文章目錄

• 概述
• 官網(wǎng)
• fielddata核心原理
• fielddata內(nèi)存限制
• 監(jiān)控fielddata內(nèi)存使用
• circuit breaker
• fielddata filter的細(xì)粒度內(nèi)存加載控制
• fielddata預(yù)加載機制以及序號標(biāo)記預(yù)加載
• • fielddata預(yù)加載 eager
  • 序號標(biāo)記預(yù)加載 eager_global_ordinals

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概述

繼續(xù)跟中華石杉老師學(xué)習(xí)ES，第52篇

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官網(wǎng)

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fielddata核心原理

fielddata加載到內(nèi)存的過程是lazy加載的，對一個analzyed field執(zhí)行聚合時，才會加載，而且是field-level加載的.

一個index的一個field，所有doc都會被加載，而不是少數(shù)doc,不是index-time創(chuàng)建，是query-time創(chuàng)建

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fielddata內(nèi)存限制

indices.fielddata.cache.size: 20%，超出限制，清除內(nèi)存已有fielddata數(shù)據(jù)
fielddata占用的內(nèi)存超出了這個比例的限制，那么就清除掉內(nèi)存中已有的fielddata數(shù)據(jù).

默認(rèn)無限制，限制內(nèi)存使用，但是會導(dǎo)致頻繁evict和reload，大量IO性能損耗，以及內(nèi)存碎片和gc

查詢

GET _cat/nodes?v&h=id,ip,port,r,ramPercent,ramCurrent,heapMax,heapCurrent,fielddataMemory,queryCacheMemory,requestCacheMemory,segmentsMemory

indices.fielddata.cache.size 控制為 fielddata 分配的堆空間大小。 當(dāng)你發(fā)起一個查詢，分析字符串的聚合將會被加載到 fielddata，如果這些字符串之前沒有被加載過。如果結(jié)果中 fielddata 大小超過了指定 大小 ，其他的值將會被回收從而獲得空間。

默認(rèn)情況下，設(shè)置都是 unbounded ，Elasticsearch 永遠(yuǎn)都不會從 fielddata 中回收數(shù)據(jù)。

這個默認(rèn)設(shè)置是刻意選擇的：fielddata 不是臨時緩存。它是駐留內(nèi)存里的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，必須可以快速執(zhí)行訪問，而且構(gòu)建它的代價十分高昂。如果每個請求都重載數(shù)據(jù)，性能會十分糟糕。

設(shè)想我們正在對日志進行索引，每天使用一個新的索引。通常我們只對過去一兩天的數(shù)據(jù)感興趣，盡管我們會保留老的索引，但我們很少需要查詢它們。不過如果采用默認(rèn)設(shè)置，舊索引的 fielddata 永遠(yuǎn)不會從緩存中回收！ fieldata 會保持增長直到 fielddata 發(fā)生斷熔（請參閱 斷路器），這樣我們就無法載入更多的 fielddata。

這個時候，我們被困在了死胡同。但我們?nèi)匀豢梢栽L問舊索引中的 fielddata，也無法加載任何新的值。相反，我們應(yīng)該回收舊的數(shù)據(jù)，并為新值獲得更多空間。

為了防止發(fā)生這樣的事情，可以通過在 config/elasticsearch.yml 文件中增加配置為 fielddata 設(shè)置一個上限：

indices.fielddata.cache.size: 20%

可以設(shè)置堆大小的百分比，也可以是某個值，例如： 5gb 。

有了這個設(shè)置，最久未使用（LRU）的 fielddata 會被回收為新數(shù)據(jù)騰出空間。

在 Fielddata的大小 中，我們提過關(guān)于給 fielddata 的大小加一個限制，從而確保舊的無用 fielddata 被回收的方法。 indices.fielddata.cache.size 和 indices.breaker.fielddata.limit 之間的關(guān)系非常重要。

如果斷路器的限制低于緩存大小，沒有數(shù)據(jù)會被回收。為了能正常工作，斷路器的限制 必須 要比緩存大小要高

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監(jiān)控fielddata內(nèi)存使用

GET /_stats/fielddata?fields=* GET /_nodes/stats/indices/fielddata?fields=* GET /_nodes/stats/indices/fielddata?level=indices&fields=*

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circuit breaker

如果一次query load的feilddata超過總內(nèi)存，就會oom --> 內(nèi)存溢出

circuit breaker會估算query要加載的fielddata大小，如果超出總內(nèi)存，就短路，query直接失敗

indices.breaker.fielddata.limit：fielddata的內(nèi)存限制，默認(rèn)60% indices.breaker.request.limit：執(zhí)行聚合的內(nèi)存限制，默認(rèn)40% indices.breaker.total.limit：綜合上面兩個，限制在70%以內(nèi)

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fielddata filter的細(xì)粒度內(nèi)存加載控制

POST /test_index/_mapping/my_type {"properties": {"my_field": {"type": "text","fielddata": { "filter": {"frequency": { "min": 0.01, "min_segment_size": 500 }}}}} }

• min：僅僅加載至少在1%的doc中出現(xiàn)過的term對應(yīng)的fielddata

  比如說某個值，hello，總共有1000個doc，hello必須在10個doc中出現(xiàn)，那么這個hello對應(yīng)的fielddata才會加載到內(nèi)存中來

• min_segment_size：少于500 doc的segment不加載fielddata

加載fielddata的時候，也是按照segment去進行加載的，某個segment里面的doc數(shù)量少于500個，那么這個segment的fielddata就不加載

這個fielddata filter一般不會去設(shè)置它，了解就好。

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fielddata預(yù)加載機制以及序號標(biāo)記預(yù)加載

如果真的要對分詞的field執(zhí)行聚合，那么每次都在query-time現(xiàn)場生產(chǎn)fielddata并加載到內(nèi)存中來，速度可能會比較慢，是不是可以預(yù)先生成加載fielddata到內(nèi)存中來？？？

fielddata預(yù)加載 eager

POST /test_index/_mapping/test_type {"properties": {"test_field": {"type": "string","fielddata": {"loading" : "eager" }}} }

query-time的fielddata生成和加載到內(nèi)存，變?yōu)閕ndex-time，建立倒排索引的時候，會同步生成fielddata并且加載到內(nèi)存中來，這樣的話，對分詞field的聚合性能當(dāng)然會大幅度增強.

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序號標(biāo)記預(yù)加載 eager_global_ordinals

global ordinal原理解釋

doc1: status1
doc2: status2
doc3: status2
doc4: status1

有很多重復(fù)值的情況，會進行g(shù)lobal ordinal標(biāo)記

status1 --> 0
status2 --> 1

doc1: 0
doc2: 1
doc3: 1
doc4: 0

建立的fielddata也會是這個樣子的，這樣的好處就是減少重復(fù)字符串的出現(xiàn)的次數(shù)，減少內(nèi)存的消耗

POST /test_index/_mapping/test_type {"properties": {"test_field": {"type": "string","fielddata": {"loading" : "eager_global_ordinals" }}} }

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的白话Elasticsearch52-深入聚合数据分析之fielddata内存控制、circuit breaker短路器、fielddata filter、预加载机制以及序号标记预加载的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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