Elasticsearch全文检索实战小结——复盘我带的第二个项目

yyd2000

发布于 2022-10-20 15:47

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一、项目概述

这是一个被我称之为“没有枪、没有炮，硬着头皮自己造”的项目。项目是和其它公司合作的三个核心模块开发。

使用ES的目的是：
1）、采集数据、网站数据清洗后存入ES；
2）、对外提供精确检索、通配符检索、模糊检索、分词检索、全文检索接口等二次封装接口。

二、项目架构

如上图所示，ES作为中间层，一方面存储数据清洗后存储的数据，另一方面对外提供插入、更新、删除、检索接口的。

三、ES使用小结

3.1 ES版本选型

1.X，2.X版本有太多局限性，5.X做了较大性能提升的改进。比如：string字段类型分成了keyword和text两种类型，keyword用于精确匹配，text结合设定的分词器用于全文检索。

选择5.X需要勇气，实践证明当时“向前一小步”的正确性。

3.2 ES安装部署

ELK都有安装。

ES安装了head插件，用途：查看集群状态、查看索引信息、查看mapping信息、查看每个索引下数据信息、进行简单字段查询操作。

安装了ik分词插件，用途：分词，实现全文检索。

安装了Kibana，用途：数据对接展示；用DevTool替代postman执行DSL验证，以验证增、删、改、查功能。

安装了logstash，用途：借助“logstash-input-jdbc”实现数据库到ES之间的同步。

3.3 ES API选型与使用

调研了ES提供的原生API以及Jest等，最终选择Jest。将Maven工程相关jar包导出到项目中使用。

3.4 后端框架选型

play new 工程名
play eclipsify 工程名
play clean
play deps
play run 测试模式
play start release模式

3.5 ES分页处理

ES Java接口能返回的默认的最大记录数为10000行。如果想返回超过1W+条的记录，需要做如下设置：

PUT ting_index/_settings { "max_result_window" : 500000}

3.6 如何只删除数据，而不删除索引

类似Mysql等关系型数据库的delete from mtable操作，而不是drop掉表，参考如下：

POST my_store/products/_delete_by_query
{  "query": {  "match_all": {}
  }
}

参考：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/docs-delete-by-query.html

3.7 Jest update更新操作

数据前添加doc一层，如下所示：
strJson = “{” + ” \”doc\” :” + strJson + “}”;

3.8 集群中所有节点都安装ik分词器

集群里每一个实例都要安装ik插件。
否则，当我们更新包含指定分词的mapping的时候会报错。

3.9 最大字节数限制

报错信息如下：“whose UTF8 encoding is longer than the max length 32766 “,
这个问题是某个字段size过大导致lucence不能索引引起的。
如果要存储超过32766字节的数据，那么需要在mapping中设置字段时，添加ignore_above = 256就可以了。

举例，新增Mapping的操作如下：

POST tingindex/tingtype/_mapping
{    "tingtype":{       
     "properties":{            
         "content":{                
             "type":"text",                
             "analyzer":"ik_max_word",               
              "search_analyzer":"ik_max_word",                
                  "fields":{                 
                       "keyword":{                 
                            "ignore_above":256,                  
                            "type":"keyword"
                      }
                    }
                },            
        "publish_time":{                
            "type":"date",                
            "format":"YYYY-MM-dd HH:mm:ss"
            },          
            "author":{                 
                "ignore_above":256,                
                "type":"keyword"
            },
        }
    }
}

参考：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.5/ignore-above.html

3.10 出现未分派， elasticsearch集群，在新增节点调整分片数时，出现UNASSIGNED。

排查方案：
GET /_cluster/allocation/explain

3.11 kibana修改时区

kibana->management->advanced setting->dateFormat:tz, 编辑，改成GMT +0。

3.12 ES检索（URL访问方式）

不指定索引的全文检索举例：
http://192.168.11.174:9200/_search?pretty&q=北京指定索引的全文检索举例：
http://192.168.11.174:9200/articles/articles_info/_search?pretty&q=北京指定字段检索举例：
http://192.168.11.174:9200/articles/articles_info/_search?pretty&q=title:我爱北京天安门

3.13 ES高性能配置（from ES中文社区）

【1】分词对性能的影响：
索引过程中，分词会对索引速度有所影响，建议你可以优化一下你的mapping，不必要的就不必分词，甚至不必设成可搜索的了。
举例：5.X中不必要分词的设置为keyword类型。

【2】分片和副本对性能影响：
分片和副本的设计，应该根据节点数来调整，正常情况下节点数= （副本数+1）*分片数，若是你希望提高搜索性能，可是适当提高副本数。

【3】内存对性能的影响：

1）节点的内存分配的不能太少了。
ES其实很占内存，大部分的操作都是建立在内存足够的基础上。
举例：你的数据量应该在150G-200G左右，我觉得可以把内存调整到10G左右。

2）ES的内存使用分为两部分ES缓存和Lucene通过内核缓存加速一些数据。

3）如果服务器内存 nG > 64G,ES的内存尽量设置低于32G，建议最大31G.

因为es使用“内存指针压缩”技术，一旦内存内存大于32G这项技术将失效，内存有效使用只有原来的60%~70%。

你不必为内存浪费而担心，因为lucene会通过系统把一些聚合和排序的数据缓存起来方便你快速查询使用。

4）如果服务器内存 nG < 64G，建议给ES分配内存 (n-2)/2G. 首先2G是给系统预留，然后es和lucene。

5）如果你想继续你的实时查询，尽量不要使用swap(交换分区)，建议关闭系统swap使用

【4】ES线程设置
线程数方法：线程数：=(内核数*3)/2+1

举例：检索服务器是24核，所以：线程池的大小=（24*3）/2+1=37 。
参考：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-threadpool.html

四、项目整体小结

4.1、需求要细化

切记：
1）不要拿到合同或需求就开发。
2）欲速则不达。
3）需求细化后形成《需求规格说明书》，并一定邮件或电话或当面找用户确认。
对于需求，由顶向下知道需要实现的核心功能，团队核心敲定分几个模块？
逐个模块细化需求点。

4.2、预研要充分

对于新的技术点，在项目启动后的需求细化阶段即可同步进行。
作为项目经理的我，没有事必躬亲，多关注预研点方案选型、预研难点、预研报告，小细节如：下载、安装部署、参数验证、英文翻译安排团队其它成员执行。

4.3、文档要跟进

需求有需求文档，设计根据项目需要和进度安排有概要设计或详细设计文档。
设计文档千万不能少，设计的过程就是开发“路演”的过程。
设计文档一定要梳理清楚架构图、模块图、数据流图、流程图。
需求文档是设计的基础，需求和设计文档是开发的基础。

4.4、思维要活跃

技术方案的选型很重要，大的方面包括：

1）检索存储集群部署，集群节点个数选择等。
2）前后端选型，前端用jquery，jsp还是js? 后端使用spring,tomcat,还是play框架？
3）开源方案选型，要提早预研可用性、需求点覆盖程度、二次开发或封装难度等。
4）前后端接口对接格式敲定。
5）对外提供检索服务接口名称，参数敲定。

思维活跃主要体现在：

1）方案选型、技术调研快刀斩乱麻，时间紧，不纠结。此路不通，另寻他路。
2）自己不能解决，不要太拖沓，及时google,stackoverflow解决或者和架构师讨论解决。

4.5、开发要同步

1）接口对接沟通要充分。
接口提供方和接口使用方，要反复多花时间沟通业务，要定义好数据接口。
此时的耗时，事后你会发现是好事，沟通越充分要好。

2）接口对接要实时同步。
一方修改了，要第一时间告诉对方。

五、项目管理小结

5.1、多方沟通要邮件

邮件是证据，避免不必要赖账或扯皮。
qq沟通和微信都不是好方式，最主要原因是不利于查看聊天记录、不利于快速检索。

5.2、进度汇报要详细

包含但不限于项目整体情况、本周已完成、下周计划、项目风险与应对。

5.3、任务分工要明确

团队成员特点不同，切记口头分工。团队人少，我用excel做了详细记录。

5.4、每周例会要及时

周例会起到承上启下的作用，有效协调控制项目进度、团队成员工作饱和度。

六、后记

1、ES要学习的东西非常多。不纠结，多去官网、官方论坛、stackoverflow、Google检索答案，
相信我，你并不孤独。

2、ES还有很长的路要走，继续精进阅读与思考，继续加油！

本文转载自公众号铭毅天下Elasticsearch

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已于2022-10-20 15:47:27修改

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