现场填坑系列：使用bulk操作提高性能，解决mongoshake 向ES同步延迟。

标签：依赖   代码段   分析   lse   文本文件   根据   shadow   需要   写入   

接到现场报告，MongoDB向ES同步数据延迟越来越大，有的已经超过10个小时，造成客户新加入的用户无法被搜索出来。由于在系统中ES类似于数仓，很多统计和第三方接系统都需要从ES获取数据，所以也影响了一些其他依赖ES数据的功能和业务。

架构简图

tomcat------日志数据----->logstash-------日志数据--->|      E  S

mongodb---业务数据--->mongoshake---业务数据 -->|      集群

日志通过logstash同步到ES，业务数据通过mongoshake自己实现的ES推送组件推送到ES。ES 5台构成一个集群。

问题现象

1. 延迟只发生在第二条通路，第一条通路虽然也有较大并发，但不发生延迟；
2. 且延迟在业务峰期才会出现，非高峰期延迟不严重或没有延迟；
3. 通过上面的描述可以确定此延迟于业务相关，且与mongoshake推送的实现方式相关；

初步分析

这个结构在两个异地机房各有一套，中间通过同步机制同步。由于业务数据是从本地mongodb同步到本地ES发生延迟，首先排除是双机房间传输带宽问题。

会不会是ES在业务高峰期负载过高，造成推送延迟：可能性有，但是较低，因为如果是ES查询并不慢，且如果是由此造成，logstash 推送也应该受到影响。对ES的性能监控也可以印证这个问题。

会不会是两种数据业务的不同造成的性能差异：logstash的数据主要是日志，插入为主，mongoshake的数据是业务数据，涉及到对以前的数据进行修改：确实有可能，但比较起来延迟不应该有如此之大，一个秒级延迟，一个天级延迟，还是首先考虑实现机制问题。

同步机制

mongoshake向ES同步机制，是将需要在ES存放的几张表的oplog在ES回放，此程序由我们的开发人员扩展的mongoshake ES组件完成。

oplog ----- mongoshake----- oplog replay----->ES

联合高峰期延迟增加的现象，可以猜测高峰期业务数据操作造成的oplog有大量增加，由于mongoshake本身（除非修改源码）只能筛选表，不能筛选哪些表的具体日志，只要是这几张包的oplog都会同步，所以造成延迟。到底是oplog过多需要筛选，还是同步能力太低需要改进，我们需要进一步查证。

推送能力统计

现场人员查看了一段时间的同步量，对现有机制的oplog处理及回放能力进行统计。

第一次统计：130秒同步 2186

第二次统计：180秒同步 2714

可见平均每秒能力不足20条日志，肯定是过低。那么客户现场实际业务每秒到底要产生多少条数据？这个问题要查清楚，作为推送性能优化的底线。

实际业务oplog情况分析

对客户业务能力进行统计，需要将一整天的oplog导出，oplog由于没有索引，虽然可以直接通过find，并给出ts 查询，但由于有40G数据，查询及其缓慢 。所以我们选择将数据导出到文本文件，进行分析

start=$(date +%s -d "2020-03-24 08:00:00")
end=$(date +%s -d "2020-03-24 10:00:00")
mongodump -h localhost -d local -c oplog.rs -q ‘{"ts":{$gt:Timestamp(‘$start‘,1),$lt:Timestamp(‘$end‘,1)}}‘ -o /home/backup
cd /home/backup/local
bsondump oplog.rs.bson > oplog.rs.txt

进一步对oplog进行分析，在vim中分别统计每个小时的日志数量，可以得到下表：横轴是北京时间24个小时，纵轴是oplog数量，其中灰色是oplog中需要同步到ES的

?

可以看出高峰期oplog大量增长，需要同步的日志超过150000，平均每秒42条oplog需要同步。而处理能力不到20，所以高峰期一个小时的数据往往需要2-3个小时才能同步完成，且从8点开始，一直都下午18点，实际oplog产生都超过处理能力。

往下的优化方向，一个是减少日志，一个是增加处理能力，高峰期每秒42条日志已经不高，虽然可以优化，但可优化范围有限。增加处理能力才是关键。

开发查看ES同步代码，原有代码使用逐条同步模式，同步一条，获取一条，同时采用性能较低的脚本同步方式，现在使用批量处理（实现参照mongoshake 向mongodb同步的 direct writer实现。批量调用elastic Client 提供的bulk api进行操作）

bulkRequest := bw.client.Bulk()
	
for _, log := range oplogs {

   ......
   bulkRequest.Add(elastic.NewBulkDeleteRequest().Index(index).Type(doc_type).Id(id))
		
}

bulkResponse, err := bulkRequest.Do(context.Background())

对update 中的unset（删除字段） 进行处理，因为unset执行有速度有瓶颈，所以根据实际情况直接改为将字段置空；

for _, v := range unsets {
	doc[v] = nil
}

效果

在进行上述操作后，单线程情况下数据处理的速度超过每秒1000条（未严格测试），新同步代码几分钟就能同步一个小时的oplog，完全达到性能要求。

讨论

oplog优化

由于ES同步性能大幅提高，所以可以不用继续优化oplog，但是oplog可以反映关键业务对数据库的访问情况，特别是写入，在mongodb replica set中只能在primary 节点完成，即使增加节点也无法分担流量，所以对oplog的进一步分析依然必要。同时oplog中包含数量的大小，也对replicaset 的同步带宽有影响，特别是出现跨机房同步的情况时。

所以更进一步，我们还对业务oplog进行了分析，此分析我们会在别的文章中讨论。

多线程执行

注意这里ES同步没有使用多线程处理，主要是考虑业务数据多线程操作的事务性。要实现此种事务，需要对mongodb本身进行一定改造。对mongodb源码改造实现双向同步和多线程写入会在其他文章中讨论。

现场填坑系列：使用bulk操作提高性能，解决mongoshake 向ES同步延迟。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yizhu2000/p/12866577.html