Search
Write a publication
Pull to refresh
13
0
Виталий Аминев @Makeomatic

Пользователь

Send message

Масштабируем Elasticsearch на примере кластера с индексами в несколько терабайт

Reading time5 min
Views34K

Низкая скорость поисковых запросов


Работая над поисковым движком по социальной информации (ark.com), мы остановили свой выбор на Elasticsearch, так как по отзывам он был очень легок в настройке и использовании, имел отличные поисковые возможности и, в целом, выглядел как манна небесная. Так оно и было до тех пор, пока наш индекс не вырос до более-менее приличных размером ~ 1 миллиарда документов, размер с учетом реплик уже перевалил за 1,5 ТБ.

Даже банальный Term query мог занять десятки секунд. Документации по ES не так много, как хотелось бы, а гуглинг данного вопроса выдавал результаты 2х-летней давности по совсем не актуальным версиям нашего поискового движка (мы работаем с 0.90.13 — что тоже не достаточно старая вещь, но мы не можем позволить себе опустить весь кластер, обновить его, и запустить заново на текущий момент — только роллинг рестарты).

Низкая скорость индексации



Вторая проблема — мы индексируем больше документов в секунду (порядка 100к), чем Elasticsearch может обрабатывать. Тайм-ауты, огромная нагрузка на Write IO, очереди из процессов в 400 единиц. Все выглядит очень страшно, когда смотришь на это в Marvel.

Как решать эти проблемы — под катом
Читать дальше →

Information

Rating
Does not participate
Location
Канада
Registered
Activity