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[Elasticsearch] ES更新問題踩坑記錄

2021-09-11 15:01:47 資料庫

問題描述

我們有個系統設計的時候針對Hive創建表、洗掉表, 需要更新ES中的一個狀態,標記是否洗掉,在幾乎同時執行兩條下面的陳述句的時候,發現在ES 中出現表即使被創建了還是無法被查詢到的情況,針對該問題記錄下排查分析程序.

drop table if exists tmp.test_create_table;
create table if not exists tmp.test_create_table(
id int,
name string
) stored as parquet;

問題排查

查看ES資料

發現ES創建表的狀態沒有正常更新 yn 還是0

查看日志

查看日志, 截取部分關鍵資訊:

ReceiverController] [4eb1c8fd7b6987ae] - 接收的hive元資料為:{"data":  ...
"eventType":"DROP_TABLE" ...

ReceiverController] [d1aa226b8739d352] - 接收的hive元資料為:{"data": ...
"eventType":"CREATE_TABLE" ...

[Kafka-Consume-Thread-bigdata_aa-0]  [ec812addb0bf424d] - update table data to es: ... "yn":0}

[Kafka-Consume-Thread-bigdata_aa-0] [3085b7329053aaac] - update table data to es:  ... "yn":1}

日志里有幾個關鍵線索:

  1. 建表與洗掉表的Hive元資料資訊正常上報上來了

  2. 建表刪表事件都執行了更新資料到ES的操作, [Kafka-Consume-Thread-bigdata_aa-0] 可以看出是單執行緒更新ES, 所以不會存在多執行緒并發的問題

  3. 基本可以定位是在es更新這塊出問題了

看對應代碼

final TableDocBean docBean = baseSearchService.getById(id);
setValueForBean(afterColumns, docBean);

log.info("update table data to es: {}", JSON.toJSONString(docBean));
baseSearchService.update(docBean);

代碼先通過表id 獲取對應ES檔案,然后賦值 執行更新資料操作

這塊沒有看出什么問題,考慮到兩個事件同時執行時間間隔較短,采用了在代碼里Thread.sleep(1000) 睡眠下試試,發現兩條SQL陳述句同時執行的基本每次都成功,可以在ES搜索到.

這種操作不免讓人覺得ES里執行更新操作,肯定是有延遲的,具體為什么延遲,就需要看下ES的更新原理

更新原理

image

ES更新請求先將index-buffer中檔案(document)決議完成的segment寫到filesystem cache之中,這樣避免了比較損耗性能io操作,又可以使document可以被搜索 , 從index-buffer中取資料到filesystem cache中的程序叫做refresh,es默認的refresh間隔時間是1s

ES資料在更新的時候并不是在原來的資料上做修改的, 而是找到該資料的索引Id,把原來的資料刪掉,再重新插入一條,但索引id是相同的

當洗掉、更新兩個操作間隔很短時間執行,上一個資料還沒有refresh 到 FileSystem Cache區域,就無法查詢,final TableDocBean docBean = baseSearchService.getById(id);
獲取不到資料,所以會導致資料更新失敗

解決方案

修改ES refresh到cache區域間隔時間:

curl -XPUT  http://ip:9200/meta_es_data/_settings?pretty -d '
 { 
     "refresh_interval" : "500ms"
     
 }'

在每次更新操作后,休眠1s:

baseSearchService.update(docBean);

Thread.sleep(1000);

ES 請求介面有請求后強制重繪方法,但是一般用于測驗,不建議線上用

setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.IMMEDIATE);

總結

  1. 不要忽視一個看起來貌似是一個小的問題,其背后有一定的設計、原理在里面
  2. 代碼關鍵處加一些有意義且清晰的日志是非常必要的, 可以提高解決問題的效率
  3. 排查問題就像破案,要有耐心找到一個個關鍵線索,最終破案. 現實作業中解決問題的能力非常重要
本文作者: chaplinthink, 關注領域:大資料、基礎架構、系統設計, 一個熱愛學習、分享的大資料工程師

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/299296.html

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