skywalking定时删除在大并发下引起的性能问题

博客转载自:

https://www.jianshu.com/p/6d2e63801107

昨天上午,运维支持组的小伙伴向我反馈说他们的es集群出了故障,bulk写性能突然下降了,平均1s中只有几百条数据写入

1、背景

SkyWalking作为公司链路采集系统,实时采集线上各个服务的链路数据。采样率为全量,理论上TPS是监控接入工程所有的TPS总和。目前后端使用ES作为数据存储,链路数据保留7天。生产环境目前接入的工程有83个,ES的数据写入,和查询出现了明显的瓶颈。需要对ES做性能调优。

2、现状

  • ES集群
    2台 2核 16g

  • 索引
    1、每个索引2分片、0副本,主要用到的是3个索引,分别是:global_trace、segment、segment_duration
    2、索引数据在ES端保存7天,SkyWalking每5分钟定时删除7日前的数据
    3、索引大小:
    global_trace: 150G
    segment: 222G
    segment_duration: 150G

  • 单索引查询分析
    global_trace:查询 2 个分片中用的 2 个. 724450976 命中. 耗时 6.499 秒
    segment_duration:查询 2 个分片中用的 2 个. 788681707 命中. 耗时 7.662 秒
    segment:查询 2 个分片中用的 2 个. 1304838269 命中. 耗时 11.767 秒

3、主要问题

  • SkyWalking 定时删除堆积

Skywalking的数据TTL策略是通过线程定时调用ES API条件删除历史数据。目前配置是:链路数据存放7天,每5分钟删除7天前的数据。由于ES删除缓慢,导致数据堆积。恶性循环下导致本来设置的TTL时间为90分钟,结果却堆积了近5天数据。目前直接把TTL时间改为了7天,数据删除依然缓慢,几乎没有删除掉,导致数据堆积越来越多。

Skywalking的TTl操作是通过 delete_by_query的方式实现的,这种操作通过全表扫描的方式寻找满足条件的数据,数据体量大了之后非常消耗性能,通过观察监控发现CPU利用率一直处于100%状态,基本没有空闲资源处理其它请求。
做法时禁掉TTL操作,改为凌晨低峰时期删除,优化后的cpu利用率维持在80%-90%。

  • bulk写性能低

TPS吞吐量估算为:800-1800,针对每分钟5w次的写入完全hold不住

bulk写入性能低的一个原因是受delete_by_query的方式影响,解决了上面那个问题后,bulk性能明显提升不少,但依然无法满足大量数据实时写入的需求,那么还有哪些操作可以优化呢?
1、增大索引buffer;indices.memory.index_buffer_size: 20%
2、增大刷新间隔;index.refresh_interval:120s
3、异步写translog; index.translog.durability:async
4、增大CPU核数,提升并发处理能力
5、使用SSD硬盘或者将单块机械硬盘改为多块使用

  • Skywalking整体性能缓慢

Skywalking底层逻辑复杂,会涉及到大量索引关联与聚合操作,每次看板加载都在5秒以上。

官方建议单分片大小合理的区间值是20g~50G,上面3个索引的大小明显超出了这个范围,优化建议:
1、扩大索引分片数量
2、实现按天拆分索引
3、删除7天之前的索引而不是使用delete_by_query
4、增加服务器数量,对索引进行冷热数据分离,不经常使用的索引可以降低分片数量
5、非当日索引强制合并segment段为1

3、4、5基于条件2



作者:_江边城外_
链接:https://www.jianshu.com/p/6d2e63801107
来源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

posted on 2020-12-08 17:14  luzhouxiaoshuai  阅读(3264)  评论(0编辑  收藏  举报

导航