作者：empeliu，騰訊 TEG 后臺開發工程師

ElasticSearch 是一個分布式的開源搜索和分析引擎，因其功能強大、簡單易用而被應用到很多業務場景。在生產環境使用 ES 時，如果未進行優化則服務的穩定性可能得不到保障，目前我們使用 ES 作為賬單平臺的基礎組件為微信支付提供服務時就遇到這種問題。本文即從當前的業務場景出發，分析 ES 穩定性未到達要求的原因并提供相應的解決思路。

一、背景

微信支付的賬單系統是方便用戶獲取交易記錄，針對不同的用戶群，賬單也分為三類：

• 個人賬單：針對普通用戶群，這類用戶特點是基數大，單個用戶數據量小，使用賬單系統主要是獲取列表以及基礎統計；

• 商戶賬單：針對商戶用戶群，這類用戶特點是基數小，單個用戶數據量非常大，使用賬單系統主要是獲取列表，并且在獲取列表時需要支持豐富查詢條件；

• 業務賬單：針對用戶群介于普通用戶和商戶之間，比如微商或面對面小商戶，使用賬單系統主要是獲取列表以及豐富統計功能；

目前賬單平臺為微信支付的這三類賬單提供寫入、存儲和查詢服務，基本架構如下：

賬單平臺主要包括兩部分：

• 邏輯側：業務側直接對接模塊，主要是降低業務接入成本，提高接入效率；

• 存儲側：包含 ES 以及接入層 ESProxy，接入層對上屏蔽索引劃分機制，方便上層使用；

當前微信支付對整體質量要求非常高，體現在可用性方面是需要達到 99.99%，同樣賬單平臺也需要達到甚至超過該要求。但是在 ES 及系統環境未做優化的情況下，讀寫成功率是沒有達到要求，在個人賬單 ES 索引場景下，寫成功率為 99.85%，讀成功率為 99.95%，所以這里亟需優化。

二、內存回收慢優化

問題分析

針對讀寫成功率低問題，我們首先查看存儲側接入層 ESProxy 超時失敗的情況，對應如下圖：

可以看出接入層訪問 ES 節點出現了大量超時，在排除接入層自身的問題后，基本上把問題源鎖定到 ES 節點。
通過進一步確認 ES 節點負載情況（如下圖），機器會出現 CPU 抖動，而抖動時上層會出現超時，這就表明讀寫成功率低是 CPU 抖動導致的，于是我們重心就是解決 CPU 抖動問題。

那么是什么原因導致 ES 節點的 CPU 抖動呢？首先我們先確定 CPU 抖動時系統具體在做什么，根據已有經驗，很有可能是 ES 熱點線程或 GC 導致的，但是在分析 CPU 抖動時 user 和 system 進程占比情況，其中 user 進程 CPU 占比基本沒有變化，而 system 進程 CPU 卻增長很多，由于 ES 熱點線程或 GC 是 user 進程，所以排除了這里的影響。通過系統相關統計以及 perf 得到下面現象：

• 抖動時系統在大量掃描可回收內存

• 系統在不斷進行內存回收

• 系統分配內存時出現了失敗

通過這三個現象，我們也得出了一個結論，CPU 抖動是因為內存不足導致。

優化方案

明確了抖動問題原因后，那么我們接下來的優化方向就是保證有足夠的空閑內存，避免內存不斷回收而出現 CPU 抖動。針對內存不足問題，我們首先確認系統當前的內存分布情況，具體數據如下：

進一步分析如下：

• ES 節點內存主要是被 JVM 以及 PageCache 內存占用

• Jvm 內存是被 java 獨占，該部分內存是不會被回收

• PageCache 內存由操作系統維護，該部分內存是可以被回收的

正常情況下，如果系統內存不足，則內核通過回收 PageCache 的內存即可提供足夠的空閑內存，即不會內存不足的情況；反過來說，當前出現內存不足，則說明 PageCache 未被正常回收，于是針對內存優化則聚焦到 PageCache 回收問題上。

針對 PageCache 回收問題，首先我們先明確什么因素導致 PageCache 不能及時回收，其中 MMap 就可能導致 PageCache 不能正常回收，原因是 MMap 后應用程序會引用到這部分內存，則內核在回收內存時會忽略這部分內存。而 ES 節點讀取文件的方式默認就是 MMap，整體的內存關聯關系如下圖：

既然 MMap 方式會導致 PageCache 不能及時回收，那么自然考慮是采用其他方式替換 MMap 去訪問文件，在 Java 中即可采用 NIO 方式讀取文件，對應內存關聯關系如下：

采用 NIO 方式訪問文件，PageCache 內存只被操作系統維護，則內核可以及時回收 PageCache 以保證足夠的內存使用，這樣就解決了內存不足問題，進而解決 CPU 抖動問題，從而提高讀寫成功率；

但是采用 NIO 訪問文件也存在問題，即數據會多一次內存復制，會導致延遲方面比 MMap 方式的高，經過測試發現延遲會高 30%左右，這樣的結果也不是我們想要的，于是我們考慮將兩者結合起來，目的是加快內存回收的同時降低延遲，采取的策略是根據訪問頻率來確定文件的讀寫方式（即高頻采用 MMap 方式，這樣可以保證延遲低，低頻采用 Nio 方式，這樣可以加快內核回收 PageCache），具體不同文件類型讀取方式如下表：

優化效果

采用 MMap+Nio 的方式后，通過測試驗證：

• 延遲方面和 MMap 基本一致

• 內存回收方面也比 MMap 好

采用 MMap+Nio 組合方式上線后，對應現網寫成功率由 99.85%提升到 99.99%。

三、高階內存優化

問題分析

在系統運行一段時間后，現網的成功率逐漸降低，由 99.99%降低到 99.97%，對應接入層的超時失敗也相應增多，有了之前的經驗，我們相應查看了 ES 節點的負載情況，發現仍然有 CPU 抖動的現象（如下圖）。考慮到之前已經優化了內存回收慢的問題，此時應是新的問題導致的 CPU 抖動，于是接下來優化點依舊是解決抖動。

和之前分析 CPU 抖動問題一樣，我們先確認 CPU 抖動系統在做什么。通過 perf 分析，如下圖所示：

采樣的結果可以明確 CPU 抖動時，系統在進行內存碎片整合（即有 compact_zone()等函數調用），這就意味著此時系統高階內存是不足，為了進一步驗證當前的高階內存不足，通過 ?cat/proc/buddyinfo ?查看當前系統空閑內存的分布情況，如下圖所示：

分析上面數據可以得出，當前空閑內存有 4G 左右，86%的內存是 0 階內存，大于等于 2 階的高階內存占比只有 4%左右，這里驗證當前空閑內存是基本都是碎片化的，碎片化內存示意圖如下所示：

優化方案

明確了當前的問題后，那么接下來重點就是考慮將碎片化的內存變成連續內存。前文我們明確了當前 ES 節點的內存主要有兩部分組成，分別是 JVM 內存和 PageCache 內存，并且在我們現網環境中，這兩部分內存基本上是獨立的（當前現網機器內存有兩個 NODE，每個 NODE 占了一半的物理內存，其中 JVM 和 PageCache 分布在不同的 NODE 上），這就意味著我們可以只優化 PageCache 間的內存碎片，這樣就可以滿足我們需求；對應優化流程如下：

具體分為兩個步驟：

1、釋放內存：釋放 PageCache 內存，保證新的空閑內存盡可能連續，具體的處理措施是 echo1 > /proc/sys/vm/drop_cache

2、保留一定空閑內存：目的是避免內存的不斷申請和回收，導致內存碎片化再次變的嚴重，具體處理措施是限制 PageCache 的大小（這里依賴 tlinux 的實現），具體的命令是 echo36 > /proc/sys/vm/pagecache_limit_ratio

優化效果

經過上述的優化之后，系統的空閑內存分布如下：

此時的空閑也是在 4G 左右，但是大于等于 2 階的高階內存占比達到 95%左右，即高階內存當前是非常充足的，并且機器的 CPU 幾乎沒有抖動（如下圖所示）。

在現網進行相應調整之后，讀寫成功率提升效果如下：

• 寫成功率由 99.85%提升到 99.999%

• 讀成功率由 99.95%提升到 99.999%

四、結論

針對賬單平臺的 ES 系統的讀寫成功率未滿足要求，進行了如下優化措施：1、內存回收慢優化：優化 ES 文件讀取方式，加快內存回收，降低 CPU 在內存回收方面消耗；2、高階內存不足優化：整理碎片化內存，保證有充足高階內存，降低 CPU 在內存碎片整理消耗；

經過上述優化措施后，ES 系統的讀寫成功率達到 99.999%，超出當前的可用性要求，保障 ES 在生產環境穩定性。

參考：

1、Node Hot threadsAPI

2、Physical PageAllocation

3、Describing PhysicalMemory

總結

以上是生活随笔為你收集整理的99.999%，提升ElasticSearch稳定性的秘密的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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