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es客戶端執行緒池配置

2020-11-03 03:51:03 其他

業務背景

原大資料團隊不再維護DB資料同步至es的服務，由我們業務團隊自己維護，實作方案：使用canal監聽DB binlog，將資料寫入es

問題描述

為啥要看es執行緒池呢？因為線上突然瘋狂報錯es執行緒池被打滿，但竟然看不懂該如何修改es執行緒池配置，線上例外堆疊如下：

EsRejectedExecutionException[rejected execution of org.elasticsearch.transport.TransportService$7@4d334adf on EsThreadPoolExecutor[bulk, queue capacity = 2000, org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsThreadPoolExecutor@3c0a3704[Running, pool size = 16, active threads = 16, queued tasks = 2009, completed tasks = 284167676]]]
	at org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsAbortPolicy.rejectedExecution(EsAbortPolicy.java:50)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(ThreadPoolExecutor.java:823)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1369)
	at org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsThreadPoolExecutor.doExecute(EsThreadPoolExecutor.java:94)
	at org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsThreadPoolExecutor.execute(EsThreadPoolExecutor.java:89)
	at org.elasticsearch.transport.TransportService.sendLocalRequest(TransportService.java:614)
	at org.elasticsearch.transport.TransportService.access$000(TransportService.java:73)
	at org.elasticsearch.transport.TransportService$3.sendRequest(TransportService.java:133)
	at org.elasticsearch.transport.TransportService.sendRequestInternal(TransportService.java:562)
	at org.elasticsearch.transport.TransportService.sendRequest(TransportService.java:495)
	at org.elasticsearch.transport.TransportService.sendRequest(TransportService.java:483)
	at org.elasticsearch.action.support.replication.TransportReplicationAction$ReroutePhase.performAction(TransportReplicationAction.java:751)
	at org.elasticsearch.action.support.replication.TransportReplicationAction$ReroutePhase.performLocalAction(TransportReplicationAction.java:670)
	at org.elasticsearch.action.support.replication.TransportReplicationAction$ReroutePhase.doRun(TransportReplicationAction.java:658)
	at org.elasticsearch.common.util.concurrent.AbstractRunnable.run(AbstractRunnable.java:37)
	at org.elasticsearch.action.support.replication.TransportReplicationAction.doExecute(TransportReplicationAction.java:147)
	at org.elasticsearch.action.support.replication.TransportReplicationAction.doExecute(TransportReplicationAction.java:93)
	at org.elasticsearch.action.support.TransportAction$RequestFilterChain.proceed(TransportAction.java:170)
	at org.elasticsearch.action.support.TransportAction.execute(TransportAction.java:142)
	at org.elasticsearch.action.support.replication.TransportReplicationAction$OperationTransportHandler.messageReceived(TransportReplicationAction.java:222)
	at org.elasticsearch.action.support.replication.TransportReplicationAction$OperationTransportHandler.messageReceived(TransportReplicationAction.java:219)
	at org.elasticsearch.transport.RequestHandlerRegistry.processMessageReceived(RequestHandlerRegistry.java:69)
	at org.elasticsearch.transport.TcpTransport$RequestHandler.doRun(TcpTransport.java:1488)
	at org.elasticsearch.common.util.concurrent.AbstractRunnable.run(AbstractRunnable.java:37)
	at org.elasticsearch.common.util.concurrent.EsExecutors$1.execute(EsExecutors.java:109)
	at org.elasticsearch.transport.TcpTransport.handleRequest(TcpTransport.java:1445)
	at org.elasticsearch.transport.TcpTransport.messageReceived(TcpTransport.java:1329)
	at org.elasticsearch.transport.netty4.Netty4MessageChannelHandler.channelRead(Netty4MessageChannelHandler.java:74)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:363)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:349)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:341)
	at io.netty.handler.codec.ByteToMessageDecoder.fireChannelRead(ByteToMessageDecoder.java:293)
	at io.netty.handler.codec.ByteToMessageDecoder.fireChannelRead(ByteToMessageDecoder.java:280)
	at io.netty.handler.codec.ByteToMessageDecoder.callDecode(ByteToMessageDecoder.java:396)
	at io.netty.handler.codec.ByteToMessageDecoder.channelRead(ByteToMessageDecoder.java:248)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:363)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:349)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:341)
	at io.netty.channel.ChannelInboundHandlerAdapter.channelRead(ChannelInboundHandlerAdapter.java:86)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:363)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:349)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:341)
	at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline$HeadContext.channelRead(DefaultChannelPipeline.java:1334)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:363)
	at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:349)
	at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline.fireChannelRead(DefaultChannelPipeline.java:926)
	at io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel$NioByteUnsafe.read(AbstractNioByteChannel.java:129)
	at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKey(NioEventLoop.java:642)
	at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeysPlain(NioEventLoop.java:527)
	at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeys(NioEventLoop.java:481)
	at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:441)
	at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$5.run(SingleThreadEventExecutor.java:858)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

問題分析

分析個錘子哦，很明顯es執行緒池被打滿了，且執行緒池配置相當過分，只有16的size，es的執行緒池默認值也是很過分啦
服務中es客戶端初始化代碼

InetSocketTransportAddress[] addresses = new InetSocketTransportAddress[hostNames.length];
for (int i = 0; i < hostNames.length; i++) {
    addresses[i] = new InetSocketTransportAddress(
            new InetSocketAddress(hostNames[i], esOutputConfig.getPort()));
}
Settings.Builder builder = Settings.builder()
        .put("cluster.name", esOutputConfig.getClusterName());
Settings settings = builder.build();
transportClient = new PreBuiltTransportClient(settings);
transportClient.addTransportAddresses(addresses);
transportClients.add(transportClient);

問題解決

調大執行緒池配置，
起初由于不知道怎樣配置es執行緒池數量，且查資料也沒查到，臨時方案：增加es客戶端數量（變相調增執行緒池大小），

查看es代碼，增加配置如下

Settings.Builder builder = Settings.builder()
        .put("cluster.name", esOutputConfig.getClusterName());
if (taskConfig.getName().contains("order_detail_shard")
        || taskConfig.getName().contains("order_shard")) {
    builder.put("thread_pool.bulk.size", 100);

看到V1版本就應該知道結論了吧，沒錯，沒生效，線上依然瘋狂報錯執行緒被打滿，size依然是16

查看es客戶端執行緒池原始碼

執行緒池代碼，N多個執行緒池，重點在于要搞懂es配置Settings的使用方法

public ThreadPool(final Settings settings, final ExecutorBuilder<?>... customBuilders) {
    super(settings);
    assert Node.NODE_NAME_SETTING.exists(settings);
    final Map<String, ExecutorBuilder> builders = new HashMap<>();
    final int availableProcessors = EsExecutors.boundedNumberOfProcessors(settings);
    final int halfProcMaxAt5 = halfNumberOfProcessorsMaxFive(availableProcessors);
    final int halfProcMaxAt10 = halfNumberOfProcessorsMaxTen(availableProcessors);
    final int genericThreadPoolMax = boundedBy(4 * availableProcessors, 128, 512);
    builders.put(Names.GENERIC, new ScalingExecutorBuilder(Names.GENERIC, 4, genericThreadPoolMax, TimeValue.timeValueSeconds(30)));
    builders.put(Names.INDEX, new FixedExecutorBuilder(settings, Names.INDEX, availableProcessors, 200));
    builders.put(Names.BULK, new FixedExecutorBuilder(settings, Names.BULK, availableProcessors, 200)); // now that we reuse 
	...
}

我們業務場景主要使用的寫入執行緒池，BULK執行緒池：FixedExecutorBuilder

FixedExecutorBuilder(final Settings settings, final String name, final int size, final int queueSize) {
    this(settings, name, size, queueSize, "thread_pool." + name);
}

size為availableProcessors引數

availableProcessors引數取值邏輯

public static final Setting<Integer> PROCESSORS_SETTING =
Setting.intSetting("processors", Math.min(32, Runtime.getRuntime().availableProcessors()), 1, Property.NodeScope);
public static int boundedNumberOfProcessors(Settings settings) {
    /* This relates to issues where machines with large number of cores
     * ie. >= 48 create too many threads and run into OOM see #3478
     * We just use an 32 core upper-bound here to not stress the system
     * too much with too many created threads */
    return PROCESSORS_SETTING.get(settings);
}

初始化Settings，該Settings構造器引數含義：

  1. 配置key：processors
  2. 默認值提供者函式：與入參無關，直接回傳默認值
  3. 最小值提供者函式：將入參轉為Integer，并且入參在最小值-最大值之間，否則拋出引數例外
  4. 屬性
public static Setting<Integer> intSetting(String key, int defaultValue, int minValue, Property... properties) {
    return new Setting<>(key, (s) -> Integer.toString(defaultValue), (s) -> parseInt(s, minValue, key), properties);
}

即availableProcessors的取值邏輯為：min(32與cpu核心數)取最小值作為默認值，最小值為硬編碼1

FixedExecutorBuilder構造器

  1. settings：構造客戶端時由開發者自定義的配置資訊
  2. name：配置名稱，例如：Names.BULK
  3. size：大小
  4. prefix：配置前綴
public FixedExecutorBuilder(final Settings settings, final String name, final int size, final int queueSize, final String prefix) {
    super(name);
    final String sizeKey = settingsKey(prefix, "size");
    this.sizeSetting =
        new Setting<>(
            sizeKey,
            s -> Integer.toString(size),
            s -> Setting.parseInt(s, 1, applyHardSizeLimit(settings, name), sizeKey),
            Setting.Property.NodeScope);
    final String queueSizeKey = settingsKey(prefix, "queue_size");
    this.queueSizeSetting =
        Setting.intSetting(queueSizeKey, queueSize, Setting.Property.NodeScope);
}

暫不關心佇列配置，sizeSetting配置構造器引數含義：

  1. sizeKey：配置key
  2. 默認值提供者函式：與入參無關，直接回傳默認值，即：availableProcessors
  3. parser：配置決議函式，根據配置的字串決議出結果型別資料，
  4. 屬性

配置決議函式parser

  1. 最小值：硬編碼為1
  2. 最大值：applyHardSizeLimit，如果配置名稱為：BULK、INDEX，則使用availableProcessors+1（即最大值實際為availableProcessors），否則為Integer最大值
  3. sizeKey：前綴+size拼接，實際規則：“thread_pool.”+name+“size”，例如：“thread_pool.bulk.size”

構建執行緒池：FixedExecutorBuilder
根據開發者提供的settings配置構建執行緒池

final ExecutorBuilder.ExecutorSettings executorSettings = entry.getValue().getSettings(settings);
final ExecutorHolder executorHolder = entry.getValue().build(executorSettings, threadContext);

獲取配置：org.elasticsearch.threadpool.ExecutorBuilder#getSettings，執行緒池構建者實作類：org.elasticsearch.threadpool.FixedExecutorBuilder#getSettings

@Override
FixedExecutorSettings getSettings(Settings settings) {
    final String nodeName = Node.NODE_NAME_SETTING.get(settings);
    final int size = sizeSetting.get(settings);
    final int queueSize = queueSizeSetting.get(settings);
    return new FixedExecutorSettings(nodeName, size, queueSize);
}

Setting獲取配置邏輯

public T get(Settings settings) {
    String value = getRaw(settings);
    try {
        return parser.apply(value);
    } ...
}

獲取配置值

  1. 配置key為：sizeSetting.getKey()，即：thread_pool.bulk.size
  2. 默認值提供者函式：與入參無關，直接回傳默認值，即：availableProcessors，有效cpu核心數
// 1. settings：開發者自定義引數配置
// 2. getKey()：當前setting實體的key，例如：sizeSetting
// 3. defaultValue：當前setting實體的默認值提供者函式，例如：sizeSetting
public String getRaw(Settings settings) {
    checkDeprecation(settings);
    return settings.get(getKey(), defaultValue.apply(settings));
}

此時不會回傳默認值，因為我們配置了thread_pool.bulk.size=100

配置決議函式決議配置值，配置最小值為1，最大值為有效cpu核心數量，即：availableProcessors+1，線上機器為16核，最大值為：16

s -> Setting.parseInt(s, 1, applyHardSizeLimit(settings, name), sizeKey);
// applyHardSizeLimit
private int applyHardSizeLimit(final Settings settings, final String name) {
    if (name.equals(ThreadPool.Names.BULK) || name.equals(ThreadPool.Names.INDEX)) {
        return 1 + EsExecutors.boundedNumberOfProcessors(settings);
    } else {
        return Integer.MAX_VALUE;
    }
}

因此修改的配置沒有生效，因為100（thread_pool.bulk.size）>16（有效cpu核心數）直接拋出引數例外

總結

es客戶端配置，對于bulk、index兩個執行緒池的大小如果想要修改不能單單修改執行緒池配置，還需要一并修改jvm所在服務器的cpu有效核心數配置，修改后的代碼如下，問題解決

Settings.Builder builder = Settings.builder()
        .put("cluster.name", esOutputConfig.getClusterName());
if (taskConfig.getName().contains("order_detail_shard")
        || taskConfig.getName().contains("order_shard")) {
    builder.put("thread_pool.bulk.size", 100)
            .put("thread_pool.bulk.queue_size", 100)
            .put("processors", 200);

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