ElasticSearch 深度分页解决方案

• • • 常见深度分页方式 from+size
    • 另一种分页方式 scroll
      • scroll + scan
    • search_after 的方式
    • es 库 scroll search 的实现

常见深度分页方式 from+size

es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式，在深度分页的情况下，这种使用方式效率是非常低的，比如

from = 5000, size=10， es 需要在各个分片上匹配排序并得到5000*10条有效数据，然后在结果集中取最后10条

数据返回，这种方式类似于mongo的 skip + size。

除了效率上的问题，还有一个无法解决的问题是，es 目前支持最大的 skip 值是 max_result_window ，默认

为 10000 。也就是当 from + size > max_result_window 时，es 将返回错误

[root@dnsserver ~]# curl -XGET 127.0.0.1:9200/custm/_settings?pretty 
{
  "custm" : {
    "settings" : {
      "index" : {
        "max_result_window" : "50000",
         ....
       }
    }
  }
}

最开始的时候是线上客户的es数据出现问题，当分页到几百页的时候，es 无法返回数据，此时为了恢复正常使用，我们采用了紧急规避方案，就是将 max_result_window 的值调至 50000。
[root@dnsserver ~]# curl -XPUT "127.0.0.1:9200/custm/_settings" -d 
'{ 
    "index" : { 
        "max_result_window" : 50000 
    }
}'

然后这种方式只能暂时解决问题，当es 的使用越来越多，数据量越来越大，深度分页的场景越来越复杂时，如何解决这种问题呢？
另一种分页方式 scroll
为了满足深度分页的场景，es 提供了 scroll 的方式进行分页读取。原理上是对某次查询生成一个游标 scroll_id ， 后续的查询只需要根据这个游标去取数据，直到结果集中返回的 hits 字段为空，就表示遍历结束。scroll_id 的生成可以理解为建立了一个临时的历史快照，在此之后的增删改查等操作不会影响到这个快照的结果。
使用 curl 进行分页读取过程如下：

先获取第一个 scroll_id，url 参数包括 /index/_type/  和 scroll，scroll 字段指定了scroll_id 的有效生存期，以分钟为单位，过期之后会被es 自动清理。如果文档不需要特定排序，可以指定按照文档创建的时间返回会使迭代更高效。

[root@dnsserver ~]# curl -XGET 200.200.107.232:9200/product/info/_search?pretty&scroll=2m -d 
'{"query":{"match_all":{}}, "sort": ["_doc"]}'

# 返回结果
{
  "_scroll_id": "cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg3OTA4NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7",
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
  "total": 1,
  "successful": 1,
  "failed": 0
  },
  "hits":{...}
}


后续的文档读取上一次查询返回的scroll_id 来不断的取下一页，如果srcoll_id 的生存期很长，那么每次返回的 scroll_id 都是一样的，直到该 scroll_id 过期，才会返回一个新的 scroll_id。请求指定的 scroll_id 时就不需要 /index/_type 等信息了。每读取一页都会重新设置 scroll_id 的生存时间，所以这个时间只需要满足读取当前页就可以，不需要满足读取所有的数据的时间，1 分钟足以。

[root@dnsserver ~]# curl -XGET '200.200.107.232:9200/_search/scroll?scroll=1m&scroll_id=cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg4NDg2OTpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7'

#返回结果
{
    "_scroll_id": "cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzk1ODg3NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7",
    "took": 106,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 22424,
        "max_score": 1.0,
        "hits": [{
                "_index": "product",
                "_type": "info",
                "_id": "did-519392_pdid-2010",
                "_score": 1.0,
                "_routing": "519392",
                "_source": {
                    ....
                }
            }
        ]
    }
}


所有文档获取完毕之后，需要手动清理掉 scroll_id 。虽然es 会有自动清理机制，但是 srcoll_id 的存在会耗费大量的资源来保存一份当前查询结果集映像，并且会占用文件描述符。所以用完之后要及时清理。使用 es 提供的 CLEAR_API  来删除指定的 scroll_id

## 删掉指定的多个 srcoll_id 
[root@dnsserver ~]# curl -XDELETE 127.0.0.1:9200/_search/scroll -d 
'{"scroll_id" : ["cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg3OTA4NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7"]}'

## 删除掉所有索引上的 scroll_id 
[root@dnsserver ~]# curl -XDELETE 127.0.0.1:9200/_search/scroll/_all

## 查询当前所有的scroll 状态
[root@dnsserver ~]# curl -XGET 127.0.0.1:9200/_nodes/stats/indices/search?pretty
{
  "cluster_name" : "200.200.107.232",
  "nodes" : {
    "SC4fYi0CT5mIp274ZgH_fg" : {
      "timestamp" : 1514346295736,
      "name" : "200.200.107.232",
      "transport_address" : "200.200.107.232:9300",
      "host" : "200.200.107.232",
      "ip" : [ "200.200.107.232:9300", "NONE" ],
      "indices" : {
        "search" : {
          "open_contexts" : 0,
          "query_total" : 975758,
          "query_time_in_millis" : 329850,
          "query_current" : 0,
          "fetch_total" : 217069,
          "fetch_time_in_millis" : 84699,
          "fetch_current" : 0,
          "scroll_total" : 5348,
          "scroll_time_in_millis" : 92712468,
          "scroll_current" : 0
        }
      }
    }
  }
}

scroll + scan
当 scroll 的文档不需要排序时，es 为了提高检索的效率，在 2.0 版本提供了 scroll + scan 的方式。随后又在 2.1.0 版本去掉了 scan 的使用，直接将该优化合入了 scroll 中。由于moa 线上的 es 版本是2.3 的，所以只简单提一下。使用的 scan 的方式是指定  search_type=scan
# 2.0-beta 版本禁用 scroll 的排序，使遍历更加高效
[root@dnsserver ~]# curl '127.0.0.1:9200/order/info/_search?scroll=1m&search_type=scan'  -d '{"query":{"match_all":{}}'

search_after 的方式
上述的 scroll search 的方式，官方的建议并不是用于实时的请求，因为每一个 scroll_id 不仅会占用大量的资源（特别是排序的请求），而且是生成的历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。这种方式往往用于非实时处理大量数据的情况，比如要进行数据迁移或者索引变更之类的。那么在实时情况下如果处理深度分页的问题呢？es 给出了 search_after 的方式，这是在 >= 5.0 版本才提供的功能。
search_after 分页的方式和 scroll 有一些显著的区别，首先它是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。
为了找到每一页最后一条数据，每个文档必须有一个全局唯一值，这种分页方式其实和目前 moa 内存中使用rbtree 分页的原理一样，官方推荐使用 _uid 作为全局唯一值，其实使用业务层的 id 也可以。

第一页的请求和正常的请求一样，

curl -XGET 127.0.0.1:9200/order/info/_search
{
    "size": 10,
    "query": {
        "term" : {
            "did" : 519390
        }
    },
    "sort": [
        {"date": "asc"},
        {"_uid": "desc"}
    ]
}


第二页的请求，使用第一页返回结果的最后一个数据的值，加上 search_after 字段来取下一页。注意，使用 search_after 的时候要将 from 置为 0 或 -1

curl -XGET 127.0.0.1:9200/order/info/_search
{
    "size": 10,
    "query": {
        "term" : {
            "did" : 519390
        }
    },
    "search_after": [1463538857, "tweet#654323"],
    "sort": [
        {"date": "asc"},
        {"_uid": "desc"}
    ]
}

总结：search_after 适用于深度分页+ 排序，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。
且返回的始终是最新的数据，在分页过程中数据的位置可能会有变更。这种分页方式更加符合moa的业务场景。
es 库 scroll search 的实现
由于当前服务端的 es 版本还局限于 2.3 ，所以无法使用的更高效的 search_after 的方式，在某些场景中为了能取得所有的数据，只能使用 scroll 的方式代替。以下基于 scroll_search 实现的 c API：
es_cursor * co_es_scroll_search(char* esindex, char* estype, 
                    cJSON* query, cJSON* sort, cJSON* fields, int size, char* routing);
BOOL        es_scroll_cursor_next(es_cursor* cursor);
void        es_cursor_destroy(es_cursor* cursor);

具体业务的使用场景如下：
// 1. 获取第一个 scroll_id 和部分数据
es_cursor *cursor = co_es_scroll_search((char*)index_name,(char*)type_name,
                                        queryJ, sortJ, fieldJ, size , routing);
// 2. 迭代处理每一项数据，当前页的数据处理完毕之后会自动根据 scroll_id 去请求下一页，无需业务层关心
while (es_scroll_cursor_next(cursor))
{
    cJSON* data = es_cursor_json(cursor); //获取一项数据
    ....  
}
// 3. 销毁游标，同时会清除无效的 scroll_id ，无需业务层关心
es_cursor_destroy(cursor);

附：es 版本变更记录如下
2.0 -> 2.1 -> 2.2 -> 2.3 -> 2.4 -> 5.0 -> 5.1 -> 5.2 -> 5.3 -> 5.4 -> 5.5 -> 5.6 -> 6.0 -> 6.1