京東到家訂單中心系統(tǒng)業(yè)務(wù)中，無論是外部商家的訂單生產(chǎn)，或是內(nèi)部上下游系統(tǒng)的依賴，訂單查詢的調(diào)用量都非常大，造成了訂單數(shù)據(jù)讀多寫少的情況。

我們把訂單數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MySQL中，但顯然只通過DB來支撐大量的查詢是不可取的。同時(shí)對于一些復(fù)雜的查詢，MySQL支持得不夠友好，所以訂單中心系統(tǒng)使用了Elasticsearch來承載訂單查詢的主要壓力。

Elasticsearch作為一款功能強(qiáng)大的分布式搜索引擎，支持近實(shí)時(shí)的存儲(chǔ)、搜索數(shù)據(jù)，在京東到家訂單系統(tǒng)中發(fā)揮著巨大作用，目前訂單中心ES集群存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量達(dá)到10億個(gè)文檔，日均查詢量達(dá)到5億。

隨著京東到家近幾年業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，訂單中心ES架設(shè)方案也不斷演進(jìn)，發(fā)展至今ES集群架設(shè)是一套實(shí)時(shí)互備方案，很好地保障了ES集群讀寫的穩(wěn)定性，下面就給大家介紹一下這個(gè)歷程以及過程中遇到的一些坑。

ES 集群架構(gòu)演進(jìn)之路

1、初始階段

訂單中心ES初始階段如一張白紙，架設(shè)方案基本沒有，很多配置都是保持集群默認(rèn)配置。整個(gè)集群部署在集團(tuán)的彈性云上，ES集群的節(jié)點(diǎn)以及機(jī)器部署都比較混亂。同時(shí)按照集群維度來看，一個(gè)ES集群會(huì)有單點(diǎn)問題，顯然對于訂單中心業(yè)務(wù)來說也是不被允許的。

2、集群隔離階段

和很多業(yè)務(wù)一樣，ES集群采用的混布的方式。但由于訂單中心ES存儲(chǔ)的是線上訂單數(shù)據(jù)，偶爾會(huì)發(fā)生混布集群搶占系統(tǒng)大量資源，導(dǎo)致整個(gè)訂單中心ES服務(wù)異常。

顯然任何影響到訂單查詢穩(wěn)定性的情況都是無法容忍的，所以針對于這個(gè)情況，先是對訂單中心ES所在的彈性云，遷出那些系統(tǒng)資源搶占很高的集群節(jié)點(diǎn)，ES集群狀況稍有好轉(zhuǎn)。但隨著集群數(shù)據(jù)不斷增加，彈性云配置已經(jīng)不太能滿足ES集群，且為了完全的物理隔離，最終干脆將訂單中心ES集群部署到高配置的物理機(jī)上，ES集群性能又得到提升。

3、節(jié)點(diǎn)副本調(diào)優(yōu)階段

ES的性能跟硬件資源有很大關(guān)系，當(dāng)ES集群單獨(dú)部署到物理機(jī)器上時(shí)，集群內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)并不是獨(dú)占整臺(tái)物理機(jī)資源，在集群運(yùn)行的時(shí)候同一物理機(jī)上的節(jié)點(diǎn)仍會(huì)出現(xiàn)資源搶占的問題。所以在這種情況下，為了讓ES單個(gè)節(jié)點(diǎn)能夠使用最大程度的機(jī)器資源，采用每個(gè)ES節(jié)點(diǎn)部署在單獨(dú)一臺(tái)物理機(jī)上方式。

但緊接著，問題又來了，如果單個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)瓶頸了呢？我們應(yīng)該怎么再優(yōu)化呢？

ES查詢的原理，當(dāng)請求打到某號(hào)分片的時(shí)候，如果沒有指定分片類型（Preference參數(shù)）查詢，請求會(huì)負(fù)載到對應(yīng)分片號(hào)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上。而集群默認(rèn)副本配置是一主一副，針對此情況，我們想到了擴(kuò)容副本的方式，由默認(rèn)的一主一副變?yōu)橐恢鞫?，同時(shí)增加相應(yīng)物理機(jī)。

訂單中心ES集群架設(shè)示意圖

如圖，整個(gè)架設(shè)方式通過VIP來負(fù)載均衡外部請求：

整個(gè)集群有一套主分片，二套副分片（一主二副），從網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)過來的請求，會(huì)在打到數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之前通過輪詢的方式進(jìn)行均衡。集群增加一套副本并擴(kuò)容機(jī)器的方式，增加了集群吞吐量，從而提升了整個(gè)集群查詢性能。

下圖為訂單中心ES集群各階段性能示意圖，直觀地展示了各階段優(yōu)化后ES集群性能的顯著提升：

當(dāng)然分片數(shù)量和分片副本數(shù)量并不是越多越好，在此階段，我們對選擇適當(dāng)?shù)姆制瑪?shù)量做了進(jìn)一步探索。分片數(shù)可以理解為MySQL中的分庫分表，而當(dāng)前訂單中心ES查詢主要分為兩類：單ID查詢以及分頁查詢。

分片數(shù)越大，集群橫向擴(kuò)容規(guī)模也更大，根據(jù)分片路由的單ID查詢吞吐量也能大大提升，但聚合的分頁查詢性能則將降低；分片數(shù)越小，集群橫向擴(kuò)容規(guī)模也更小，單ID的查詢性能也會(huì)下降，但分頁查詢的性能將會(huì)提升。

所以如何均衡分片數(shù)量和現(xiàn)有查詢業(yè)務(wù)，我們做了很多次調(diào)整壓測，最終選擇了集群性能較好的分片數(shù)。

4、主從集群調(diào)整階段

到此，訂單中心的ES集群已經(jīng)初具規(guī)模，但由于訂單中心業(yè)務(wù)時(shí)效性要求高，對ES查詢穩(wěn)定性要求也高，如果集群中有節(jié)點(diǎn)發(fā)生異常，查詢服務(wù)會(huì)受到影響，從而影響到整個(gè)訂單生產(chǎn)流程。很明顯這種異常情況是致命的，所以為了應(yīng)對這種情況，我們初步設(shè)想是增加一個(gè)備用集群，當(dāng)主集群發(fā)生異常時(shí)，可以實(shí)時(shí)的將查詢流量降級(jí)到備用集群。

那備用集群應(yīng)該怎么來搭？主備之間數(shù)據(jù)如何同步？備用集群應(yīng)該存儲(chǔ)什么樣的數(shù)據(jù)？

考慮到ES集群暫時(shí)沒有很好的主備方案，同時(shí)為了更好地控制ES數(shù)據(jù)寫入，我們采用業(yè)務(wù)雙寫的方式來搭設(shè)主備集群。每次業(yè)務(wù)操作需要寫入ES數(shù)據(jù)時(shí)，同步寫入主集群數(shù)據(jù)，然后異步寫入備集群數(shù)據(jù)。同時(shí)由于大部分ES查詢的流量都來源于近幾天的訂單，且訂單中心數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)已有一套歸檔機(jī)制，將指定天數(shù)之前已經(jīng)關(guān)閉的訂單轉(zhuǎn)移到歷史訂單庫。

所以歸檔機(jī)制中增加刪除備集群文檔的邏輯，讓新搭建的備集群存儲(chǔ)的訂單數(shù)據(jù)與訂單中心線上數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量保持一致。同時(shí)使用ZK在查詢服務(wù)中做了流量控制開關(guān)，保證查詢流量能夠?qū)崟r(shí)降級(jí)到備集群。在此，訂單中心主從集群完成，ES查詢服務(wù)穩(wěn)定性大大提升。

5、現(xiàn)今：實(shí)時(shí)互備雙集群階段

期間由于主集群ES版本是較低的1.7，而現(xiàn)今ES穩(wěn)定版本都已經(jīng)迭代到6.x，新版本的ES不僅性能方面優(yōu)化很大，更提供了一些新的好用的功能，所以我們對主集群進(jìn)行了一次版本升級(jí)，直接從原來的1.7升級(jí)到6.x版本。

集群升級(jí)的過程繁瑣而漫長，不但需要保證線上業(yè)務(wù)無任何影響，平滑無感知升級(jí)，同時(shí)由于ES集群暫不支持從1.7到6.x跨越多個(gè)版本的數(shù)據(jù)遷移，所以需要通過重建索引的方式來升級(jí)主集群，具體升級(jí)過程就不在此贅述了。

主集群升級(jí)的時(shí)候必不可免地會(huì)發(fā)生不可用的情況，但對于訂單中心ES查詢服務(wù)，這種情況是不允許的。所以在升級(jí)的階段中，備集群暫時(shí)頂上充當(dāng)主集群，來支撐所有的線上ES查詢，保證升級(jí)過程不影響正常線上服務(wù)。同時(shí)針對于線上業(yè)務(wù)，我們對兩個(gè)集群做了重新的規(guī)劃定義，承擔(dān)的線上查詢流量也做了重新的劃分。

備集群存儲(chǔ)的是線上近幾天的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)規(guī)模遠(yuǎn)小于主集群，大約是主集群文檔數(shù)的十分之一。集群數(shù)據(jù)量小，在相同的集群部署規(guī)模下，備集群的性能要優(yōu)于主集群。

然而在線上真實(shí)場景中，線上大部分查詢流量也來源于熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，所以用備集群來承載這些熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的查詢，而備集群也慢慢演變成一個(gè)熱數(shù)據(jù)集群。之前的主集群存儲(chǔ)的是全量數(shù)據(jù)，用該集群來支撐剩余較小部分的查詢流量，這部分查詢主要是需要搜索全量訂單的特殊場景查詢以及訂單中心系統(tǒng)內(nèi)部查詢等，而主集群也慢慢演變成一個(gè)冷數(shù)據(jù)集群。

同時(shí)備集群增加一鍵降級(jí)到主集群的功能，兩個(gè)集群地位同等重要，但都可以各自降級(jí)到另一個(gè)集群。雙寫策略也優(yōu)化為：假設(shè)有AB集群，正常同步方式寫主（A集群）異步方式寫備（B集群）。A集群發(fā)生異常時(shí)，同步寫B(tài)集群（主），異步寫A集群（備）。

ES 訂單數(shù)據(jù)的同步方案

MySQL數(shù)據(jù)同步到ES中，大致總結(jié)可以分為兩種方案：

方案1：監(jiān)聽MySQL的Binlog，分析Binlog將數(shù)據(jù)同步到ES集群中。

方案2：直接通過ES API將數(shù)據(jù)寫入到ES集群中。

考慮到訂單系統(tǒng)ES服務(wù)的業(yè)務(wù)特殊性，對于訂單數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性較高，顯然監(jiān)聽Binlog的方式相當(dāng)于異步同步，有可能會(huì)產(chǎn)生較大的延時(shí)性。且方案1實(shí)質(zhì)上跟方案2類似，但又引入了新的系統(tǒng)，維護(hù)成本也增高。所以訂單中心ES采用了直接通過ES API寫入訂單數(shù)據(jù)的方式，該方式簡潔靈活，能夠很好的滿足訂單中心數(shù)據(jù)同步到ES的需求。

由于ES訂單數(shù)據(jù)的同步采用的是在業(yè)務(wù)中寫入的方式，當(dāng)新建或更新文檔發(fā)生異常時(shí)，如果重試勢必會(huì)影響業(yè)務(wù)正常操作的響應(yīng)時(shí)間。

所以每次業(yè)務(wù)操作只更新一次ES，如果發(fā)生錯(cuò)誤或者異常，在數(shù)據(jù)庫中插入一條補(bǔ)救任務(wù)，有Worker任務(wù)會(huì)實(shí)時(shí)地掃這些數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)庫訂單數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)來再次更新ES數(shù)據(jù)。通過此種補(bǔ)償機(jī)制，來保證ES數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫訂單數(shù)據(jù)的最終一致性。

遇到的一些坑

1、實(shí)時(shí)性要求高的查詢走DB

對于ES寫入機(jī)制的有了解的同學(xué)可能會(huì)知道，新增的文檔會(huì)被收集到Indexing Buffer，然后寫入到文件系統(tǒng)緩存中，到了文件系統(tǒng)緩存中就可以像其他的文件一樣被索引到。

然而默認(rèn)情況文檔從Indexing Buffer到文件系統(tǒng)緩存（即Refresh操作）是每秒分片自動(dòng)刷新，所以這就是我們說ES是近實(shí)時(shí)搜索而非實(shí)時(shí)的原因：文檔的變化并不是立即對搜索可見，但會(huì)在一秒之內(nèi)變?yōu)榭梢姟?/div>