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聊聊 Elasticsearch 的查询毛刺

如果业务对查询延迟很敏感,Elasticsearch 查询延迟中的毛刺现象就是比较困扰的一类问题,由于出现毛刺的时间点已经过去,无法稳定复现,对于根因的分析比较困难,无法用系统化调试的思想,从现象出发逐步推理,定位问题,能做的通常就是看一下监控系统对应时间点的指标情况,而在 es 中,导致查询延迟发生波动的因素非常多,今天我们来列举一下可能的因素,并尝试用对应的方法来定位和解决他们。 通常一个系统中会有多种不同的查询同时存在,他们本身正常的查询延迟就可能存较大差异,因此即使系统在理想状态下,查询延迟的曲线也可能存在较大波动,特别是查询条件不固定,某些查询本身就耗时较长。我们只讨论一个特定的查询语句在某个时刻产生了较大延迟,即这个查询语句正常不应该耗时那么久。 另外 es 和 lucene 层面的查询缓存只是一种优化,查询缓存本身并不能保证查询延迟,因此不在本文讨论范畴。 GC 的影响 查询延迟受 GC 的影响是常见因素之一,一个查询被转发的相关分片,任意节点产生一个长时间的 GC 都会导致整个查询耗时变长。 定位方式:查看对应时间点的节点 GC 指标,参考 kibana 或 gc lo...

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