滴滴 Elasticsearch 集群跨版本升级与平台重构之路

导读： 前不久，滴滴ES团队将维护的30多个ES集群，3500多个ES节点，8PB的数据，从2.3.3跨大版本无缝升级到6.6.1。在对用户查询写入基本零影响和改动的前提下，解决了ES跨大版本协议不兼容、文件格式不兼容、mapping不兼容等难题，整个过程对绝大部分用户完全透明。同时还完成了Arius的架构升级，取得了单机查询性能提升40%，整体集群cpu下降10%，写入tps提升30%，集群资源使用率提升20%、0故障、运维成本下降60%的成绩。

本文将系统的介绍滴滴在从2.3.3跨大版本升级到6.6.1过程中的遇到的问题和解决方案，以及在搜索平台建设过程中的体系化思考。

01 背景介绍

1. 集群规模

目前滴滴使用的ES版本是2.3.3，集群个数有40多个，节点规模有3500+，集群总容量有8PB。

2. 业务规模

1200多个平台应用方在使用ES，30多个核心应用在使用ES，写入的TPS有1500W，查询的QPS有25W。

02 问题分析

针对以上规模的ES集群，从2.3.3升级到6.X版本，小版本会根据最后分析的结果确定，需要对潜在可能的问题进行分析和区分。

1. 问题分析

主要先从四大问题域进行区分分析：

• 引擎侧：由于从2.3.3升级到6.X版本，版本差距过大，在文件格式和协议上都不兼容，因此无法进行原地滚动直接升级，需要双写搬迁升级，这样会耗费大量的机器去参与其中
• 用户侧：6.X版本开始逐渐的不支持TCP接口，因此需要用户适配和升级；查询和返回值也有一定差异，如果用户侧做适配，会极大影响升级的进度
• 资源侧：由于无法直接原地滚动直接升级，需要双写使用大量的机器，但是无法提供升级所需要的机器，如果升级过程中资源无法得到保障，那也会极大影响升级的进度
• 操作侧：新版本的多集群如何进行运维管控？升级的结果如何验证？查询的效率和质量如何保障和保证的？这些问题都需要考虑

2. 升级思路

根据上一部分问题的汇总和分类，形成了一个大致的升级思路并会根据这四大步骤来解决具体的问题。

• 架构设计：平台支持多版本支持，查询网关上进行多版本兼容，在查询和插入使用SDK时候要做到SDK接口的透明，最后要做一个平台数据采集和分析用于后续做升级的分析对比
• 资源准备：进行合理的多集群容量规划来提高资源使用率，尽可能的节省机器；设计索引分级存储来提升资源的利用率；还针对大索引迁移开发了一个插件FastIndex也用来提升资源利用率
• 运维绩效：开发ES集群管控平台，将ES集群管控平台化和图表化；通过Docker的方式来提升部署和运维的效率
• 实操：在实际操作中，需要实现批量双写以及查询回放的功能；需要对业务进行区分，实现日志和核心集群的分步推进；最后就是升级过程中会遇到一些坑，需要把坑都填满，后续会详细介绍一下这些坑

3. 升级方案

上面是升级思路，接下来介绍一下升级方案：

• 架构：ES多版本支持的架构改造，同时支持2.3.3以及6.X版本；开发一套多集群管控平台，用于滴滴内部ES多个集群的管控；同时还开发了一套ES服务元数据体系建设
• 资源：设计ES分级存储体系；开发ES-FastIndex离线数据导入的插件；最后构建了一套ES集群容量规划方案来提升集群的资源使用率，节约资源成本
• 实操：通过ES多集群搭建、ES流量回放对比系统、ES版本升级采坑分享来完成升级和对比的一个过程

03 方案介绍

1. 架构

① 架构重构

介绍一下滴滴搜索平台（Arius）的架构，业务方使用ES搜索进行读写请求时都会经过网关；运维的时候会根据集群的重要程度进行划分，会将四十多个集群划分为VIP、Important、Normal、Backup四类，开发了一个DCDR工具用于跨集群的数据同步；在ES集群运维之上开发了三大组件，一个是ES Cluster Manager，用于集群的搭建、重启和升级混合操作的平台；第二个是集群ES的数据分析构建了一个Arius Metadata Service的元数据管理服务，用于做DSL分析、成本优化和查询回放；在这两个系统之上有一套Arius Admin管控系统，包含索引管控、权限管控、DSL运维、多版本支持、资源管控以及容量规划等功能；基于Arius Admin，构建了两套面向运维和用户的管控平台前端工程。

以上就是滴滴搜索平台的整体架构，然后基于此来做ES的版本升级。

② 升级流程

上图为升级的流程，首先是要升级对ES集群的管控，要支持2.3.3和6.6.1两个版本；对每个要升级的索引要进行主备索引的创建，创建完毕后通过双写的形式对主和备都同时写入到新的索引中，对于历史索引采取的是这样一个策略：在双写之前，主备创建之后，会暂停历史数据的写入，把历史数据通过migration的方式从低版本迁移到高版本中，迁移完后再进行双写；在迁移完成，双写链路打开之后，做一个DSL数据回放，由于用户的读写都是通过gateway进行的，所以可以拿到用户的DSL语句和返回数据来进行一个高低版本的查询、对比和分析，如果最后比对结果是数据一致、性能也一致，那就认为该索引在高低版本中迁移是成功的。如果迁移成功，会在网关层完成用户查询的向高版本的切换，如果切换完成后，业务方运行没有问题就会将低版本的索引下线掉，最终就完成了索引由低版本向高版本升级的过程。

③ GateWay兼容性

升级是一个比较漫长的过程，高低版本集群会并行运行一段时间，用户使用的SDK也会高低版本共存，这样就需要解决高低版本兼容性的问题。查询可能会分为上图六条线标识的六种情况，蓝色线表明不需要进行改造直接进行查询的，2.3.3的http和tcp sdk查询2.3.3ES集群，6.6.1 high sdk查询6.6.1的ES集群都是没有问题的；红色线表明是需要考虑兼容性问题进行改造的，例如2.3.3的sdk查询6.6.1的ES集群时候语法的差异性问题等，然后ES高版本中会逐渐取消掉tcp的查询接口，但是滴滴内部还是有很多用户是使用tcp方式查询的，如果需要用户进行代码改造的话流程会非常漫长，因此在Gateway层面做了一些兼容性处理：在2.3.3http api和6.6.1 high sdk查询6.6.1集群和2.3.3集群时候，做了请求DSL的兼容性处理和响应结果兼容，解决了用户的痛点；对于使用tcp方式查询的用户，开发了一个elasticsearch-didi-java-client的sdk，用户替换一下pom即可，表面上还是使用tcp的方式，但是在网关层面已经将其转换为了http查询的方式。这样就做到了用户透明。

④ ES集群管控平台

同时搭建了一套ES集群管控平台，用于进行集群搭建、集群扩容、集群升级、集群监控以及集群诊断等工作，为升级过程中的运维赋能，提升升级推进进度。

⑤ 元数据服务

前面介绍的时候有讲到元数据服务，该模块的作用就是提供一个ES集群和业务方的数据的分析，然后获取cluster/stats、node/stats、日志、监控数据等信息进行分析，最后可以得到节点磁盘使用状况、DSL查询情况（慢查、错误查询），基于此来做容量规划、分级存储、查询回放等数据驱动型工作。

⑥ DSL服务

此处着重介绍一下DSL服务，用户所有请求都会通过网关，经过网关时会收集到kafka，然后用flink做一些分析，如DSL模板提取（具体查询参数去掉，抽象为模板）、DSL统计、DSL慢查分析、DSL异常分析等，然后将分析结果回写到ES集群中；然后根据这些分析的数据来做DSL审核（用户可能会查询滴滴的核心索引，此处需要审核才能查询）、DSL限流（有的DSL里面会有大量的聚合查询，此处会进行一定限流）、DSL分析（首先会对DSL语句进行语法树的解析，解析后会生成一个无参的查询模板）等。

2. 资源

① 容量规划

接下来将一些如何在升级过程中解决资源问题，为此开发了一个容量规划的算法，ES缺乏一个多节点之间索引均匀分布的功能；在滴滴内部最大的集群是在两百多个节点，承载容量在PB级别，索引有上千个，在写入索引时候可能流量分布式不均匀的，很有可能有索引节点的热点存在。

解决思路为将两百多个节点进行划分为五个region，一个region都会有很多节点组成，如r1、r2、r3组成，划分之后就可以计算每个region中节点磁盘的使用情况，设置一个高水位线和低水位线，通过分析每个region的数据情况，region超过高水位就会通过rack变更进行扩容，region内部会监控不同节点的使用情况，通过rack建索引mockShard进行均衡，从而整体提升资源利用率，通过该算法后集群磁盘的使用率从百分之四十提升到百分之六十，这样就节省了大量的资源。

② 分级存储

基于用户查询和保存的操作进行一个数据分析，开发了一个ES分级存储的体系，搭建ES集群时候主要基于两种磁盘进行搭建的，一种是SSD磁盘，另一种是Ceph（可以理解为HDD磁盘组成的网络磁盘）；SSD磁盘非常贵，但是查询性能特别好，会存储一些查询频繁的数据，Ceph磁盘比较便宜，但是查询IO性能比较低，存储查询不是那么频繁的数据；根据用户查询的频率，将数据区分为冷数据和热数据，根绝查询的DSL来分析索引的保留期限，在滴滴内部基本上索引都是按天保存的（举个例子：日志都是按天建索引保存的），三天之内的放到SSD上保存，三天之前的数据会放到Ceph上存储，这样可以大量存储的成本，同等成本情况下，把集群存储容量从5PB提升到了8PB。

在分级存储之上，还开发了一些特性，专门开发了high level和low level的水位线，这是基于冷存和热存系统消耗是不一样的，冷存的时候high level可能会更高一点，以上就是分级存储的内容。

③ FastIndex

另外还为离线数据导入ES开发了一个FastIIndex的组件，该组件开发主要是基于滴滴内部用于分析乘客的标签系统，从离线系统导入ES集群而开发的；标签系统每天都会重新计算，数据总量在40TB左右，原始数据在hadoop上，计算好之后通过kafka然后实时链路写入到ES，以前把40TB数据导入到ES需要40台高配物理机，基于这样一个案例开发了FastIndex组件，利用hive进行一个mapreduce的过程，在reduce阶段使用FastIndex组件启用ES local这样的模式将数据写到lucene data中，然后再把lucene文件加载到ES集群中，这样就完成了把离线数据导入ES集群的操作，资源从40台下降到10台高配物理机，时间也从6小时下降到1.5小时，节省了大量的成本。

3. 升级

① 查询回放

机器资源优化好了之后，开始升级，升级过程前面有讲过了，这里主要介绍一下查询回放流程，因为要保证升级后对用户的查询是没有影响的；基于gateway网关层DSL的分析，将用户查询的DSL全部在高低版本上进行一个回放，最后得出一份查询性能报告和查询结果报告，通过分析两篇报告，如果是一致的就认为升级完成；如果不一致，就分析2.3.3和6.6.1哪些查询导致的问题，然后做兼容性适配，适配完成后再进行查询回放，循环往复直至最后所有的报告都一致，这样就认为ES集群升级成功。

② 采坑

接下来介绍一下升级过程中遇到的坑：

• Mapping：选择6.6.1的理由是代码里面暂时还是支持多type的；还有就是布尔类型数据的兼容，分词不分词的mapping修改，这些内容都会提前帮助用户修改好mapping。
• 查询兼容：聚合查询term size不能为0，网关兼容默认返回1000条；match不支持type关键字，网关兼容查询type处理逻辑；not/or/and关键字不兼容，网关转换must/should/must_not；不支持关键字fields，网关转换为store_fields
• 性能：数值字段改为BKD，枚举字段会从Long类型改为keyword类型；否则long类型在BKD查询时候还有问题的
• SDK：使用高版本ES会有堆外内存消耗过大的问题，需要开启jdk,nio.maxCachedBudderSize参数来保障堆外内存不会消耗过大。

04 升级收益

1. 平台升级

构建了一个完善的管控的平台，大大降低了使用成本。

2. 成本下降

机器数量下降了400台，每月成本节约了80万左右。

3. 性能提升

高版本的ES查询性能提升还是很明显的，请求耗时下降40%，集群写入提升30%。

4. 特性应用

使用了高版本特性带来的一些优势：

• Sequence Number提升了集群升级速度
• Ingest Node索引模板和限流从网关层下放到引擎层
• DCDR滴滴跨集群数据同步，相比CCR性能提升2倍
• Cluster reroute冷热节点shard搬迁更均匀
• Cluster allocation explain降低集群状态运维成本

05 总结与展望

1. 总结

针对搜索平台进行大版本的升级时，一定要做到：

• 架构要可控：服务化（网关服务、管控服务、元数据服务、FastIndex服务）、高内聚、一定优先保证稳定性
• 平台要易用：平台化、自动化、可视化
• 成本要低廉：数据驱动、技术改造、业务配合
• 引擎要深入：深入理解版本差异、深入理解ES原理、深入定位问题根因

2. 规划

最后对滴滴搜索平台做一个整体的规划：

• 更大的集群：在滴滴现有的目前40多个集群的规模下，做得更大，由于master元数据管理的限制导致对集群的管控是无法做到非常大的，目前滴滴希望做到单集群支持50万下载、1500节点的支撑；同时需要做好多租户能力的支持
• 更易用的平台：ES云平台建设、ES专家服务
• 更强的引擎：CBO/RBO查询优化、提升写入性能
• 更多的贡献：加强和开源社区的互动、深入引擎开发

今天的分享就到这里，谢谢大家。

作者介绍：

赵情融，滴滴出行专家工程师

2018年加入滴滴，负责滴滴搜索平台建设工作，曾在阿里工作多年，有丰富平台建设经验。

本文来自 DataFunTalk

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