背景：

公司日志系统目前日均处理数据10T左右，查询经常出现数据延迟问题且延迟经常在4-5个小时以上，但是服务器的1分钟load值经常不高于5，鉴于解析端的配置为16C_32G的配置，该现象并没有充分的利用CPU资源，单纯的扩容解析器资源虽然能解决问题，但是并没有从根本解决，优化数据流程架构图去除不必要项，并分析解析器性能瓶颈问题到底出现在哪里？

解析器性能分析：

1、开启火焰图分析CPU、内存使用情况：

CPU：

获取CPU 30s内资源耗时使用情况

内存：

获取解析器当前内存使用情况，从kafka获取1346.07MB有效数据，经解析丢弃无效数据剩余1.19G ，但是发送ES却只有377.18MB，剩余数据写入了内存中，显然从kafka获取数据的速度远远大于写入ES的速度。

结论：

由于解析器的本身机制：从kafka获取数据，然后写入Elasticsearch，当服务器内存经常出现报警，此时判断数据出现了积压，Elasticsearch批量提交数据出现了瓶颈，但是该瓶颈可能出现在两方面：

第一、解析器代码的问题 第二、Elasticsearch服务端出现了瓶颈

下图是Elasticsearch服务端监控图，由此图可看出中午业务日志量猛增时，写入数据队列开始出现了排队现象：

优化：

查询Elasticsearch文档以及论坛建议，可从以下方面着手优化：

服务端：

1、index.translog.durability ：async 事务日志和内存缓冲区，调整为异步落盘，一次落盘数据大于512MB，可根据集群规模内存大小适当调整1024MB

2、index.refresh_interval: 增加Elasticsearch执行刷新操作，默认1S，建议对数据不敏感业务调整30s

3、使用负载均衡代理9200端口: 可以减少服务端TCP开销，并且可以避免异常情况下数据重复问题。 如果使用多个节点链接，当ES单个服务端出现响应超时的时候，bulk方法就会重新找下一个节点发送写请求。而ES本身是用写队列的方式落库数据，虽然响应慢，但是实际的写请求已经进入ES，导致数据重复

4、禁用Replicas, 单副本可以提高批量索引速度，关闭服务器swap，选择高性能磁盘

5、自动生成文档ID，让数据能够快速路由到节点

6、设置合理的分片数量number_of_shards，可以把数据存储到更多节点上，支持集群扩容和更好处理并发请求

客户端：

1、使用批量index，Bulk action 单次index大于1000，可根据服务端适量调整5000

2、增加bulk worker扩大批量index线程池，与服务端建立更多的TCP连接传输数据,Elasticsearch 6版本服务端默认200，可适当调整1024，客户端可根据实际情况增加

3、增加bulk size 单次index数据大小5-15MB，可根据服务内存使用情况调整，建议不超过15M

实践

优化后性能对比

1、服务端Elasticsearch：站长素材网集群瞬时写入可达21W/s，相比之前性能已提升3倍

优化前：

优化后：

2、扩大bulk线程池带来更多的连接，相比之前增加3倍，以应对数据高峰期批量写入：

3、16C_32G的配置将服务器性能最大化的利用：

4、Elasticsearch写入延迟和文档数量