基础19 ElasticSearch 上机动手实战演练bulk批量增删改
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概述
1、bulk语法
POST /_bulk
{ "delete": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "3" }}
{ "create": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "12" }}
{ "test_field": "test12" }
{ "index": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "2" }}
{ "test_field": "replaced test2" }
{ "update": { "_index": "test_index", "_type": "test_type", "_id": "1", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"test_field2" : "bulk test1"} }
每一个操作要两个json串,语法如下:
{"action": {"metadata"}}
{"data"}
举例,比如你现在要创建一个文档,放bulk里面,看起来会是这样子的:
{"index": {"_index": "test_index", "_type", "test_type", "_id": "1"}}
{"test_field1": "test1", "test_field2": "test2"}
有哪些类型的操作可以执行
- 1)delete:删除一个文档,只要1个json串就可以了
- 2)create:PUT /index/type/id/_create,强制创建
- 3)index:普通的put操作,可以是创建文档,也可以是全量替换文档
- 4)update:执行的partial update操作
bulk api对json的语法,有严格的要求,每个json串不能换行,只能放一行,同时一个json串和一个json串之间,必须有一个换行
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "json_e_o_f_exception",
"reason": "Unexpected end-of-input: expected close marker for Object (start marker at [Source: org.elasticsearch.transport.netty4.ByteBufStreamInput@5a5932cd; line: 1, column: 1])\n at [Source: org.elasticsearch.transport.netty4.ByteBufStreamInput@5a5932cd; line: 1, column: 3]"
}
],
"type": "json_e_o_f_exception",
"reason": "Unexpected end-of-input: expected close marker for Object (start marker at [Source: org.elasticsearch.transport.netty4.ByteBufStreamInput@5a5932cd; line: 1, column: 1])\n at [Source: org.elasticsearch.transport.netty4.ByteBufStreamInput@5a5932cd; line: 1, column: 3]"
},
"status": 500
}
{
"took": 41,
"errors": true,
"items": [
{
"delete": {
"found": true,
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "10",
"_version": 3,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"status": 200
}
},
{
"create": {
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "3",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true,
"status": 201
}
},
{
"create": {
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "2",
"status": 409,
"error": {
"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[test_type][2]: version conflict, document already exists (current version [1])",
"index_uuid": "6m0G7yx7R1KECWWGnfH1sw",
"shard": "2",
"index": "test_index"
}
}
},
{
"index": {
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "4",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true,
"status": 201
}
},
{
"index": {
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "2",
"_version": 2,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": false,
"status": 200
}
},
{
"update": {
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "1",
"_version": 3,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"status": 200
}
}
]
}
bulk操作中,任意一个操作失败,是不会影响其他的操作的,但是在返回结果里,会告诉你异常日志
POST /test_index/_bulk
{ "delete": { "_type": "test_type", "_id": "3" }}
{ "create": { "_type": "test_type", "_id": "12" }}
{ "test_field": "test12" }
{ "index": { "_type": "test_type" }}
{ "test_field": "auto-generate id test" }
{ "index": { "_type": "test_type", "_id": "2" }}
{ "test_field": "replaced test2" }
{ "update": { "_type": "test_type", "_id": "1", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"test_field2" : "bulk test1"} }
POST /test_index/test_type/_bulk
{ "delete": { "_id": "3" }}
{ "create": { "_id": "12" }}
{ "test_field": "test12" }
{ "index": { }}
{ "test_field": "auto-generate id test" }
{ "index": { "_id": "2" }}
{ "test_field": "replaced test2" }
{ "update": { "_id": "1", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"test_field2" : "bulk test1"} }
2、bulk size最佳大小
bulk request会加载到内存里,如果太大的话,性能反而会下降,因此需要反复尝试一个最佳的bulk size。一般从10005000条数据开始,尝试逐渐增加。另外,如果看大小的话,最好是在515MB之间。
3、bulk api的奇特json格式与底层性能优化关系
bulk api奇特的json格式
{"action": {"meta"}}\n
{"data"}\n
{"action": {"meta"}}\n
{"data"}\n
为什么不使用:
[{
"action": {
},
"data": {
}
}]
1、bulk中的每个操作都可能要转发到不同的node的shard去执行
2、如果采用比较良好的json数组格式
允许任意的换行,整个可读性非常棒,读起来很爽,es拿到那种标准格式的json串以后,要按照下述流程去进行处理
(1)将json数组解析为JSONArray对象,这个时候,整个数据,就会在内存中出现一份一模一样的拷贝,一份数据是json文本,一份数据是JSONArray对象
(2)解析json数组里的每个json,对每个请求中的document进行路由
(3)为路由到同一个shard上的多个请求,创建一个请求数组
(4)将这个请求数组序列化
(5)将序列化后的请求数组发送到对应的节点上去
- 3、耗费更多内存,更多的jvm gc开销
我们之前提到过bulk size最佳大小的那个问题,一般建议说在几千条那样,然后大小在10MB左右,所以说,可怕的事情来了。假设说现在100个bulk请求发送到了一个节点上去,然后每个请求是10MB,100个请求,就是1000MB = 1GB,然后每个请求的json都copy一份为jsonarray对象,此时内存中的占用就会翻倍,就会占用2GB的内存,甚至还不止。因为弄成jsonarray之后,还可能会多搞一些其他的数据结构,2GB+的内存占用。
占用更多的内存可能就会积压其他请求的内存使用量,比如说最重要的搜索请求,分析请求,等等,此时就可能会导致其他请求的性能急速下降 另外的话,占用内存更多,就会导致java虚拟机的垃圾回收次数更多,跟频繁,每次要回收的垃圾对象更多,耗费的时间更多,导致es的java虚拟机停止工作线程的时间更多
- 4、现在的奇特格式
{"action": {"meta"}}\n
{"data"}\n
{"action": {"meta"}}\n
{"data"}\n
(1)不用将其转换为json对象,不会出现内存中的相同数据的拷贝,直接按照换行符切割json
(2)对每两个一组的json,读取meta,进行document路由
(3)直接将对应的json发送到node上去
- 5、最大的优势在于,不需要将json数组解析为一个JSONArray对象,形成一份大数据的拷贝,浪费内存空间,尽可能地保证性能