【elasticsearch】关于elasticsearch的max_result_window限制问题的解决方式思考
事情起因:我们使用es作为日志搜索引擎,客户收集到的业务日志非常之大,每次查询后,返回页数较多,由于我们web界面限制每页返回150条,当客户翻到66页之后就会报错。
报错信息如下:
- Elasticsearch limits the search result to 10000 messages. With a page size of 150 messages, you can use the first 66 pages. Unable to perform search query: Elasticsearch exception [type=illegal_argument_exception, reason=Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [34050]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level setting.].
一、Search after介绍
使用Search after作为查询,默认情况下我们使用Scroll search作为查询,可以指定From + size 大小的数据批量返回,这是为了防止因为请求过多的结果而导致内存和CPU资源过度消耗。
查询结果的分页可以通过使用from and size 来完成,但是当达到深度分页时,成本变得令人望而却步。 默认为 10000 是一种保护措施,搜索请求占用的堆内存和时间成正比。 建议使用 scroll API 来实现高效的深度滚动,但滚动上下文成本高昂,而且成本不高,建议将其用于实时用户请求。 Search after通过提供实时游标来规避此问题。 这个想法是使用上一页的结果来帮助检索下一页。
二、实验
1.默认生成20条数据
for i in `seq 1 20`
do echo 192.168.113.195 -d -P 54000 "zhongguoren $i"sleep 1
done
2.默认查询
GET index_1/_search
{"query": {"match": {"message": "zhongguoren"}},"sort": [{"timestamp": "asc"}]
}
默认返回20条数据,通过默认查询知识确认,每条信息的流入时间和条数,目前按照1-20进行排序,没有重复的时间戳。
3.Search after查询
index_1/_search
{"size": 10,"query": {"match": {"message": "zhongguoren"}},"sort": [{"timestamp": "asc"},{"_id": "asc"}]
}
先查询前10条,这个和之前默认查询有个区别,就是排序时通过timestamp和_id进行同时排序,在查询结果中得到一个sort字段,值为
"sort": [ -
1680770417895,
"a894bf71-d456-11ed-aa52-000c29f6b211"
]
查询后结果值为:
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1680770414633,"a6a328a0-d456-11ed-aa52-000c29f6b211"]},{ - "_index": "12_149","_type": "_doc","_id": "a73c3451-d456-11ed-aa52-000c29f6b211","_score": null,"_source": { - "elap_accounted_message_size": 140,"elap_source_input": "636c90d3246ca975ec999b24","streams": [ - "6969696969697379736c6f67","6969696969727379736c6f67"],"elap_remote_port": 36916,"elap_source_node": "5bb5d963-7fdd-4e2d-bfdf-a5069bb07097","source": "192.168.113.195","elap_message_id": "01GXAVJF0PXMNPGKVZ7YEJ1JNY","message": "<5>Apr 6 16:40:15 root: zhongguoren 8","elap_remote_ip": "192.168.113.195","timestamp": "2023-04-06 08:40:15.637"},"sort": [ - 1680770415637,"a73c3451-d456-11ed-aa52-000c29f6b211"]},{ - "_index": "12_149","_type": "_doc","_id": "a7dfc750-d456-11ed-aa52-000c29f6b211","_score": null,"_source": { - "elap_accounted_message_size": 140,"elap_source_input": "636c90d3246ca975ec999b24","streams": [ - "6969696969697379736c6f67","6969696969727379736c6f67"],"elap_remote_port": 42778,"elap_source_node": "5bb5d963-7fdd-4e2d-bfdf-a5069bb07097","source": "192.168.113.195","elap_message_id": "01GXAVJG26BRZG09JSSA96S329","message": "<5>Apr 6 16:40:16 root: zhongguoren 9","elap_remote_ip": "192.168.113.195","timestamp": "2023-04-06 08:40:16.708"},"sort": [ - 1680770416708,"a7dfc750-d456-11ed-aa52-000c29f6b211"]},{ - "_index": "12_149","_type": "_doc","_id": "a894bf71-d456-11ed-aa52-000c29f6b211","_score": null,"_source": { - "elap_accounted_message_size": 141,"elap_source_input": "636c90d3246ca975ec999b24","streams": [ - "6969696969697379736c6f67","6969696969727379736c6f67"],"elap_remote_port": 53090,"elap_source_node": "5bb5d963-7fdd-4e2d-bfdf-a5069bb07097","source": "192.168.113.195","elap_message_id": "01GXAVJH78H4GCQ44KNZQ1MQ0H","message": "<5>Apr 6 16:40:17 root: zhongguoren 10","elap_remote_ip": "192.168.113.195","timestamp": "2023-04-06 08:40:17.895"},"sort": [ - 1680770417895,"a894bf71-d456-11ed-aa52-000c29f6b211"]}]}
}
4.Search after二次查询
可以根据sort值带入到后续得search after中,以做到从某点进行再次查询。
GET index_1/_search
{"size": 10,"query": {"match": {"message": "zhongguoren"}},"search_after": [1680770417895,"a894bf71-d456-11ed-aa52-000c29f6b211"],"sort": [{"timestamp": "asc"},{"_id": "asc"}]
}
返回结果中,得到11-20条数据。
总结
我也尝试过,直接从16条的sort字段值进行查询,同样可以查询到17-20的值,所以,我们可以进行改造,默认仍然是10000条的max_result_window,兼顾小批量数据的查询和搜索,当查询从66页往后时,每次翻页或者跳页我们要能获取到超过10000的最后一条信息的id和时间戳,由此解决es深度查询翻页的问题。
明天找产品聊聊实现逻辑。
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