Wie man Elasticsearch skalieren kann, um Skalierbarkeitsprobleme zu lösen

Mit der Evolution moderner Anwendungen, die zunehmende Anforderungen an die Echtzeit-Datenverarbeitung und -abfrage erfüllen, wächst auch die Skalierbarkeit. Eine solche Open-Source, verteilte Such- und Analyse-Engine ist Elasticsearch, die sehr effizient in der Verarbeitung von Daten in großen Mengen und bei Hochgeschwindigkeitsabfragen ist. Der Prozess zur effektiven Skalierung von Elasticsearch kann jedoch nuanciert sein, da man ein angemessenes Verständnis der dahinterliegenden Architektur und der Leistungskompromisse benötigt.

Während die verteilte Natur von Elasticsearch es ermöglicht, horizontal zu skalieren, führt dies auch zu mehr Komplexität in der Art und Weise, wie Daten verteilt werden und Abfragen bedient werden. Eine der theoretischen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Skalierung von Elasticsearch ist seine inhärent verteilte Natur. In den meisten praktischen Szenarien werden Lesevorgänge auf einem eigenständigen Knoten immer schneller sein als Lesevorgänge in einem geschachtelten Cluster. Das liegt daran, dass in einem geschachtelten Cluster der Datenbesitz über mehrere Knoten verteilt ist. Das bedeutet, dass jede Abfrage möglicherweise mehrere Anfragen an verschiedene Knoten senden, die Ergebnisse am koordinierenden Knoten zusammenführen und das Ergebnis zurückgeben muss. Dieser zusätzliche Netzwerkoverhead führt leicht zu erhöhter Latenz im Vergleich zu einer Ein-Knoten-Architektur, in der der Datenzugriff unkompliziert ist.

In dieser Hinsicht sind geschachtelte Cluster grundlegend für die Skalierung von Elasticsearch auf große Datensätze, hohen Datenverkehr und nahezu Echtzeit-Indizierung. Das feine Gleichgewicht zwischen der Verteilung der Daten über die Knoten und der Beibehaltung einer niedrigen Abfrage-Latenz zu kennen, ist entscheidend für die Erzielung optimaler Leistung. Darüber hinaus behandelt der Artikel die theoretischen Aspekte der Skalierbarkeit von Elasticsearch, praktische Strategien zur Optimierung der Clusterleistung und Erkenntnisse aus Erfahrungen mit Bereitstellungen in der realen Welt.

Bei Swoo, unserer Live-Streaming- und Gaming-App, war Elasticsearch das Rückgrat aller Suchvorgänge, und es funktionierte einwandfrei, als unser Benutzerwachstum zunahm. Sobald die Anzahl der parallelen Benutzer die Marke von 150.000 überschritten hatte, begann die Suchseite von Zeit zu Zeit zu versagen, und es war recht klar, dass es irgendwo einen Engpass im Elasticsearch-Cluster gab. Dies war bald inakzeptabel für eine Live-Spielumgebung und führte dazu, dass wir eine Reihe von Optimierungen durchführten, die letztendlich sowohl unsere Such- als auch unsere Startseitenerlebnisse stabilisierten.

Verständnis der Elasticsearch-Architektur für Skalierbarkeit

Elasticsearch unterstützt nativ eine verteilte Architektur, was das System hoch skalierbar macht, aber gleichzeitig im Vergleich zu traditionellen Single-Node-Lösungen komplexer ist. Elasticsearch teilt Daten in Indizes auf, wobei jeder Index wiederum in Shards unterteilt ist. Der Shard ist die grundlegende Einheit der Datenspeicherung und Indizierung in Elasticsearch, da das System die Suchvorgänge über mehrere Knoten des Clusters verteilt und parallelisiert.

Ein typischer Cluster würde eine Reihe von Datenknoten enthalten, die einen Teil der Daten hosten, die Suchanfragen ausführen. Standardmäßig kann Elasticsearch Daten automatisch über die Knoten verteilen, sodass jeder Knoten nur einen Teil der Abfragelast ausführt. Auf diese Weise skaliert Elasticsearch horizontal: Es verarbeitet immer mehr Daten und bedient immer mehr Anfragen, indem einfach Knoten hinzugefügt werden.

Dieser Kompromiss zwischen Skalierbarkeit und Abfrageleistung ist natürlich eine der wichtigsten Dinge, die bei der Gestaltung von Elasticsearch-Clustern zu berücksichtigen sind, insbesondere bei Anwendungen, die eine hohe Schreibdurchsatz in Kombination mit geringer Lese-Latenz erfordern. Eine solche Herausforderung erfordert in der Tat eine sorgfältige Konfiguration des Clusters zusammen mit einer Mischung von Optimierungstechniken.

Unser Elasticsearch-Cluster hatte im Wesentlichen einige Datenknoten für den Fall von Swoo und drei dedizierte Masterknoten. Jeder Knoten wurde auf einer 8-Kern-CPU mit 16 GB RAM ausgeführt, hauptsächlich für die Echtzeit-Indizierung und sofortige Suche nach den stattfindenden Spielevents. Da wir mit hoher Konkurrenz arbeiten, müssen wir wirklich erhebliche Netzwerkbandbreite bereitstellen, um die minimale Latenz zwischen den Knoten zu gewährleisten.

Planung Ihrer Skalierungsstrategie

Mit anderen Worten erfordert eine effektive Skalierung von Elasticsearch die Analyse der aktuellen Leistungsmetriken, die Festlegung von Engpässen und klare Ziele in Bezug auf die Skalierbarkeit. Es wäre beispielsweise großartig, die Abfrage-Latenz, den Durchsatz und die Cluster-Gesundheit zu überwachen, um die Grenzen Ihres Clusters zu verstehen. Sie werden in der Lage sein, einen Optimierungsplan zu erstellen, indem Sie Hot Shards, Spitzen bei CPU und Speicherprobleme identifizieren.

Eine weitere wichtige Aktivität, die bei der Skalierung von Elasticsearch Beachtung finden muss, ist die Kapazitätsplanung. Die Schätzung des Festplattenverbrauchs, des Verkehrsmusters und der Speicheranforderungen für Daten wird sicherstellen, dass Ihr Cluster korrekt dimensioniert ist. Im Allgemeinen ist die horizontale Skalierung (Hinzufügen von Knoten zum Cluster) in der Regel der beste Ansatz zur Bewältigung steigender Daten- und Verkehrsvolumina. In diesem Fall kann jedoch die vertikale Skalierung – das Aufrüsten der Ressourcen einzelner Knoten – wirksam sein.

Unsere Prognosen deuteten auf ein Wachstum aktiver Benutzer um etwa 10-15% pro Monat hin, wobei jeder Benutzer ein beträchtliches Volumen an Ereignisdaten im Verlauf des Spiels generiert. Basierend auf diesen Prognosen erwarteten wir, dass unser Cluster einen gesunden Anstieg bei gleichzeitigen Abfragen sowie eine Zunahme des indexierten Dokumentenvolumens verkraften würde. Daher analysierten wir, ob eine horizontale Skalierung durch Hinzufügen weiterer Datennodes oder eine vertikale Skalierung durch das Aufrüsten unserer aktuellen Knoten für diese Zunahme geeigneter wäre.

Kernskalierungstechniken

Die Optimierung von Elasticsearch umfasst eine Reihe von Strategien, die jeweils verschiedene Aspekte des Systems ansprechen. Zu den effektivsten Techniken gehören die Optimierung der Datenverarbeitung, das Management von Shards und die Optimierung des Speicherverbrauchs.

Die Hauptbereiche der Konzentration werden die Datenübernahme sein. Elasticsearch unterstützt nativ den Massenindexierung, was bedeutet, dass Sie wirklich große Dokumentenmengen in einer Anfrage senden können. Das reduziert den Overhead und beschleunigt im Allgemeinen den Indexierungsprozess. Zweitens kann eine Feinabstimmung des Aktualisierungsintervalls den entscheidenden Unterschied machen, wenn Daten schnell übernommen werden. Sie überschreiben das Standard-Aktualisierungsintervall von einer Sekunde auf einen höheren Wert, sagen wir, zehn Sekunden, weil dies den Stress zu häufiger Aktualisierungen auf Ihrem Cluster reduzieren wird und Ihre Schreibvorgänge schneller sein werden.

Weitere wichtige Gründe, die die Skalierbarkeitsfunktion von Elasticsearch ausmachen, sind Shard-Verwaltung. Während Elasticsearch durch Sharding horizontal skalierbar ist, führt eine unangemessene Shard-Größe tatsächlich zu einer Leistungsverschlechterung. Eine zu hohe oder zu niedrige Anzahl von Shards führt zu einer verschlechterten Indexierungsgeschwindigkeit und/oder Abfrageleistung. Der Trick besteht in der Balance für optimale Leistung in Elasticsearch.

Natürlich ist auch das Speichermanagement ein sehr wichtiger Faktor bei der Skalierung von Elasticsearch. Sie können den Ressourcenverbrauch definitiv reduzieren und die Leistung Ihrer Abfragen verbessern, indem Sie die JVM-Heap-Größe optimieren, den Felddatencache konfigurieren und den Abfragecache aktivieren. Der ordnungsgemäße Gebrauch von Speicher und die richtigen Caching-Einstellungen können Speicherfehler verhindern und den Aufwand für die Speicherbereinigung minimieren.

Eine gute Menge an Elasticsearch-Belastung war auf die kontinuierliche Aufnahme von Echtzeit-Spieldaten zurückzuführen. Wir haben die Aufnahmepipelines optimiert, indem wir Dokumentenbündelung durch die Bulk-API durchgeführt haben. In Zeiten bestimmter Spitzenlasten konnten wir die Batch-Größen weiter erhöhen und die Aktualisierungsperiode für einen angemessenen Kompromiss zwischen nahezu Echtzeit-Indizierung und allgemeiner Cluster-Stabilität erhöhen.

Erweiterte Skalierungslösungen

Wenn der Maßstab enorm wird, erfordert Elasticsearch fortgeschrittenere Techniken, um leistungsfähig zu sein. Unter ihnen sticht die Abfrageoptimierung hervor. Sie können auch die Abfrageverzögerung erheblich reduzieren, indem Sie effiziente Abfragen schreiben, die die Anzahl der an der Suche beteiligten Shards minimieren. Sie können beispielsweise benutzerdefiniertes Routing durchführen, um die Abfragen an die spezifischen Shards mit einem Schlüssel wie Kunden-ID oder Produktkategorie zu routen. Dies spart Elasticsearch die Suche in allen Shards; daher werden Zeit und Ressourcen reduziert.

ILM oder Index Lifecycle Management ist ein weiteres großartiges Feature zur Feinabstimmung von Elasticsearch, wenn Ihr Datensatz älter wird. Sie können ältere Daten auf langsamere, günstigere Speicher verschieben, während Sie die relevantesten auf schnelleren, zugänglicheren Speichern halten, indem Sie eine Hot-Warm-Cold-Architektur skalieren. Dies erhält die Leistung des Clusters großartig, wenn der Cluster wächst.

Die letzten Diskussionsthemen zur Skalierbarkeit von Elasticsearch sind Hardware-Überlegungen. Wenn Ihr Cluster wächst, möchten Sie sicherstellen, dass die Hardware für die erhöhte Last ordnungsgemäß bereitgestellt wird. Das würde bedeuten, sicherzustellen, dass die Knoten über angemessene CPU, Speicher und Festplatten-E/A verfügen, um effizient zu arbeiten. SSDs oder NVMe-Laufwerke verbessern die Leistung erheblich, insbesondere für Indizierungs- und Suchvorgänge, die hohe Datenzugriffsgeschwindigkeiten erfordern.

Eine der hart erlernten Lektionen war, dass die Zuweisung der Standardanzahl von Shards zu neueren Indizes zu Problemen mit Hot Spotting führen würde. Wir haben auch einen optimalen Punkt gefunden, an dem kein Shard wirklich überlastet war, da der Großteil der Echtzeitupdates von unserer Gaming-Plattform durch schwere Schreibindizes auf mehrere kleinere Shards umverteilt wurde, wobei die Replikate entsprechend angepasst wurden.

Theoretische Einblicke und Optimierungskompromisse

Neben den praktischen Optimierungen oben gibt es einige interessante theoretische Überlegungen zur Skalierung von Elasticsearch. Ein Schlüsselerkenntnis betrifft Skalierbarkeit und Abfrageleistungskompromisse innerhalb eines verteilten Systems. Insbesondere wird darauf hingewiesen, dass während verteilte Cluster horizontal skalierbar sind, sie die Abfrageüberlastung erhöhen, da Ergebnisse von mehreren Knoten kombiniert werden müssen. Dies steht im Gegensatz zu einem einzelnen Knoten, auf dem die Daten auf der lokalen Maschine liegen und Abfragen ohne Kommunikation mit anderen Knoten ausgeführt werden können. Das Verständnis dieses Kompromisses ist wichtig, wenn man ein Elasticsearch-Cluster entwirft, das Leistung und Skalierbarkeit ausbalancieren muss.

Ein anderer eher theoretischer Aspekt der Skalierung von Elasticsearch ist das Konzept der Datenlokalität. Sie können Abfragen nur gegen den lokalen Knoten ausführen, auf dem die relevanten Shard-Daten gehostet sind, indem Sie den preference=local Abfrageparameter verwenden. Dies minimiert die Kommunikation zwischen den Knoten und verringert die Abfrageverzögerung. Dies kann auch die Herausforderungen verringern, die durch Datenreplikation und Lastenausgleich entstehen. Der Elasticsearch Adaptive Replica Selection-Algorithmus versucht, die Ausführung von Abfragen zu optimieren, indem er unter den aktuellen Bedingungen den besten Replikatknoten auswählt. Dies führt jedoch nicht unbedingt zu der effektivsten Ausführung einer Abfrage.

Die erste Welle von Ausfällen, die wir in unserer Umgebung erlebt haben, hängt mit hohem JVM-Heap-Druck zusammen. Elasticsearch-Server wurden zunächst mit minimalen Heap-Allokationen betrieben, was zu ziemlich häufigen Garbage-Collection-Zyklen unter hoher Abfragleistung führte. Wir lösten dies, indem wir den JVM abstimmen, insbesondere die Mindest- und Höchst-Heap-Größe auf 8 GB anpassten, was Elasticsearch genügend Raum gab, um Anfragen zu verarbeiten, ohne den Heap zu überlasten.

Gängige Fallstricke und Lösungen

Natürlich ist das Skalieren von Elasticsearch auch nicht frei von Herausforderungen. Zu den häufigen Fehlern, die man vermeiden möchte, gehören schlechte Shard-Größenfestlegung, mangelnde Überwachung, übermäßige Abhängigkeit von Caching und die Nichtverwendung des ordnungsgemäßen Index Lifecycle Management. Diese sparen viel Zeit und Ressourcen, wenn sie frühzeitig durch proaktive Konfigurationstuning diagnostiziert werden.

Einer der Hauptfehler bestand darin, die Standardeinstellungen von Elasticsearch nicht anzupassen, sowohl in Bezug auf die Speicherzuweisung als auch das Shard-Management. Die Standardeinstellungen funktionierten gut unter moderaten Verkehrsbedingungen, aber brachen unter Spitzenverkehr zusammen. Unsere Lösung war mehrschichtig: Sie überarbeitete die Heap-Allokation, die Hot-Index-Replikation und das kurzfristige Caching für wiederholte Abfragen. Insgesamt verhinderte dies wiederholte Ausfälle im gesamten Cluster und reduzierte die Timeouts sehr deutlich.

Implementierungsleitfaden für die Praxis

Das Skalieren von Elasticsearch erfordert Planung, Tests, Bereitstellung und anschließende Wartung. Es ergibt sich, dass bewährte Verfahren, Konfigurationstemplates und umfangreiche Tests Ihres Clusters vor der Bereitstellung neuer Änderungen in der Produktion einen problemlosen Skalierung in einen langfristig stabilen Cluster ermöglichen werden.

• Feinabstimmung der JVM-Parameter. Wir haben sowohl Xms als auch Xmx auf 8 GB auf jedem Elasticsearch-Server eingestellt, um ein Gleichgewicht zwischen dem verfügbaren Systemspeicher und den Heap-Anforderungen herzustellen.
• Optimierung der Shard-Verteilung. Große Indizes wurden in kleinere Shards aufgeteilt, um Hotspots zu vermeiden und das Skalieren von Replikaten für die aktivsten Indizes zu ermöglichen. Dies gewährleistete, dass die Abfragezugriffe gleichmäßig über den Cluster verteilt wurden.
• Aktivierung von Kurzzeitspeicher-Caching. Wir haben ein 1-Sekunden-Cache-Fenster auf häufig verwendete statische Abfragen auf der Homepage angewendet und festgestellt, dass dies die Belastung auf Elasticsearch für wiederholte Anfragen erheblich reduziert, ohne die Echtzeit-Reaktionsfähigkeit zu beeinträchtigen.
• Überwachung und Iteration. Wir haben Kibana verwendet, mit einigen individuell erstellten Dashboards zur Echtzeitbeobachtung der Shard-Gesundheit, der JVM-Performance und der Abfrage-Latenzen. Basierend auf diesen Metriken wurden kontinuierlich Feineinstellungen vorgenommen.

Zukunftsorientierte Pläne oder Erweiterungen des Technologie-Stacks

Zusätzlich möchten wir für das Wachstum die Verwaltung eines Indexlebenszyklus mit den Phasen „hot-warm-cold“ erkunden, indem weniger häufig zugegriffene Daten auf günstigere Knoten verschoben werden, während für Echtzeit-Indizierung und Abfragen Hardware der Spitzenklasse beibehalten wird. Wir prüfen fortgeschrittene Überwachungslösungen und KI-gestützte Anomalieerkennung, um sicherzustellen, dass Spitzen oder Verlangsamungen bei ungewöhnlichen Abfragen frühzeitig erkannt werden, bevor sie sich auf die Benutzererfahrung auswirken.

Fazit

Die Skalierung von Elasticsearch erfordert ein Verständnis der Architektur, sorgfältige Planung und die Implementierung bewährter Verfahren. Obwohl Elasticsearch horizontal durch Sharding skaliert, bringt dies mehrere Herausforderungen mit sich, die für optimale Leistung im Auge behalten werden müssen. Die hohe Skalierbarkeit und Leistung eines Elasticsearch-Clusters können durch ordnungsgemäße Datenaufnahme, Sharding-Verwaltung, Speicherauslastung und Abfrageoptimierung sichergestellt werden.

Während die Migration zu Elasticsearch in unserem Fall auch für Solr erforderlich war, ohne jeden Zweifel neben rein technischen Fragen, trug ein wichtiger Beitrag dazu bei, die theoretischen Schwierigkeiten zu verstehen, die tatsächlich unterhalb der Oberfläche in verteilten Systemen verborgen sind. Diese Art von vorsichtiger Feinabstimmung und kreativen Problemlösungen könnte es ermöglichen, erheblich zu wachsen – ein Multi-Vendor-Einzelsystem Elasticsearch-Cluster -, der dazu bestimmt ist, durch die Verbesserung seiner Abfrageleistung bei deutlich reduzierten Antwortzeiten Millionen von Abfragen pro Tag zu erhalten. Theoretische und praktische Elemente verschmelzen, wenn Sie Ihr Elasticsearch-Deployment skalieren, um langfristigen Erfolg sicherzustellen.