Elasticsearch 中文社区 201901 错题本

栏目: 后端 · 发布时间: 5年前

内容简介:马云演讲中曾经提到:很多时候少听成功专家的话。所有的创业者多花点时间学习别人是怎么失败的,因为成功的原因有千千万万,创业需要关注别人的失败,而开发实战,别人的错误经验、别人的问题也非常有价值。开发

题记

马云演讲中曾经提到:很多时候少听成功专家的话。所有的创业者多花点时间学习别人是怎么失败的,因为成功的原因有千千万万, 失败的原因就一两个点

创业需要关注别人的失败,而开发实战,别人的错误经验、别人的问题也非常有价值。

开发 最懊悔的事 莫过于:自己费尽脑汁、花费了很长时间解决了问题,原来别人在社区或者别的地方早已经给出了更优化的方案。

开发 最最懊悔的事 莫过于:别人已经给出了方案,但是我们仍然在黑暗中苦逼的摸索。

因此,我从2018年4月——至今,每月都会梳理出了Elasticsearch中文社区的精华干货——简称: Elastic错题本

问题大多来自Medcl、wood大叔等大牛的精彩回复,结合实战严选的核心问题,必要的地方,我增加了注释+解读, 放在了GitHub上。

GitHub地址: http://t.cn/Ec8IvKA

目的:提前加深认知,少重复走别人的弯路!

1、kibana根据历史数据预测未来数据

Elastic 的机器学习功能刚好就能做

https://www.elastic.co/products/stack/machine-learning

2、es查询问题。

另外你要注意一下 Lucene 的语法规则:

https://lucene.apache.org/core/2_9_4/queryparsersyntax.html

a+(D|d) 这里 a 是可选,括号内的必要的。如果要 a 是必要条件,加号要放前面。如果是两个关键字直接是任意满足的关系,一般是用||。另外注意括号的全角和半角。

如:+a +(c||d)

3、【重要】关于elasticsearch中filter的粒度的疑问

推荐阅读: https://elasticsearch.cn/question/6667

filter是单个缓存的,不过对于term 类型的filter是否缓存要看版本。  
因为term filter开销很小,所以从5.1.1之后不再做缓存。

filter上下文中的查询是独立被cache的,所以按照你给的例子,应该是三个。

相关的资料 在这里:  http://t.cn/Ec8fRPc

只不过从5.1.1版本以后开始,term query不会被cache了。
其他类型的query,比方说range query,各种geo的query依然会被cache起来。 这点只有在5.1.1的release notes有提及。

4、ES2.3版本,delete一个索引,master日志并没有记录相关delete操作?

【原因】

1PUT _cluster/settings 2{ 3  "persistent": { 4    "logger.cluster.service": "DEBUG" 5  } 6}

打开 cluster.service的debug ,能看到创建、删除索引的日志

低版本地址:

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/logging.html

高版本地址;

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.6/logging.html

5、【重要】es gc overhead 报错

通过scroll方式查询时,特别注意要设置游标有效时间不能太久,
例如scroll=30min,过期时间越长对应数据保存在ES内存中就越久,ES内存越大。

srcoll查询完后要及时调用 clearScroll(scrollId) 来清理对应游标数据。

https://elasticsearch.cn/question/6578

6、es5.5版本,当文档字段是1100多个的时候,报异常

Limit of total fields [1000] in index [nfvoemspm] has been exceeded

修改settings

1{ 2"index.mapping.total_fields.limit": 2000 3}

话说真的需要这么多字段放在一起吗,能不能从设计上优化一下。

7、Elasticsearch技术栈选型推荐

https://elasticsearch.cn/question/6676

方案1: SpringBoot+Thymeleaf+RestHighLevelClient

方案2:SpringBoot
简单的语句用String.format复杂语句用Freemarker
然后用RestHighLevelClient甚至直接自己包装一个HttpClient
结合ES自己的template使用

git封装参考:https://github.com/godlockin/searchHandler

8、【警惕】数据丢失啦

https://elasticsearch.cn/question/6650

问题:今天发现ES 服务器上所有机器的所有数据都消失了。  没有进行过任何操作。
求教有什么原因可以导致这种结果.不管是正常的非正常的,能给个指教就是好事。

运维同学抓破头也没找到问题出在哪

【根因】:运维人员通过head插件把 相关index删除 了,而且是愤世嫉俗一般的全部删掉。 现在我更关心如何做安全策略

推荐阅读: 你的Elasticsearch在裸奔吗?

【注意事项】

1.是否暴露了公网访问

2.是否有团队/公司里其他人知道地址

3.检查一下数据导入的脚本有没有重启、oom、做过滤…

4.差不差钱,不差钱的买个xpack做安全策略,差钱就内网隔离部署+黑白名单,亡羊补牢犹未晚矣

5.rerun一下数据导入脚本进行数据修复

6.找到原因了之后不管多妖或者多蠢,都记得回来这里发个帖子,详细的聊聊整个issue的前因后果

7、先看一下数据路径里面的数据是否正常;

8、看一下是否开启了

通配符数据删除

9、看一下 ES 日志,从中找是否集群启停过之类的操作

10、确认下磁盘是不是满了,导致的异常或者磁盘路径的问题

9、有关es forceMerge问题

https://elasticsearch.cn/question/6563

通过Kibana观察到 每次强制给某个索引合并段时 都会发现该索引的所占空间会跟随段合并暴涨一倍;

现在问题是这样的;磁盘空间所剩的空间 不足以撑起某个要合并段的索引的体积的两倍大小
那么这个索引是不是就不能合并了 如果仍执行强制合并段 会发生什么?

回复:es的合并,是将要合并的segment读取出来,再写入到新的segment,然后删除老的segment,所以,消耗大量的资源和磁盘空间。

你这样的情况, 建议加大磁盘 ,或者限制索引合并的线程数量,减小每次合并的segment数量。

10、beats如何通过配置删除host字段

最近在做日志采集,发现filebeat和winlogbeat采集日志的时候,会有host这个字段,但是是个object字段,es里日志索引host是text类型,想在agent里直接通过参数把host字段,可以做到么?看了下配置,好像没有找到

你可以通过添加 processors 实现字段过滤的功能,例如

1processors: 2 - drop_fields: 3     when: 4        condition 5     fields: ["field1", "field2", ...]

具体请参考:

https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/defining-processors.html

11、有没有 ngram 和 wildcard 折中方案?

https://elasticsearch.cn/question/6733

想支持英文的部分搜索,比如 good,搜索oo也可以匹配出来。这就需要 ngram,但是 ngram 使得 index 占用空间10X+增大,有点无法接受。wildcard 搜索效率又实在太低。有什么折中方案么?

你可以试试前缀搜索
good 你分词为 good/ood/od/
这样使用前缀搜索就可以实现你需要的效果;
同时设置一下 mapping,可进一步加快搜索速度

1"index_prefixes": { 2    "min_chars": 1, 3    "max_chars": 10 4  } 

12、 logstash吞吐量太低了怎么优化呢?

https://elasticsearch.cn/question/6739

Logstash 性能调优主要参数

1pipeline.workers:

设置启动多少个线程执行 fliter 和 output;
当 input 的内容出现堆积而 CPU 使用率还比较充足时,可以考虑增加该参数的大小;

1pipeline.batch.size:

设置单个工作线程在执行过滤器和输出之前收集的最大事件数,较大的批量大小通常更高效,但会增加内存开销。输出插件会将每个批处理作为一个输出单元。;

例如,ES 输出会为收到的每个批次发出批量请求;调整 pipeline.batch.size 可调整发送到 ES 的批量请求(Bulk)的大小;

1pipeline.batch.delay:

设置 Logstash 管道的延迟时间, 管道批处理延迟是 Logstash 在当前管道工作线程中接收事件后等待新消息的最长时间(以毫秒为单位);

简单来说,当 pipeline.batch.size 不满足时,会等待 pipeline.batch.delay 设置的时间,超时后便开始执行 filter 和 output 操作。

请根据具体情况,调整 batch.size 或者 works 的数量

https://elasticsearch.cn/question/6739

13、请教一个多索引字段比对查询写法的问题

想要实现的功能例子如下:

有2个索引: company  person
里面都包含goods和price字段
需要查询出来company和persion中当goods字段的值一样时price字段的值不一样的数据,目前没有头绪,请问该怎样写呢。

对 goods 字段进行 termsAgg,然后设置其子聚合为对 _index 的 termsAgg 子聚合,并设置 min_doc_count 为 2;
最后设置 _index 的子聚合为 topHits,这样就可以找到你需要的数据。

 1{  2    "size": 0,  3    "query": {  4        "match_all": {  5            "boost": 1.0  6        }  7    },  8    "aggregations": {  9        "goods": { 10            "terms": { 11                "field": "goods", 12                "size": 10000, 13                "min_doc_count": 1, 14                "shard_min_doc_count": 0, 15                "show_term_doc_count_error": false, 16                "order": [{ 17                    "_count": "desc" 18                }, { 19                    "_key": "asc" 20                }], 21                "collect_mode": "breadth_first" 22            }, 23            "aggregations": { 24                "index": { 25                    "terms": { 26                        "field": "_index", 27                        "size": 10, 28                        "min_doc_count": 2, 29                        "shard_min_doc_count": 0, 30                        "show_term_doc_count_error": false, 31                        "order": [{ 32                            "_count": "desc" 33                        }, { 34                            "_key": "asc" 35                        }] 36                    }, 37                    "aggregations": { 38                        "top": { 39                            "top_hits": { 40                                "from": 0, 41                                "size": 100, 42                                "version": false, 43                                "explain": false 44                            } 45                        } 46                    } 47                } 48            } 49        } 50    } 51}

14、search_after的SearchAfterBuilder使用范例:

首先要 理解

search_after 这个功能;

例如你现在需要安装 id 和 time 进行排序;

你获取了第一页的结果后,现在需要获取第二页内容

你需要使用第一页最后一条的 id 和 time,作为 search_after 的参数chuan传递到查询请求中。

下面是样例:

1SearchAfterBuilder searchAfterBuilder = new SearchAfterBuilder();  2searchAfterBuilder.setSortValues(new Object[]{"上一页的ID", "上一页的时间"});

15、ES数据恢复,从red恢复到yellow速度很快,从yellow到green恢复很慢

https://elasticsearch.cn/question/6714

red恢复的时候是从本地加载之前的索引文件,没有从别的地方同步,所以比较快。

yellow恢复成GREEN的时候,很大部分都可能是从主shard同步数据,在6.x之前,通常都会很慢。

6.x之后由于translog机制的变更可能会变快,但这里还要考虑集群在恢复的时候可能会自己 做reblance ,同样涉及到shard跨节点的搬迁

16、ElasticSearch java api,想要实现一次请求查询多个类型的同时,每个类型只取固定数量的数据

最近在做系统的搜索功能,在一个索引下建了一些不同的类型。
页面上的全局搜索功能是要求展示所有类型的数据。

一开始想的是按找类型发起请求,每个类型一次,只取几条数据。
但是发现查全部类型的时候,虽然单个类型的数据查询已经解析工作只需要几十毫秒,但全部执行完就需要一秒左右了。
所以想要实现只请求一次,查询所有类型的数据,并且每个类型只取固定数量的数据。
请问java api能实现这样的功能吗?

【实现】

换一种思路,这么实现一下,能满足你的要求。

1POST weibo_index/weibo_type,weibo_cm_type/_search  2{  3  "size": 0,  4  "query": {  5    "bool": {  6      "must": {  7        "match": {  8          "cont": "北京"  9        } 10      } 11    } 12  }, 13  "aggs": { 14    "type_aggs": { 15      "terms": { 16        "field": "_type", 17        "size": 2 18      }, 19      "aggs": { 20        "top_hits_aggs": { 21          "top_hits": { 22            "size": 5, 23            "_source": [ 24              "pt", 25              "url" 26            ] 27          } 28        } 29      } 30    } 31  } 32}

17、请问copy_to字段 和 mutil_fields哪种性能好一些呢?

https://elasticsearch.cn/question/6698

因为我们公司业务的原因,我们需要copy_to字段后,然后做全文检索,那么我想问一下大家,copy_to字段和直接mutil_field哪种性能更好一些呢?

【参考1】如果只是简单的全文搜索推荐使用 copy_to,性能更佳;
使用 mutil_field 的优点在于每个字段可用设置不同的权重,这样更有助于优化搜索结果排名;
此外 copy_to 会比 mutil_field 占用更多一些的存储

【参考2】
如果是全文检索,建议使用copy_to,使用更少的字段,性能会更好一些。如果只是对某个字段单独去做,就基本上没有什么差别。

18、ES重启后head插件显示粉红色

粉红色是分片relocating阶段正常的颜色变化,稍安勿躁,一会就好了。

粉红色表示分片在重新分配
如果只是临时重启机器,推荐配置分配延迟分配策略:

1PUT _all/_settings 2{ 3  "settings": { 4    "index.unassigned.node_left.delayed_timeout": "5m" 5  } 6}

【引申可能原因】:
好像硬盘出问题了吧。把副本调整下,再调整回来,让他重新分配下。1G应该是秒级恢复的。

19、【很有代表性问题】ES匹配度的打分问题

使用ES默认的打分规则(TF-IDF),搜索“葡萄糖”时,搜索结果中“纯净葡萄糖(食用葡萄糖)”比全匹配的“葡萄糖”的得分还要高。因为在前者中“葡萄糖”出现过两次。

但是我更想要全匹配的或匹配度更高的,而不关心出现的次数。对我来说,相比“纯净葡萄糖(食用葡萄糖)”,我希望“葡萄糖液”得分更好。
因为“葡萄糖液”中关键字占了3/4,即使前者出现两次“葡萄糖”。
我该怎么修改?是修改TF-IDF配置,或者修改打分算法,还是自定义打分规则?

【回复】

ES 支持关闭词频统计,设置 mapping 即可

 1PUT /my_index  2{  3"mappings": {  4  "doc": {  5    "properties": {  6      "text": {  7        "type":          "string",  8        "index_options": "docs"   9      } 10    } 11  } 12} 13}

将参数 index_options 设置为 docs 可以禁用词频统计及词频位置,这个映射的字段不会计算词的出现次数,对于短语或近似查询也不可用。要求精确查询的 not_analyzed 字符串字段会默认使用该设置。

推荐阅读: https://blog.csdn.net/paditang/article/details/79098830

20、单索引大数据量,如何优化?

【问题】单索引当前已经存储1.5亿多文档,3节点5分片1副本,每个分片20G多。有定期删除老数据,但是预计在删除老数据前,可能最大存储文档达到24亿多。

当前想到的解决方案:
1、根据预估的最大24亿最大文档,对当前资源进行扩容。
但是根据之前的数据计算,应该如何合理分配分片?如何计算需要扩容几个节点满足要求?
2、使用rollover根据条件,索引太大后,写入数据切换至新索引,但是查询数据还是对全部索引进行查询。
这样可能是多索引,每个索引5分片1副本。

现在疑惑是哪种方案更合理?个人倾向于方案2,比较扩容也是需要成本。
但是方案2后续索引增加,分片增加后,每次查询是设置查询别名指向所有索引,这样查询性能是不是也会持续下降?

【回复】
这个推荐先在搜索压力小的时段对索引进行一次 ForceMerge,这样会之前已经删除的文档进行真正删除操作;
此外,如果搜索压力大的化,可以多增加一个副本,这样副本也可以分担搜索的压力;

如果希望多个索引分担压力,可以使用别名, 别名

可以指定多个索引的某一个索引是可以写入数据的;

搜索的时候是全部索引一起搜索.

【铭毅回复】:
针对方案2:结合template+rollover+别名+curator可以解决问题,不存在性能问题。
相反,针对最新数据的索引,反而通过制定日期索引,会缩减检索样本空间,反而效率更高。

【进一步推进阅读】

6.6 版本索引生命管理

https://elasticsearch.cn/article/6358

21、推荐阅读新文章

自研基于StanfordNLP的ES分词插件

https://elasticsearch.cn/article/6341

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