京东ES支持ZSTD压缩算法上线了:高性能,低成本 | 京东云技术团队

原创
01/15 11:00
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1 前言

在《ElasticSearch降本增效常见的方法》一文中曾提到过zstd压缩算法[1],一步一个脚印我们终于在京东ES上线支持了zstd;我觉得促使目标完成主要以下几点原因:

  1. Elastic官方原因:zstd压缩算法没有在Elastic官方的开发计划中;Elastic的licenes变更,很多功能使用受限

  2. ES产品竞争力:提升京东ES产品在业界的竞争力,两大云友商和其他大厂都在陆续支持,在对外比拼的时候,我们需要提升我们这方面的能力

  3. 信创大背景:我们需要对开源组件有更好的自主管控和建设能力

  4. 京东零售ES与云ES产品融合:有更好的机会去打磨我们的ES内核

  5. 降本增效:ztsd压缩算法,能够在降低存储成本的前提下,保证性能几乎不受损,写入性能还有所提升

2 测试结果

测试集群配置:4c8g; 3个数据节点;
测试索引设置:3主分片1副本
测试数据mapping: keyword字段14个,geo_point字段3个,integer字段2个,text字段1个,date字段:2个,ip类型字段1个,boolean字段1个

在考虑到读写性能和压缩比均衡的情况下,我们推荐使用jd_zstd(压缩等级3):

  • jd_zstd(压缩等级3)写入性能相对于best_compression提升38.46%,相对于lz提升5.88%

  • jd_zstd(压缩等级3)存储相对于lz4节省24%,与best_compression基本持平,单位写的gb实际是要比best_compression的存储量小。

下表为es6.8.23版本,在cpu压测到100%时,不通压缩算法下ES的bulk、termquery、rangequery、matchquery等TPS以及压缩比测试结果:

压缩算法       bulk termquery rangequery matchquery 数据存储大小(580W条文档)segment forcemerge为1个 压缩率,基准为lz(ES默认为lz压缩算法)
lz4 34K 7.7K 790 450 13gb -
best_compression 26K 4.7K 780 430 10gb 76.9%
jd_zstd(压缩等级3) 36K 5.4K 790 450 10gb 76.9%
jd_zstd(压缩等级6) 32K 5.6K 790 460 9.8gb 75.38%
jd_zstd(压缩等级9) 25K 5.5K 790 450 9.8gb 75.38%

注意⚠️:测试数据仅供参考,实际情况与用户数据有关

3 适用场景

写多读少的场景,比如日志和监控场景。

4 使用方法

云上ES等待上线后,可以进行申请

目前我们暂时只在内部泰山零售ES上线,支持7.X和6.8.23版本;后续会在云舰ES和公有云ES上线,由于licenes的限制,我们将只推出6.8.23版本。

Q1: 如何申请?
A1: 内部用户:之前在泰山平台申请的杰斯ES,如果使用的是7.X和6.8.23,可以选择版本升级到最新版本。新建集群,直接提工单申请

Q2 ztsd如何使用?
A2: 我们在ES中支持两种zstd压缩等级,用户可以根据自己的业务和数据特性选择合适的压缩等级; ES创建索引时指定index.codec:jd_zstd(压缩等级为3)或者jd_zstd_6(压缩等级为6)即可,其余没有其他任何特殊之处。

注意⚠️:index.codec的压缩算法不支持动态修改,必须创建索引时设定好。

# 创建索引zstdtest 压缩等级为 3
PUT zstdtest
{
    "settings": {
      "index": {
        "codec": "jd_zstd"
      }
    }
}

# 创建索引zstdtest_6 压缩等级为 3
PUT zstdtest_6
{
    "settings": {
      "index": {
        "codec": "jd_zstd_6"
      }
    }
}

5 技术实现

首先我们介绍下ES与Lucene的关系;如下图所示,在集群层面:一个ES集群由多个节点组成。数据层面:1个索引是由多个分片组成的,一个分片可以看是一个Lucene实例;一个分片包含多个segement,一个segement即一组数据的最小单元,包含很多的数据文件。

es集群文件 (1).png

5.1 Lucene文件

lucene[2]的数据文件主要由以下文件组成:

NAME         Extension    Brief Description
Segments File segments_N 存储已经落盘数据的位移提交点
Lock File write.lock 锁文件,防止多个 IndexWriters 写同一个文件
Segment Info .si 存储单个segment的metadata
Compound File .cfs, .cfe 复合文件主要是为了减少文件描述符;在IndexWriterConfig可以配置是否生成复合索引文件;复合文件实质是索引文件的组合,意思是无论是否设置了使用复合文件,总是先生成非复合索引文件,随后在flush阶段,才将这些文件生成.cfs、.cfe文件,其中.liv、.si所以文件不会被组合到.cfs、.cfe中。
Fields .fnm 存储有关字段的信息
Field Index .fdx 指向字段数据的指针;存储了原文数据在原文存储文件中的位置信息,建立起了doc id和原文之间的联系,以支持快速访问和定位
Field Data .fdt 文档的存储字段
Term Dictionary .tim term词典,存储term信息
Term Index .tip Term词典的索引
Frequencies .doc 文档列表,其中包含每个term以及频率
Positions .pos 存储term在索引中出现位置的位置信息
Payloads .pay 存储附加的每个位置元数据信息,如字符偏移和用户payloads
Norms .nvd, .nvm 编码文档和字段的长度以及权重提升因子
Per-Document Values .dvd, .dvm 编码额外的评分因子或其他每个文档的信息
Term Vector Index .tvx 矢量数据的索引文件;将偏移量存储到文档数据文件中
Term Vector Data .tvd term矢量数据
Live Documents .liv 有关哪些文档处于存活的信息;当发生标记删除时会产生该文件
Point values .dii, .dim 保留索引点,如果存在

上述的文件大致可以分为以下几类:

  • 行存相关文件:主要包括原文存储文件.fdt和原文索引文件.fdx。用户写入的原始数据都被存储于.fdt,占比是最大的,Lucene在原文存储上支持LZ4和ZIP(best_compression)压缩。在写入数据时,ES把doc原始数据的整个json结构体当做一个string,存储为_source字段,因此原文存储文件.fdt中_source字段占比最大;部分场景为了节省磁盘存储,直接将该字段关闭,数据查询时仍可通过ES的docvalue_fields获取所有字段的值;

 "_source": {
   "enabled": false
 }

注意⚠️:关闭_source后, update, update_by_query, reindex等功能无法正常使用,因此有update等需求的索引不能关闭_source.

  • 列存相关文件:.dvd文件,常用于OLAP分析,ES使用列存来支持sorting, aggregations和scripts功能。不同文档Document中的同一列(Field)数据相邻存放,加速列聚合分析性查询。相邻每列类型相同,在存储的时候可以进行统一性的编码优化,提高压缩率,减少存储磁盘空间的占用。ES中字段使用doc_values字为true,即为开启列存储。

  • 索引相关文件:主要文件包括字典数据文件.tim和倒排索引.doc文件。ES依靠分词器产生倒排索引,从而具备强大的全文检索能力。索引配置分词器后,将从摄入文档数据中提取分词信息并存储于.tim文件。同一列的分词信息相邻存放,按块组织;.doc文件也被称为"倒排拉链表",记录每一个词项所关联的文档id列表,实现词项到文档的快速倒排查找。倒排索引也会进行压缩,其压缩算法主要有Frame Of Reference、Roaring Bitmap和fst等。

  • 向量数据文件:矢量索引tvx和矢量数据.tvd文件,支持以图搜图,和音频的查找等。通过对摄入实体进行矢量化,然后使用向量搜索算法进行检索。相关向量搜索算法有HNSW[3],近似向量搜索knn[4];elastic公司在今年5月份左右推出用于人工智能的 Elasticsearch 相关性引擎ESRE[5]。

zstd主要压缩为行存储相关文件.fdm、.fdt 和.fdx;如下代码块为压缩文件对比,可以看出在不同的压缩算法中,这几个文件的大小是不同的。

# 为了节省篇幅部分文件省略      
## lz4压缩算法索引testlz4    0 号分片
total 2.4G
-rw-r--r-- 1 admin admin 1.2K Nov 16 16:19 _32.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 1.3G Nov 16 16:19 _32.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin  76K Nov 16 16:19 _32.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  85M Nov 16 16:21 _32.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 149M Nov 16 16:21 _32_Lucene80_0.dvd
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  401 Nov 16 16:21 segments_b
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Oct 16 16:05 write.lock

## best_compression压缩算法索引 testbestcompression   0 号分片
total 1.9G
-rw-r--r-- 1 admin admin  287 Nov 16 17:01 _2b.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 781M Nov 16 17:01 _2b.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin  17K Nov 16 17:01 _2b.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  85M Nov 16 17:03 _2b.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 148M Nov 16 17:03 _2b_Lucene80_0.dvd
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  401 Nov 16 17:03 segments_a
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Oct 16 16:27 write.lock

## zstd压缩等级为3 索引testzstd3   0 号分片
total 1.9G
-rw-r--r-- 1 admin admin  286 Nov 16 17:26 _8e.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 758M Nov 16 17:26 _8e.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin  15K Nov 16 17:26 _8e.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  84M Nov 16 17:29 _8e.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 148M Nov 16 17:29 _8e_Lucene80_0.dvd
-rw-r--r-- 1 admin admin 3.5K Nov 16 17:29 
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  402 Nov 16 17:29 segments_9
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Nov 15 16:50 write.lock

## zstd压缩等级为6 索引testzstd6   0 号分片
total 1.9G
-rw-r--r-- 1 admin admin  286 Nov 16 16:56 _29.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 742M Nov 16 16:56 _29.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin 9.8K Nov 16 16:56 _29.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  86M Nov 16 16:58 _29.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 148M Nov 16 16:58 _29_Lucene80_0.dvd
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  412 Nov 16 16:58 segments_a
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Oct 16 16:04 write.lock

## zstd压缩等级为9 索引testzstd9      0 号分片
total 1.9G
-rw-r--r-- 1 admin admin  286 Nov 16 17:21 _gp.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 738M Nov 16 17:21 _gp.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin  13K Nov 16 17:21 _gp.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  85M Nov 16 17:23 _gp.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 149M Nov 16 17:23 _gp_Lucene80_0.dvd
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  402 Nov 16 17:23 segments_8
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Nov 15 16:50 write.lock

5.2 ES侧实现

理论上来说index.codec支持的压缩算法最好下沉到lucene代码中,目前我们并没有维护lucene代码,因此我们直接ES侧面代码实现。
zstd[1]算法是基于C++实现,而ES是基于java编写,因此借助开源的力量,引入zstd-jni来实现zstd压缩能力.

# zstd_jni版本 1.5.5-1
api "com.github.luben:zstd-jni:${versions.zstd_jni}"

在ES代码中编写自定义的index.codec;扩展CompressionMode压缩模式,自定义实现ZstdCompressor压缩和ZstdDecompressor解压缩方法,可以在这设定zstd的压缩等级以及控制读写数据块大小;最后通过java的spl机制实现加载我们自定义的压缩算法实现类
在server/src/main/resources/META-INF/services/org.apache.lucene.codecs.Codec文件中定义如下.

org.elasticsearch.index.codec.custom.ZstdCodec

注意⚠️:由于ES节点启动的时候,有security检查机制,因此我们需要在server/src/main/resources/org/elasticsearch/bootstrap/security.policy文件中添加代码权限授权策略

grant codeBase "${codebase.zstd-jni}" {
  permission java.lang.RuntimePermission "loadLibrary.*";
  permission java.lang.RuntimePermission "libzstd.*";
};

6 参考文档

[1] https://github.com/facebook/zstd
[2] https://lucene.apache.org/core/8_11_2/core/org/apache/lucene/codecs/lucene87/package-summary.html#package.description
[3] Y. Malkov, D. Yashunin,Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs(2016), IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
[4] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/knn-search.html#approximate-knn
[5] https://mp.weixin.qq.com/s/awxgy9pSgv0lVPTfvzfxBw
[6] https://mp.weixin.qq.com/s/dmJwEpl6CWtv-MLdvR7g

作者:京东科技 杨松柏

来源:京东云开发者社区 转载请注明来源

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