ElasticSearch实战：零停机索引重建方案和DeepPaging性能解决方案

在实际应用中，我们经常需要对ElasticSearch中的索引进行重建。但是，重建索引可能会导致应用无法访问索引数据，造成停机时间。为了解决这个问题，我们需要采取一些策略：

零停机索引重建方案：外部数据导入

一种常见的零停机索引重建方案是通过外部数据导入。我们可以将数据导出到外部存储，然后在导入到新的索引中。这种方法可以避免应用停机，但是需要额外的存储空间和导入时间。

以下是外部数据导入的详细步骤，确保数据的完整性和准确性：

准备数据源：在开始导入数据之前，首先要准备好数据源。这可能是数据库、日志文件、API接口或其他数据存储方式。确保数据源的可靠性和完整性至关重要。

消息队列设置：使用消息队列（MQ）来实现异步数据传输是常见的做法。确保MQ的设置符合系统需求，并且消息传输是可靠的。

发送MQ消息：通过MQ的web控制台或cli命令行，发送指定的MQ消息。这些消息包含了需要导入的数据的相关信息，例如数据源位置、数据量、导入任务等。

消息消费：设置相应的微服务模块来消费MQ中的消息。这些消费者模块负责接收MQ消息，并触发实际的数据导入过程。

数据查询：消费者模块从数据源中查询数据的总量和分页信息。这可能涉及到复杂的数据库查询或文件读取操作，确保查询结果是准确的。

数据组装：根据索引结构的定义，将从数据源中查询到的数据组装成符合ElasticSearch索引规范的JSON格式。这可能包括字段映射、数据转换和格式化等操作。

数据导入：使用ElasticSearch的bulk API将数据发送给ElasticSearch集群。这一步骤需要确保数据的有效性和完整性，以及导入过程的可靠性和效率。

监控和验证：监控数据导入过程中的任何异常情况，并及时进行处理。验证导入的数据是否符合预期，并确保索引重建过程的成功完成。

零停机索引方案：基于Scroll+bulk+索引别名

另一种方法是利用ElasticSearch的Scroll API和bulk操作，以及索引别名的特性。我们可以创建一个新的索引，并使用别名将其与应用关联。然后，我们可以使用Scroll API从旧索引中逐步获取数据，并使用bulk操作将数据导入到新索引中。最后，我们可以将新索引与别名关联，完成索引重建过程。

以下是该方案的详细步骤：

新建索引和定义信息：首先，需要新建一个索引（例如：book_new），并将索引的mapping信息、settings信息等按照新的要求全部定义好。确保新索引的结构与旧索引相同，以保证数据的一致性。

使用Scroll API批量查询数据：利用ElasticSearch的Scroll API进行批量查询数据。Scroll API能够在不受搜索结果大小限制的情况下，连续地获取大量数据。在查询时，需要指定scroll查询持续时间，以确保查询过程中数据的一致性和完整性。

使用Bulk API批量写入数据：通过ElasticSearch的Bulk API将查询到的数据批量写入新索引。Bulk API能够高效地执行批量索引操作，从而提高索引重建的效率和速度。在写入数据时，需要确保数据的顺序和完整性，以及写入过程的稳定性和可靠性。

查询一批导入一批：在执行数据导入的过程中，可以采用查询一批数据就导入一批数据的方式，以避免内存溢出或其他性能问题。每次查询的数据量应根据系统的实际情况和性能要求进行调整，确保导入过程的高效和稳定。

切换索引别名：在新索引book_new中的数据全部导入完成后，将索引别名book_alias切换到新的索引book_new上面。这样一来，Java客户端仍然可以使用相同的别名来访问索引，而不需要对现有代码进行修改。这个过程是无缝的，不会影响到系统的正常运行。

验证别名查询的数据：最后，需要验证通过别名查询的数据是否为新索引中的数据。这个步骤是确保索引切换过程的正确性和完整性的关键。可以通过执行一些简单的查询操作来验证，确保系统在切换后能够正常地处理数据请求。

零停机索引方案：Reindex API方案

ElasticSearch还提供了一个方便的Reindex API，可以用来重新索引数据。它在Elasticsearch v6.3.1及以上版本中得到支持。相比于传统的Scroll和Bulk API方式，Reindex API能够更加简洁地实现索引的重建，同时不需要额外的插件或外部工具，但可能会导致性能下降。

以下是使用Reindex API进行索引重建的步骤：

准备目标索引：首先，需要准备一个新的目标索引，用于存储重建后的数据。这个目标索引可以根据需要进行创建，并设置好mapping信息、settings信息等。

执行Reindex API操作：使用Elasticsearch提供的Reindex API，将原始索引中的数据重新索引到目标索引中。在执行Reindex操作时，可以指定源索引和目标索引，以及需要重建的文档类型或查询条件。Elasticsearch会自动处理数据的复制和索引过程，确保数据的完整性和准确性。

监控和验证：在Reindex操作执行过程中，需要监控操作的执行情况，并及时处理任何异常情况。同时，在重建完成后，需要验证目标索引中的数据是否与原始索引中的数据一致。可以通过执行一些简单的查询操作来验证数据的正确性和完整性。

方案对比

让我们来对比一下这三种方案：

参与度 & 灵活性：

自研方案：自研方案通常需要根据具体业务需求和系统架构进行定制开发，因此参与度高，灵活性强。可以根据实际情况灵活调整实现方式，满足复杂业务需求。

Scroll+bulk方案：Scroll+bulk方案相对于自研方案来说，参与度较低，灵活性也较差。由于使用了Elasticsearch提供的标准API，因此实现方式相对固定，无法针对特定需求进行定制。

Reindex API方案：Reindex API方案居于自研和Scroll+bulk之间，参与度适中，灵活性一般。虽然使用了Elasticsearch提供的标准API，但是仍然可以通过一些参数配置来实现特定的需求。

稳定性 & 可靠性：

自研方案：自研方案的稳定性和可靠性取决于实现质量和团队经验。如果实现不当或者遇到技术难题，可能会出现系统崩溃或者数据丢失的情况。

Scroll+bulk方案：Scroll+bulk方案相对稳定可靠，因为它们是Elasticsearch提供的标准API，经过了广泛的测试和验证，具有较高的稳定性和可靠性。

Reindex API方案：Reindex API方案同样稳定可靠，因为它也是Elasticsearch提供的标准API之一。通过简单的API调用，就可以完成索引重建操作，减少了出错的可能性。

DeepPaging性能解决方案

在处理大量数据时，通常需要使用分页来提高查询性能。但是，传统的分页方法可能会导致性能问题，特别是在深层分页时。为了解决这个问题，我们可以采用一些性能优化方案：

from+size：通过from和size参数进行分页查询，性能中等，适用于小数据量，但不适用于大数据量，性能下降明显。

Scroll：使用Scroll API进行分页查询，性能中等至差，支持大数据量，但随着深度分页增加，性能下降明显，内存占用高。

search_after：采用search_after进行分页查询，性能最佳，不受分页深度影响，但实现相对复杂，只适用于排序字段唯一的情况。

综上所述，根据具体场景的不同，可以选择适合的DeepPaging性能解决方案。如果数据量较小且实现简单，可以使用from+size；如果需要处理大量数据但要求性能较低，可以选择Scroll；而对于需要高性能且要求分页深度不影响性能的场景，最佳选择为search_after。