。
如何将对象存储和 ES 结合起来，我们调研了两种方案。
第一种方案，修改 ES 存储引擎，适配对象存储调用。这种方式需要修改 ES 的源码，团队要投入很多的人力来做开发设计调研以及最后的验证，投入产出比是非常低的。
第二种方案是将对象存储作为磁盘来使用，将其挂载到操作系统。把 ES 分为 hot 和 warm 节点。hot节点存储热数据，挂载的是块设备。warm 节点使用对象存储。
02 对象存储文件系统选型
文件系统选型的时候主要考虑了三个方面。第一个是功能，首先要满足最基本的功能需求，第二个是性能，第三个是可靠性。我们调研了 s3fs、 goofys 和 JuiceFS。
性能方面， s3fs 和 goofys 在 read 和 write 方面没有本地缓存，其性能是依靠 s3 的性能来支撑的，这两个文件系统整体的性能相比JuiceFS 会低一些。
最明显的是 mv，对象存储没有 rename 操作，在对象存储中进行 rename 操作就是一个 copy 加 delete，性能代价是非常大的。
ls 方面，对象存储的存储类型是 kv 存储，不具备目录语义，所以 ls 整个目录结构对于 s3 来说，其实是对整个元数据的遍历，调用代价非常大。在大数据的场景下，性能是非常低的，并且有一些特性功能是不支持的。
元数据方面，s3fs 和 goofys 没有自己独立的元数据，所有的元数据都是依赖于s3的，JuiceFS 有自己的独立的元数据存储，
易用性方面，这几个产品都是非常简单易用，通过一个简单的命令就可以实现 s3的挂载；从可维护性来说，JuiceFS 有自己的独立的元数据引擎，我们需要对元数据服务进行运维；从社区的角度来说，JuiceFS 的社区活跃度是最高的。基于以上综合考虑，金山云选择了JuiceFS。
基于 JuiceFS 的测试
JuiceFS 产品介绍中第一句话就是 “像本地盘一样使用对象存储”，恰恰是我们做 ES 时所需要的功能。JuiceFS 已经集成了很多种对象存储，金山云的 KS3 也已经完整兼容，只需要再选一个元数据库即可。
第二功能验证。元数据库常用的有 Redis，关系型据库、 KV 数据库等。我们从这三个层面，元数据库支撑的数据量、响应速度、可运维性来做判断。
从数据量上来说，TiKV 无疑是最高的，但是我们的设计初衷是让每套 ES 集群独立一个元数据库实例，因此不同集群之间的元数据是不进行共享的，为了高可用彼此间需要互相隔离。
其次在响应速度方面， ES 把 JuiceFS 作为冷节点存储，冷节点存储的数据 IO 要比元数据的调用性能损耗更大，所以我们认为元数据的调用性能不是核心考虑的点。
从运维的角度来说，关系型数据库大家都比较熟，开发人员都可以很轻松的上手，其次公司是有公司有 RDS For MySQL 产品，有专业的 DBA 团队来负责运维，所以最终是选择了MySQL 作为的元数据引擎。
JuiceFS 可靠性测试
元数据选型完以后，我们对 JuiceFS 进行了可靠性测试，JuiceFS 挂载到主机上只需要三步：
第一步，创建文件系统，我们要指定 bucket 来确定它的 AK、SK 以及元数据库；
第二步，把文件系统 mount 到磁盘上；
第三步，把 ES软链到 JuiceFS 的 mount 目录上。
虽然设计初衷是将 JuiceFS 作为冷节点，但是在测试的过程中，我们想用一种极限的方式来压测 JuiceFS。我们设计了两种极限压测。
第一个：将 JuiceFS + KS3 挂载到 hot 节上，把数据实时写到 JuiceFS 。
ES 的写入流程是先写到 buffer 中也就是内存里面，当内存满或者是到达索引设定的时间阈值以后，会刷新到磁盘上，这时候会生成 ES 的 segment。它是由一堆的数据和元数据文件来构成的，每次刷新就会生成一系列的 segment，这时候就会产生频繁的 IO 调用。
我们通过这种压测的方式来测试 JuiceFS 整体的可靠性，同时 ES 本身它会有一些segment merge。这些场景在 warm 节点是不具备的，所以我们是想用一种极限的方式来压测。
第二种策略，通过生命周期管理来做热数据到冷数据的迁移。
测试的时候 JuiceFS1.0 还没有发布，测试的过程中确实发现了问题，在实时写的过程中会出现了数据损坏的情况，跟社区沟通后可以通过修改缓存的大小来避免：
–attr-cache=0.1 属性缓存时长，单位秒 (默认值: 1)
–entry-cache=0.1 文件项缓存时长，单位秒 (默认值: 1)
–dir-entry-cache=0.1 目录项缓存时长，单位秒 (默认值: 1)
这三个参数的缓存默认是 1，把时长改成 0.1，它确实解决了索引损坏的问题，但是会带来一些新的问题，因为元数据的缓存和数据缓存的时间变短，会导致在执行系统命令的时候，比如 curl 一个系统命令，查看索引数量或者集群状态，正常的情况下，调用可能在秒级，而这种变化可能导致需要数 10 秒才能够完成。
第二个问题就是写入的 QPS 有明显下降。我们可以看到监控图中 Write QPS 非常不稳定，这并不代表 ES 真实的 QPS，因为监控图中的 QPS 是通过两次得到的 documents 数量来做差得到的，由于旧版 JuiceFS 存在一些内核缓存问题，导致 ES 读到了一些旧数据。我们把该问题反馈给了社区， JuiceFS 1.0 正式发布后问题得到解决。
我们就进行了新一轮的测试，新一轮的测试确定了 hot 节点 3 台，8C16G 500G SSD， warm 节点 2 台，4C16G 200G SSD，测试时长 1 周，每天写入数据量 1TB(1 副本)，1 天后转到 warm 节点 。没有再出现索引数据损坏情况，通过这次压测没有再出现之前遇到的问题，这就给了我们信心，接下来我们把整个的 ES 逐渐的往这方面来做迁移。
JuiceFS 数据存储和对象存储的差异
JuiceFS 有自己的元数据，所以在对象存储上和 JuiceFS 当中看到的目录结构是不一样的。
JuiceFS 分为三层结构，chunk、slice、block，因此我们在对象存储上面看到的是 JuiceFS 对文件做拆分之后的数据块。但是所有的数据是通过 ES 来管理，所以这一点用户不需要关注，只需要通过 ES 来执行所有的文件系统操作即可。JuiceFS 会恰当管理对象存储中的数据块。
经过这一系列的测试后， 金山云将 JuiceFS 应用在日志服务（ Klog）中，为企业用户提供一站式日志类数据服务，实现了云上的数据可以不出云，直接就完成数据采集，存储分析以及告警的一站式服务；云下的数据提供了 SDK 客户端，通过采集工具来实现数据上云的整个整条链路，最后可以把数据投递到 KS3 和 KMR，来实现数据的加工计算。
03 Elasticsearch冷热数据管理
ES 有几个常用概念： Node Role 、Index Lifecycle Management 、 Data Stream。
Node Role，节点角色。每一个 ES 节点会分配不同的角色，比如 master、data、ingest。重点介绍一下 data 节点，老版本是分为三种，就是 hot、warm、cold 节点，在最新的版本里面增加了 freeze ，冷冻节点。
Index Lifecycle Management（ILM）我们分为了 4 个阶段：
- hot: 索引正在被频繁更新和查询。
- warm:索引不再被更新，但查询量一般。
- cold: 索引不再被更新，并且很少被查询。这些信息仍然需要可搜索，但如果查询速度较慢也没关系。
- delete: 索引不再需要，可以安全地删除。
ES 官方提供了一个生命周期的管理工具，我们可以基于索引的大小，docs 数量的大小以及时间策略，把一个大的索引拆分成成多个小索引。一个大索引从管理运维查询，它的开销的代价是非常大的。生命周期管理功能方便我们更灵活地管理索引。
Data Stream 是在 7.9 版本提出推出了一个新功能，它是基于索引生命周期管理来实现了一个数据流写入，可以很方便地处理时间序列数据。
在查询多个索引时，通常是把这些索引合并在一起来查询，我们可以使用 Data Stream，他就像一个别名一样，可以自行路由到不同的索引里面。Data Stream 对时序数据的存储管理和查询来说更友好，这个是来对 ES 的冷热管理上面是来更近了一步，方便整个的运维管理。
合理规划冷节点大小
当我们把冷数据放到对象存储上时，会涉及到冷节点的管理，主要是分为三个方面：
第一：内存和 CPU 以及存储空间。 内存的大小决定了分片的数量。我们通常会在 hot 节点会把物理内存按照一半一半进行划分:
一半给 ES 的 JVM，另外一半是给 Lucene。Lucene 是 ES 的检索引擎，为其分配足够的内存，能提升 ES 查询表现。因此相应地，我们在冷数据节点可以适当的把 JVM 内存，然后减少 Lucene 内存，不过 JVM 的内存不要超过 31G。
第二： CPU/内存比从前面提到的 1:4 降到 1:8。在存储空间上使用了 JuiceFS 和对象存储可以认为存储空间是无限的，但因为它是挂在冷节点上的，虽然有无限的空间可以使用，但是受限于内存大小，所以这就决定了无限存储空间的只是理想状态。如果再扩大，整个 ES 的在冷节点的稳定性上面就会有比较大的隐患。
第三：存储空间。 以 32G 内存 为例，合理的存储空间为 6.4 TB。 可以通过扩大分片的数量来扩大空间，但在 hot 节点，分片数量是要严格控制的，因为需要考虑到 hot 节点的稳定性，在冷节点适当放大这个比例是可以的。
这里需要重点考虑的因素有两个，就是一个是稳定性，第二个数据恢复时长。因为当节点挂掉，比如 JuiceFS 进程挂掉，或者冷节点挂掉，或者运维的时候需要重新挂载，这时候就需要把所有的数据重新加载到 ES 里面，将会在 KS3 产生大量的频繁读数据请求，如果数据量越多，那么整个的 ES 的分片时间恢复时长会越长。
常用的索引分片管理方法
管理方法主要考虑三个方面：
- shard 过大: 导致集群故障后恢复缓慢;容易造成数据写热点，导致 bulk queue 打满，拒绝率上升；
- shard 过小: 造成更多的 shard，占用更多的元数据，影响集群稳定性;降低集群吞吐；
- shard 过多: 造成更多的 segment，IO 资源浪费严重，降低查询速度;占用更多内存，影响稳定性。
数据在写入的时候，整个的数据大小是不确定的，通常会先创建模板，先确定固定的分片的大小，确定分片的数量，然后再创建 mapping 以及创建索引。
这时候就可能会出现两个问题，第一个就是分片过多，因为在预期的时候不知道到底要写入到多少数据，有可能我创建的分片多，但是没有更多的数据进来。
第二个就是创建的分片数量过少，会导致索引过大，这时候会需要把小的分片进行合并，需要把采用更长的时间做数据的 rotate，再把一些小的 segment 合并成更大的 segment，避免占用更多的 IO 和内存。同时还需要删除一些空索引，空索引虽然没有数据，但是它会占用内存。建议合理的分片大小是控制在 20～50g。
04 JuiceFS 使用效果及注意事项
以某线上集群为例，数据规模：每天写入 5TB，数据储存 30 天，热数据储存一周，节点数量：5 个热节点，15 个冷节点。
采用 JuiceFS 后，热节点保持不变，冷节点从 15 个降到了 10 个，同时我们用了一个 1TB 的机械硬盘做给 JuiceFS 来做缓存。
可以看到在凌晨的时候会有大量对象存储调用，这因为我们把整个的生命周期的管理操作放到了低峰期来运行。
JuiceFS 内存占用通常会在几百 MB，它在高峰期调用的时候会在不到 1.5G 以及它的 CPU 的占用，表现无异常。
以下是 JuiceFS 的使用注意事项：
第一：不共用文件系统。 因为我们把 JuiceFS 挂载到冷节点上，那么每一台机器上所看到的是一个全量的数据，更友好的方式是采用多个文件系统，每一个 ES 节点采用一个文件系统，这样能做到隔离，但是会带来相应的管理问题。
我们最终选定的是一套 ES 对应一个文件系统的模式，这个实践带来的问题是：每一个节点都会看到全量数据，这时候就会容易有一些误操作。如果用户要在上面做一些 rm ，有可能会把其他机器上的数据删掉了，但是综合考虑我们是在不同集群之间不共享文件系统，而在同一个集群里，我们还是应该平衡管理和运维，所以采用了一套 ES 对应一个 JuiceFS 文件系统 的模式。
第二： 手动迁移数据到 warm 节点。 在索引生命周期管理，ES 会有一些策略，会把热节点的数据迁到冷节点。策略在执行时，有可能是在业务高峰期，这时候会对热节点产生 IO， 然后把数据 copy 到冷节点，再把热节点的数据删除，整个热节点的系统的代价是比较大的，所以我们是采用的手动，来控制哪些索引什么时间迁移到冷节点。
第三：低峰错期进行索引迁移。
第四： 避免大索引。 在删除大索引时，它的 CPU 以及 IO 性能要比热节点要差一些，这时候会导致冷节点和 master 失联，失联以后就会出现了重新加载数据，然后重新恢复数据，整个就相当于 ES 故障了，节点故障了，这个代价是非常大的。
第五：合理的分片大小。
**第六： 关闭回收站。**在对象存储上， JuiceFS 默认保存一天的数据，但在 ES 的场景下是不需要的。
还有一些其他涉及到一些大量 IO 的操作，要在 hot 节点完成。比如索引的合并、快照的恢复、以及分片的减少、索引以及数据的删除等，这些操作如果发生在冷节点，会导致 master 节点失联。 虽然对象存储成本比较低，但是频繁的 IO 调用成本会升高，对象存储会要按照 put 和 get 的调用次数来收费，因此需要把这些大量的操作来放到热节点上，只供业务侧冷节点来做一些查询。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-413989.html
如有帮助的话欢迎关注我们项目 Juicedata/JuiceFS 哟！ (0ᴗ0✿)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-413989.html
到了这里，关于金山云：基于 JuiceFS 的 Elasticsearch 温冷热数据管理实践的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
