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搜索引擎 Elasticsearch 的三大坑

news 文章来源：https://blog.csdn.net/jackson0714/article/details/129180935 2025/5/1 19:50:35

搜索引擎的坑

ES 搜索引擎系列文章汇总：

一、别只会搜日志了，求你懂点原理吧

二、ES 终于可以搜到”悟空哥“了！

三、1W字｜40 图｜硬核 ES 实战

本文主要内容如下：

搜索引擎现在是用得越来越多了，比如我们日志系统中用到的 ELK 就用到了搜索引擎 Elasticsearch（简称 ES）。

那对于搜索这种技术来说，最看重的是搜索的结果的准确性和搜索的响应时间。ES 的准确性可以通过倒排索引算法来保证，那响应时间就需要磁盘或缓存来支持了，那么磁盘和缓存会带来哪些坑呢？ ( 其实不论是分布式的，还是单机模式下的搜索引擎都会遇到这个问题。 )

一、ES 慢查询之坑

Elasticsearch 是现如今用的最广泛的搜索引擎。它是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。

1.1 工作原理：

ES 的工作原理：往 ES 里写数据时，实际是写到磁盘文件，查询时，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存 filesystem cache 里面。如果给 filesystem cache 更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的 idx segment file 索引数据文件，则搜索的时候走内存，性能较好。

ES 工作原理

坑： 首先如果访问磁盘那一定很慢，而走缓存会快很多。但如果很多没用的字段数据都丢到缓存里面，则会浪费缓存的空间，所以很多数据还是存在磁盘里面的，那么大部分查询走的数据库，则会带来性能问题。

1.2 案例

ES 节点 3 台机器，每台机器 32 G 内存，总内存 96 G，给 ES JVM 堆内存是 16 G，那么剩下来给 cache 的是 16 G，总共 ES 集群的的 cache 占用内存 48 G ，如果所有的数据占据磁盘空间 600 G，那么每台机器的数据量是 200 G，而查询时，有 150 G 左右的的数据是走磁盘查询的，那么走 cache 的概率是 48 G/ 600 G = 8%，也就是说大量查询是走磁盘的。

1.3 避坑指南：

1.3.1 存储关键信息

搜索引擎避坑指南

将数据中索引字段存到 cache，比如一行数据有 name、gender、age、city、job 字段，而检索这条数据只需要 name 和 gender 就可以查询出数据，那么 cache 就只需要存 id、name 和 gender 字段。别把所有字段都丢到 cache 里面，纯属浪费空间，资源是有限的。
那剩下的字段怎么检索出来？可以把其他字段存到 mysql/hbase 里面。
hbase 特点：适用于海量数据的在线存储。缺点是不能进行复杂的搜索。根据 name 和 gender 字段从 ES 中拿到 100 条数据 ( 包含 doc id ) ，然后根据 doc id 再去 hbase 中查询每个 doc id 对应的完整数据，将结果组装后返回给前端 ( 需要考虑分页的情况 ) 。

1.3.2 数据预热

将访问量高的数据或者即将访问量高的数据放到 filesystem cache 里面。
每隔一段时间就从数据库访问下数据，然后同步到 filesystem cache 里面。

1.3.3 冷热分离

不常访问的数据和经常访问的数据进行隔离。比如 3 台机器存放冷数据的索引，另外 3 台存放热数据的索引。

1.3.4 避免使用关联查询

ES 中的关联查询是比较慢的，性能不佳，尽量避免使用。

二、ES 架构之坑

通常情况下，我们会使用 ES 的集群模式，在集群规模不大的情况下，性能还算可以，但如果集群规模变得很大，则会遇到集群瓶颈，也就是说集群扩大，性能提升甚微，甚至不增反降。

ES 的集群也是采用中心化的分布式架构，整个集群只有一个是 Master 节点。而它的职责非常重要：负责整个集群的元数据管理，元数据包含全局的配置信息、索引信息、节点信息，如果元数据发生改变，则需要 master 节点将变更信息发布到集群的其他节点。

另外因为 master 节点的任务处理是单线程的，所以每次处理任务时，需要等待全部节点接收到变更信息，并处理完变更的任务后，才算完成了变更任务。

那么这样的架构会带来什么问题：

响应时间问题。如果元数据发生了改变，但某节点假死，比如 JVM 的内存爆了，但是进程还活着，那么响应 master 节点的时间会非常长，今而影响单个同步信息任务的完成时间。
任务恢复问题。有大量恢复任务的时候，任务需要排队，恢复时间变长。
任务回调问题。任务执行完成后，需要回调大量 listener 处理元数据变更。如果分片的数据很大，则处理时间会到 10 秒级，严重影响了集群的恢复能力。

解决方案：采用 ES 的 tribe node 特性实现 ES 多集群。文中后面会介绍下 tribe node 的原理。

三、业务场景的坑

ES 的被广泛应用到多个场景，比如查询日志、查询商品资料、数据聚合等。而这些场景的需求又有非常大的差异，这也是一个坑。

**场景一：前端首页搜索功能。**比如搜索商品，数据实时写入的频率不高，但是读的频率很高。

**场景二：日志检索的功能。**日志系统中，我们一般都是 ELK 这种架构模式，对实时写入要求很高，而查询的次数其实不多，毕竟查询日志多工作还是开发和运维人员来做。

Kibana 界面

场景三：监控、分析的功能。ES 也会被运用到需要监控数据和分析数据的场景中，而这种场景又是对 ES 的内存要求比较高，因为这些分析功能是在内存中完成的，若内存出现太大的压力，则会造成系统的垃圾回收，可能出现短暂的服务抖动。

解决方案：按业务场景划分 ES 集群，同样采用 ES tribe node 功能。

四、ES Tribe Node 方案

ES tribe node 功能原理图如下所示：

有两个 ES 集群，每个集群都有多个 ES 节点。
Logstash 负责日志搜集。
Kibana 负责客户端查询，将查询命令传送到 ES Tribe Node。
ES Tribe Node 还承担了集群管理的职责。

后续我们再来聊聊 ES Tribe Node 的底层原理和用法～

参考资料：
https://www.infoq.cn/article/SbfS6uOcF_gW6FEpQlLK

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.0/modules-tribe.html

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