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基于Lucene查询原理分析Elasticsearch的性能

公有云实践 作者:许此一生 时间:2018-10-30 15:24:56 0 删除 编辑

前言

Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统,提供了非常强大而且易用的查询和分析能力,包括全文索引、模糊查询、多条件组合查询、地理位置查询等等,而且具有一定的分析聚合能力。因为其查询场景非常丰富,所以如果泛泛的分析其查询性能是一个非常复杂的事情,而且除了场景之外,还有很多影响因素,包括机型、参数配置、集群规模等等。本文主要是针对几种主要的查询场景,从查询原理的角度分析这个场景下的查询开销,并给出一个大概的性能数字,供大家参考。

Lucene查询原理

本节主要是一些Lucene的背景知识,了解这些知识的同学可以略过。

Lucene的数据结构和查询原理

Elasticsearch的底层是Lucene,可以说Lucene的查询性能就决定了Elasticsearch的查询性能。关于Lucene的查询原理大家可以参考以下这篇文章:

Lucene查询原理

Lucene中最重要的就是它的几种数据结构,这决定了数据是如何被检索的,本文再简单描述一下几种数据结构:

  1. FST:保存term字典,可以在FST上实现单Term、Term范围、Term前缀和通配符查询等。

  2. 倒排链:保存了每个term对应的docId的列表,采用skipList的结构保存,用于快速跳跃。

  3. BKD-Tree:BKD-Tree是一种保存多维空间点的数据结构,用于数值类型(包括空间点)的快速查找。

  4. DocValues:基于docId的列式存储,由于列式存储的特点,可以有效提升排序聚合的性能。

组合条件的结果合并

了解了Lucene的数据结构和基本查询原理,我们知道:

  1. 对单个词条进行查询,Lucene会读取该词条的倒排链,倒排链中是一个有序的docId列表。

  2. 对字符串范围/前缀/通配符查询,Lucene会从FST中获取到符合条件的所有Term,然后就可以根据这些Term再查找倒排链,找到符合条件的doc。

  3. 对数字类型进行范围查找,Lucene会通过BKD-Tree找到符合条件的docId集合,但这个集合中的docId并非有序的。

现在的问题是,如果给一个组合查询条件,Lucene怎么对各个单条件的结果进行组合,得到最终结果。简化的问题就是如何求两个集合的交集和并集。

1. 对N个倒排链求交集

上面Lucene原理分析的文章中讲过,N个倒排链求交集,可以采用skipList,有效的跳过无效的doc。

2. 对N个倒排链求并集

处理方式一:仍然保留多个有序列表,多个有序列表的队首构成一个优先队列(最小堆),这样后续可以对整个并集进行iterator(堆顶的队首出堆,队列里下一个docID入堆),也可以通过skipList的方式向后跳跃(各个子列表分别通过skipList跳)。这种方式适合倒排链数量比较少(N比较小)的场景。

处理方式二:倒排链如果比较多(N比较大),采用方式一就不够划算,这时候可以直接把结果合并成一个有序的docID数组。

处理方式三:方式二中,直接保存原始的docID,如果docID非常多,很消耗内存,所以当doc数量超过一定值时(32位docID在BitSet中只需要一个bit,BitSet的大小取决于segments里的doc总数,所以可以根据doc总数和当前doc数估算是否BitSet更加划算),会采用构造BitSet的方式,非常节约内存,而且BitSet可以非常高效的取交/并集。

3. BKD-Tree的结果怎么跟其他结果合并

通过BKD-Tree查找到的docID是无序的,所以要么先转成有序的docID数组,或者构造BitSet,然后再与其他结果合并。

查询顺序优化

如果采用多个条件进行查询,那么先查询代价比较小的,再从小结果集上进行迭代,会更优一些。Lucene中做了很多这方面的优化,在查询前会先估算每个查询的代价,再决定查询顺序。

结果排序

默认情况下,Lucene会按照Score排序,即算分后的分数值,如果指定了其他的Sort字段,就会按照指定的字段排序。那么,排序会非常影响性能吗?首先,排序并不会对所有命中的doc进行排序,而是构造一个堆,保证前(Offset+Size)个数的doc是有序的,所以排序的性能取决于(Size+Offset)和命中的文档数,另外就是读取docValues的开销。因为(Size+Offset)并不会太大,而且docValues的读取性能很高,所以排序并不会非常的影响性能。

各场景查询性能分析

上一节讲了一些查询相关的理论知识,那么本节就是理论结合实践,通过具体的一些测试数字来分析一下各个场景的性能。测试采用单机单Shard、64核机器、SSD磁盘,主要分析各个场景的计算开销,不考虑操作系统Cache的影响,测试结果仅供参考。

单Term查询

ES中建立一个Index,一个shard,无replica。有1000万行数据,每行只有几个标签和一个唯一ID,现在将这些数据写入这个Index中。其中Tag1这个标签只有a和b两个值,现在要从1000万行中找到一条Tag1=a的数据(约500万)。给出以下查询,那么它耗时如何呢:
请求:
{  "query": {    "constant_score": {      "filter": {        "term": {          "Tag1": "a"
        }
      }
    }
  },  "size": 1}'
响应:
{"took":233,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":5184867,"max_score":1.0,"hits":...}

这个请求耗费了233ms,并且返回了符合条件的数据总数:5184867条。

对于Tag1="a"这个查询条件,我们知道是查询Tag1="a"的倒排链,这个倒排链的长度是5184867,是非常长的,主要时间就花在扫描这个倒排链上。其实对这个例子来说,扫描倒排链带来的收益就是拿到了符合条件的记录总数,因为条件中设置了constant_score,所以不需要算分,随便返回一条符合条件的记录即可。对于要算分的场景,Lucene会根据词条在doc中出现的频率来计算分值,并取分值排序返回。

目前我们得到一个结论,233ms时间至少可以扫描500万的倒排链,另外考虑到单个请求是单线程执行的,可以粗略估算,一个CPU核在一秒内扫描倒排链内doc的速度是千万级的。

我们再换一个小一点的倒排链,长度为1万,总共耗时3ms。

{"took":3,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":10478,"max_score":1.0,"hits":...}

Term组合查询

首先考虑两个Term查询求交集:

对于一个Term的组合查询,两个倒排链分别为1万和500万,合并后符合条件的数据为5000,查询性能如何呢?
请求:
{  "size": 1,  "query": {    "constant_score": {      "filter": {        "bool": {          "must": [
            {              "term": {                "Tag1": "a"  // 倒排链长度500万
              }
            },
            {              "term": {                "Tag2": "0" // 倒排链长度1万
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}
响应:
{"took":21,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":5266,"max_score":2.0,"hits":...}

这个请求耗时21ms,主要是做两个倒排链的求交操作,因此我们主要分析skipList的性能。

这个例子中,倒排链长度是1万、500万,合并后仍有5000多个doc符合条件。对于1万的倒排链,基本上不进行skip,因为一半的doc都是符合条件的,对于500万的倒排链,平均每次skip1000个doc。因为倒排链在存储时最小的单位是BLOCK,一个BLOCK一般是128个docID,BLOCK内不会进行skip操作。所以即使能够skip到某个BLOCK,BLOCK内的docID还是要顺序扫描的。所以这个例子中,实际扫描的docID数粗略估计也有几十万,所以总时间花费了20多ms也符合预期。

对于Term查询求并集呢,将上面的bool查询的must改成should,查询结果为:

{"took":393,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":5190079,"max_score":1.0,"hits":...}

花费时间393ms,所以求并集的时间是多于其中单个条件查询的时间。

字符串范围查询

RecordID是一个UUID,1000万条数据,每个doc都有一个唯一的uuid,从中查找0~7开头的uuid,大概结果有500多万个,性能如何呢?
请求:
{  "query": {    "constant_score": {      "filter": {        "range": {          "RecordID": {            "gte": "0",            "lte": "8"
          }
        }
      }
    }
  },  "size": 1
}
响应:
{"took":3001,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":5185663,"max_score":1.0,"hits":...}
查询a开头的uuid,结果大概有60多万,性能如何呢?
请求:
{  "query": {    "constant_score": {      "filter": {        "range": {          "RecordID": {            "gte": "a",            "lte": "b"
          }
        }
      }
    }
  },  "size": 1
}
响应:
{"took":379,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":648556,"max_score":1.0,"hits":...}

这个查询我们主要分析FST的查询性能,从上面的结果中我们可以看到,FST的查询性能相比扫描倒排链要差许多,同样扫描500万的数据,倒排链扫描只需要不到300ms,而FST上的扫描花费了3秒,基本上是慢十倍的。对于UUID长度的字符串来说,FST范围扫描的性能大概是每秒百万级。

字符串范围查询加Term查询

字符串范围查询(符合条件500万),加上两个Term查询(符合条件5000),最终符合条件数目2600,性能如何?
请求:
{  "query": {    "constant_score": {      "filter": {        "bool": {          "must": [
            {              "range": {                "RecordID": {                  "gte": "0",                  "lte": "8"
                }
              }
            },
            {              "term": {                "Tag1": "a"
              }
            },
            {              "term": {                "Tag2": "0"
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  },  "size": 1
}
结果:
{"took":2849,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":2638,"max_score":1.0,"hits":...}

这个例子中,查询消耗时间的大头还是在扫描FST的部分,通过FST扫描出符合条件的Term,然后读取每个Term对应的docID列表,构造一个BitSet,再与两个TermQuery的倒排链求交集。

数字Range查询

对于数字类型,我们同样从1000万数据中查找500万呢?
请求:
{  "query": {    "constant_score": {      "filter": {        "range": {          "Number": {            "gte": 100000000,            "lte": 150000000
          }
        }
      }
    }
  },  "size": 1
}
响应:
{"took":567,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":5183183,"max_score":1.0,"hits":...}

这个场景我们主要测试BKD-Tree的性能,可以看到BKD-Tree查询的性能还是不错的,查找500万个doc花费了500多ms,只比扫描倒排链差一倍,相比FST的性能有了很大的提升。地理位置相关的查询也是通过BKD-Tree实现的,性能很高。

数字Range查询加Term查询

这里我们构造一个复杂的查询场景,数字Range范围数据500万,再加两个Term条件,最终符合条件数据2600多条,性能如何?
请求:
{  "query": {    "constant_score": {      "filter": {        "bool": {          "must": [
            {              "range": {                "Number": {                  "gte": 100000000,                  "lte": 150000000
                }
              }
            },
            {              "term": {                "Tag1": "a"
              }
            },
            {              "term": {                "Tag2": "0"
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  },  "size": 1
}
响应:
{"took":27,"timed_out":false,"_shards":{"total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":2638,"max_score":1.0,"hits":...}

这个结果出乎我们的意料,竟然只需要27ms!因为在上一个例子中,数字Range查询耗时500多ms,而我们增加两个Term条件后,时间竟然变为27ms,这是为何呢?

实际上,Lucene在这里做了一个优化,底层有一个查询叫做IndexOrDocValuesQuery,会自动判断是查询Index(BKD-Tree)还是DocValues。在这个例子中,查询顺序是先对两个TermQuery求交集,得到5000多个docID,然后读取这个5000多个docID对应的docValues,从中筛选符合数字Range条件的数据。因为只需要读5000多个doc的docValues,所以花费时间很少。

简单结论

  1. 总体上讲,扫描的doc数量越多,性能肯定越差。

  2. 单个倒排链扫描的性能在每秒千万级,这个性能非常高,如果对数字类型要进行Term查询,也推荐建成字符串类型。

  3. 通过skipList进行倒排链合并时,性能取决于最短链的扫描次数和每次skip的开销,skip的开销比如BLOCK内的顺序扫描等。

  4. FST相关的字符串查询要比倒排链查询慢很多(通配符查询更是性能杀手,本文未做分析)。

  5. 基于BKD-Tree的数字范围查询性能很好,但是由于BKD-Tree内的docID不是有序的,不能采用类似skipList的向后跳的方式,如果跟其他查询做交集,必须先构造BitSet,这一步可能非常耗时。Lucene中通过IndexOrDocValuesQuery对一些场景做了优化。

最后结尾再放一个彩蛋,既然扫描数据越多,性能越差,那么能否获取到足够数据就提前终止呢,下一篇文章我会介绍一种这方面的技术,可以极大的提高很多场景下的查询性能。

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