面试题：ElasticSearch中doc_as_upsert对性能的影响

Question

深入分析在使用doc_as_upsert参数时，对ElasticSearch集群性能的影响，包括但不限于读写性能、资源消耗等方面，并说明如何优化以降低负面影响。

Answer 1

读写性能影响

1. 写入性能
   • 优势：使用doc_as_upsert参数时，如果文档不存在，Elasticsearch 会执行插入操作；如果文档已存在，则执行更新操作。这种“二合一”的操作减少了客户端额外的判断逻辑和请求次数，在一定程度上提高了写入效率。例如，在批量处理数据时，客户端无需先查询文档是否存在再决定插入或更新，直接以doc_as_upsert方式发送请求，减少了网络交互，从而提高写入性能。
   • 劣势：由于每次请求都需要进行判断是插入还是更新，这增加了 Elasticsearch 节点的处理复杂度。对于高并发写入场景，可能会导致节点负载增加，写入性能下降。特别是在文档更新频率较高且文档较大的情况下，更新操作涉及到文档的重新索引，会消耗较多的资源，影响整体写入性能。
2. 读取性能
   • 一般无直接影响：doc_as_upsert主要影响写入操作，对读取性能通常没有直接的影响。但是，如果由于使用doc_as_upsert导致写入性能下降，使得数据不能及时更新到索引中，可能间接影响读取数据的实时性。例如，用户期望读取到最新的数据，但由于写入延迟，读取到的还是旧数据。

资源消耗影响

1. CPU 消耗
   • 增加 CPU 负载：doc_as_upsert操作需要节点判断文档是否存在，无论是插入还是更新操作，都涉及到索引的相关操作，如文档的解析、路由计算等。这些操作都需要 CPU 资源，特别是在高并发场景下，会显著增加 CPU 的负载。例如，在每秒有大量doc_as_upsert请求时，CPU 使用率可能会飙升，导致节点响应变慢。
2. 内存消耗
   • 影响内存使用：更新操作可能需要额外的内存来存储临时数据，如旧版本的文档（如果需要保留历史版本）或更新过程中的中间数据。如果doc_as_upsert操作频繁且文档较大，可能会导致内存使用量增加。此外，Elasticsearch 的索引缓存也可能受到影响，因为新的或更新的文档需要占用缓存空间，可能会挤出其他文档，影响缓存命中率。
3. 磁盘 I/O 消耗
   • 写入时磁盘 I/O 增加：插入操作需要将新文档写入磁盘，更新操作如果涉及到文档的大幅修改，可能也需要磁盘 I/O 操作来更新索引。在使用doc_as_upsert时，无论是插入还是更新，都会增加磁盘 I/O 的负载。特别是在使用机械磁盘时，频繁的 I/O 操作可能成为性能瓶颈。

优化措施

1. 批量操作
   • 使用 Bulk API：将多个doc_as_upsert请求合并为一个批量请求，通过Bulk API发送。这样可以减少网络开销和节点处理请求的次数，降低 CPU 和网络资源的消耗。例如，将原本 100 个单个的doc_as_upsert请求合并为一个批量请求，只需要一次网络传输，大大提高了写入效率。
2. 合理设置索引参数
   • 调整刷新间隔：适当增大索引的刷新间隔（index.refresh_interval），可以减少频繁的索引刷新操作，降低磁盘 I/O 和 CPU 消耗。例如，将默认的 1 秒刷新间隔调整为 5 秒或更长，这在一定程度上会牺牲数据的实时性，但能显著提高写入性能。不过要根据业务对数据实时性的要求来合理调整。
   • 优化副本数量：减少副本数量可以降低写入时的数据复制开销，提高写入性能。但同时要考虑数据的可用性和容错性，不能过度减少副本。例如，如果业务对数据可用性要求不是特别高，可以将副本数量从默认的 1 个减少到 0 个，在写入完成后再根据需要增加副本。
3. 硬件优化
   • 使用高性能硬件：采用 SSD 磁盘替代机械磁盘，可以显著提高磁盘 I/O 性能，减少doc_as_upsert操作时的磁盘 I/O 瓶颈。此外，增加服务器的内存和 CPU 资源，也能提升节点处理高并发doc_as_upsert请求的能力。
4. 客户端优化
   • 减少不必要的更新：在客户端对数据进行预处理，判断数据是否真的需要更新。例如，通过比较本地缓存的数据和要更新的数据，只有在数据有实质性变化时才发送doc_as_upsert请求，避免无效的更新操作，从而减轻 Elasticsearch 集群的负担。