游标 深度分页 deep paging
Solr Deep Paging(solr 深分页) - ickes的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/xl_ickes/article/details/42772521
问题
深分页的问题是很清楚。Solr必须为返回的搜索结果准备一个列表，并返回它的一部分。如果该部分来源于该列表的前面并不难。但如果我们想返回第10000页（每页20条记录）的数据，Solr需要准备一个包含大小为200000（10000 * 20）的列表。这样，它不仅需要时间，还需要内存。像我们现在生产上的历史数据达到了6个亿的数据，如果直接跳转到最后一页，必定内存溢出。
solr4.7是怎么解决这个问题的？
答：Solr 4.7的发布改变了这一状况，引入了游标的概念。游标是一个动态结构，不需要存储在服务器上。游标包含了查询的结果的偏移量，因此，Solr的不再需要每次从头开始遍历结果直到我们想要的记录，游标的功能可以大幅提升深翻页的性能。
用法
游标的使用非常简单。在第一个查询中，我们需要传递一个额外的参数- cursorMark = *，告诉Solr返回游标。在返回中除了搜索结果，我们还可以得到nextCursorMark信息。看看下面这个例子。
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原文链接：https://blog.csdn.net/xl_ickes/article/details/42772521
常见深度分页方式 from+size
es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式，在深度分页的情况下，这种使用方式效率是非常低的，比如
from = 5000, size=10， es 需要在各个分片上匹配排序并得到5000*10条有效数据，然后在结果集中取最后10条
数据返回，这种方式类似于mongo的 skip + size。
除了效率上的问题，还有一个无法解决的问题是，es 目前支持最大的 skip 值是 max_result_window ，默认
为 10000 。也就是当 from + size > max_result_window 时，es 将返回错误
[root@dnsserver ~]# curl -XGET 127.0.0.1:9200/custm/_settings?pretty
{
"custm" : {
"settings" : {
"index" : {
"max_result_window" : "50000",
....
}
}
}
}
最开始的时候是线上客户的es数据出现问题，当分页到几百页的时候，es 无法返回数据，此时为了恢复正常使用，我们采用了紧急规避方案，就是将 max_result_window 的值调至 50000。
[root@dnsserver ~]# curl -XPUT "127.0.0.1:9200/custm/_settings" -d
'{
"index" : {
"max_result_window" : 50000
}
}'
然后这种方式只能暂时解决问题，当es 的使用越来越多，数据量越来越大，深度分页的场景越来越复杂时，如何解决这种问题呢？
另一种分页方式 scroll
为了满足深度分页的场景，es 提供了 scroll 的方式进行分页读取。原理上是对某次查询生成一个游标 scroll_id ， 后续的查询只需要根据这个游标去取数据，直到结果集中返回的 hits 字段为空，就表示遍历结束。scroll_id 的生成可以理解为建立了一个临时的历史快照，在此之后的增删改查等操作不会影响到这个快照的结果。
使用 curl 进行分页读取过程如下：
先获取第一个 scroll_id，url 参数包括 /index/_type/ 和 scroll，scroll 字段指定了scroll_id 的有效生存期，以分钟为单位，过期之后会被es 自动清理。如果文档不需要特定排序，可以指定按照文档创建的时间返回会使迭代更高效。
[root@dnsserver ~]# curl -XGET 200.200.107.232:9200/product/info/_search?pretty&scroll=2m -d
'{"query":{"match_all":{}}, "sort": ["_doc"]}'
# 返回结果
{
"_scroll_id": "cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg3OTA4NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7",
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"hits":{...}
}
后续的文档读取上一次查询返回的scroll_id 来不断的取下一页，如果srcoll_id 的生存期很长，那么每次返回的 scroll_id 都是一样的，直到该 scroll_id 过期，才会返回一个新的 scroll_id。请求指定的 scroll_id 时就不需要 /index/_type 等信息了。每读取一页都会重新设置 scroll_id 的生存时间，所以这个时间只需要满足读取当前页就可以，不需要满足读取所有的数据的时间，1 分钟足以。
[root@dnsserver ~]# curl -XGET '200.200.107.232:9200/_search/scroll?scroll=1m&scroll_id=cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg4NDg2OTpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7'
#返回结果
{
"_scroll_id": "cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzk1ODg3NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7",
"took": 106,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 22424,
"max_score": 1.0,
"hits": [{
"_index": "product",
"_type": "info",
"_id": "did-519392_pdid-2010",
"_score": 1.0,
"_routing": "519392",
"_source": {
....
}
}
]
}
}
所有文档获取完毕之后，需要手动清理掉 scroll_id 。虽然es 会有自动清理机制，但是 srcoll_id 的存在会耗费大量的资源来保存一份当前查询结果集映像，并且会占用文件描述符。所以用完之后要及时清理。使用 es 提供的 CLEAR_API 来删除指定的 scroll_id
## 删掉指定的多个 srcoll_id
[root@dnsserver ~]# curl -XDELETE 127.0.0.1:9200/_search/scroll -d
'{"scroll_id" : ["cXVlcnlBbmRGZXRjaDsxOzg3OTA4NDpTQzRmWWkwQ1Q1bUlwMjc0WmdIX2ZnOzA7"]}'
## 删除掉所有索引上的 scroll_id
[root@dnsserver ~]# curl -XDELETE 127.0.0.1:9200/_search/scroll/_all
## 查询当前所有的scroll 状态
[root@dnsserver ~]# curl -XGET 127.0.0.1:9200/_nodes/stats/indices/search?pretty
{
"cluster_name" : "200.200.107.232",
"nodes" : {
"SC4fYi0CT5mIp274ZgH_fg" : {
"timestamp" : 1514346295736,
"name" : "200.200.107.232",
"transport_address" : "200.200.107.232:9300",
"host" : "200.200.107.232",
"ip" : [ "200.200.107.232:9300", "NONE" ],
"indices" : {
"search" : {
"open_contexts" : 0,
"query_total" : 975758,
"query_time_in_millis" : 329850,
"query_current" : 0,
"fetch_total" : 217069,
"fetch_time_in_millis" : 84699,
"fetch_current" : 0,
"scroll_total" : 5348,
"scroll_time_in_millis" : 92712468,
"scroll_current" : 0
}
}
}
}
}
scroll + scan
当 scroll 的文档不需要排序时，es 为了提高检索的效率，在 2.0 版本提供了 scroll + scan 的方式。随后又在 2.1.0 版本去掉了 scan 的使用，直接将该优化合入了 scroll 中。由于moa 线上的 es 版本是2.3 的，所以只简单提一下。使用的 scan 的方式是指定 search_type=scan
# 2.0-beta 版本禁用 scroll 的排序，使遍历更加高效
[root@dnsserver ~]# curl '127.0.0.1:9200/order/info/_search?scroll=1m&search_type=scan' -d '{"query":{"match_all":{}}'
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search_after 的方式
上述的 scroll search 的方式，官方的建议并不是用于实时的请求，因为每一个 scroll_id 不仅会占用大量的资源（特别是排序的请求），而且是生成的历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上。这种方式往往用于非实时处理大量数据的情况，比如要进行数据迁移或者索引变更之类的。那么在实时情况下如果处理深度分页的问题呢？es 给出了 search_after 的方式，这是在 >= 5.0 版本才提供的功能。
search_after 分页的方式和 scroll 有一些显著的区别，首先它是根据上一页的最后一条数据来确定下一页的位置，同时在分页请求的过程中，如果有索引数据的增删改查，这些变更也会实时的反映到游标上。
为了找到每一页最后一条数据，每个文档必须有一个全局唯一值，这种分页方式其实和目前 moa 内存中使用rbtree 分页的原理一样，官方推荐使用 _uid 作为全局唯一值，其实使用业务层的 id 也可以。
第一页的请求和正常的请求一样，
curl -XGET 127.0.0.1:9200/order/info/_search
{
"size": 10,
"query": {
"term" : {
"did" : 519390
}
},
"sort": [
{"date": "asc"},
{"_uid": "desc"}
]
}
第二页的请求，使用第一页返回结果的最后一个数据的值，加上 search_after 字段来取下一页。注意，使用 search_after 的时候要将 from 置为 0 或 -1
curl -XGET 127.0.0.1:9200/order/info/_search
{
"size": 10,
"query": {
"term" : {
"did" : 519390
}
},
"search_after": [1463538857, "tweet#654323"],
"sort": [
{"date": "asc"},
{"_uid": "desc"}
]
}
总结：search_after 适用于深度分页+ 排序，因为每一页的数据依赖于上一页最后一条数据，所以无法跳页请求。
且返回的始终是最新的数据，在分页过程中数据的位置可能会有变更。这种分页方式更加符合moa的业务场景。
es 库 scroll search 的实现
由于当前服务端的 es 版本还局限于 2.3 ，所以无法使用的更高效的 search_after 的方式，在某些场景中为了能取得所有的数据，只能使用 scroll 的方式代替。以下基于 scroll_search 实现的 c API：
es_cursor * co_es_scroll_search(char* esindex, char* estype,
cJSON* query, cJSON* sort, cJSON* fields, int size, char* routing);
BOOL es_scroll_cursor_next(es_cursor* cursor);
void es_cursor_destroy(es_cursor* cursor);
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具体业务的使用场景如下：
// 1. 获取第一个 scroll_id 和部分数据
es_cursor *cursor = co_es_scroll_search((char*)index_name,(char*)type_name,
queryJ, sortJ, fieldJ, size , routing);
// 2. 迭代处理每一项数据，当前页的数据处理完毕之后会自动根据 scroll_id 去请求下一页，无需业务层关心
while (es_scroll_cursor_next(cursor))
{
cJSON* data = es_cursor_json(cursor); //获取一项数据
....
}
// 3. 销毁游标，同时会清除无效的 scroll_id ，无需业务层关心
es_cursor_destroy(cursor);
附：es 版本变更记录如下
2.0 -> 2.1 -> 2.2 -> 2.3 -> 2.4 -> 5.0 -> 5.1 -> 5.2 -> 5.3 -> 5.4 -> 5.5 -> 5.6 -> 6.0 -> 6.1
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/search-request-body.html#request-body-search-search-after
Pagination of results can be done by using the from and size but the cost becomes prohibitive when the deep pagination is reached. The index.max_result_window which defaults to 10,000 is a safeguard, search requests take heap memory and time proportional to from + size. The Scrollapi is recommended for efficient deep scrolling but scroll contexts are costly and it is not recommended to use it for real time user requests. The search_after parameter circumvents this problem by providing a live cursor. The idea is to use the results from the previous page to help the retrieval of the next page.
search_after is not a solution to jump freely to a random page but rather to scroll many queries in parallel. It is very similar to the scroll API but unlike it, the search_after parameter is stateless, it is always resolved against the latest version of the searcher. For this reason the sort order may change during a walk depending on the updates and deletes of your index.
