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Elasticsearch学习之深入聚合分析五---案例实战

1. fielddata核心原理

  fielddata加载到内存的过程是lazy加载的,对一个analzyed field执行聚合时,才会加载,而且是field-level加载的,一个index的一个field,所有doc都会被加载,而不是少数doc,不是index-time创建,是query-time创建

2. fielddata内存限制

  indices.fielddata.cache.size: 20%,超出限制,清除内存已有fielddata数据,fielddata占用的内存超出了这个比例的限制,那么就清除掉内存中已有的fielddata数据,默认无限制,限制内存使用,但是会导致频繁evict和reload,大量IO性能损耗,以及内存碎片和gc

3. 监控fielddata内存使用

GET /_stats/fielddata?fields=*
GET /_nodes/stats/indices/fielddata?fields=*
GET /_nodes/stats/indices/fielddata?level=indices&fields=*

4. circuit breaker

如果一次query load的feilddata超过总内存,就会oom --> 内存溢出

circuit breaker会估算query要加载的fielddata大小,如果超出总内存,就短路,query直接失败

indices.breaker.fielddata.limit:fielddata的内存限制,默认60%
indices.breaker.request.limit:执行聚合的内存限制,默认40%
indices.breaker.total.limit:综合上面两个,限制在70%以内

5. fielddata预加载

如果真的要对分词的field执行聚合,那么每次都在query-time现场生产fielddata并加载到内存中来,速度可能会比较慢

POST /test_index/_mapping/test_type
{
  "properties": {
    "test_field": {
      "type": "string",
      "fielddata": {
        "loading" : "eager" 
      }
    }
  }
}

  query-time的fielddata生成和加载到内存,变为index-time,建立倒排索引的时候,会同步生成fielddata并且加载到内存中来,这样的话,对分词field的聚合性能当然会大幅度增强

6. fielddata 序号标记预加载

global ordinal原理解释

doc1: status1
doc2: status2
doc3: status2
doc4: status1

有很多重复值的情况,会进行global ordinal标记

status1 --> 0
status2 --> 1

doc1: 0
doc2: 1
doc3: 1
doc4: 0

建立的fielddata也会是这个样子的,这样的好处就是减少重复字符串的出现的次数,减少内存的消耗

POST /test_index/_mapping/test_type
{
  "properties": {
    "test_field": {
      "type": "string",
      "fielddata": {
        "loading" : "eager_global_ordinals" 
      }
    }
  }
}

 

Elasticsearch学习之深入聚合分析五---案例实战