解决 Elastic Search 的深分页问题

Elastic Search 为了避免深分页，不允许使用分页（from + size）查询 10000 条以后的数据，因此如果要查询第 10000 条以后的数据，要使用 Elastic Search 提供的 scroll 游标 来查询

1. 为什么不能使用 from + size 进行深分页查询？

之所以 Elastic Search 不支持使用 from + size 来查询 10000 条以后的数据，是因为假设取的页数较大时（深分页），像是请求第 20 页，Elastic Search 不得不取出所有分片上的第 1 页到第 20 页的所有文档，并做排序，最终再取出 from 后的 size 条结果作爲最终的返回值

假设你有 16 个分片，则需要在 coordinate node 彙总到 shards * (from + size) 条记录，即需要 16 * (20 + 10) 记录后做一次全局排序，而当索引非常非常大（千万或亿）时，是无法使用 from + size 做深分页的，分页越深则越容易 Out Of Memory，即使你运气很好没有发生 Out Of Memory，也会非常消耗 CPU 和内存资源

为了保护机器，Elastic Search 使用 index.max_result_window:10000 这个设定作爲保护措施 ，即默认 from + size 不能超过 10000，虽然这个参数可以动态修改，也可以在配置文件配置，但是最好不要这么做，应该改用 Elastic Search 提供的 scroll 方法来取得数据

 

2. scroll 游标原理

可以把 scroll 理解爲关係型数据库里的 cursor，因此，scroll 并不适合用来做实时搜索，而更适用于后台批处理任务，比如群发，使用 scroll 可以增加性能的原因，是因为如果做深分页，每次搜索都必须重新排序，非常浪费，而使用 scroll 就是一次把要用的数据都排完了，分批取出，因此比使用 from + size 还好

scroll 具体分爲初始化和遍历两步

• 初始化时将所有符合搜索条件的搜索结果缓存起来，可以想象成快照
• 在遍历时，从这个快照里取数据

也就是说，在初始化后对索引插入、删除、更新数据都不会影响遍历结果

 

3. 具体实例

初始化 - 请求

GET my_index/_search?scroll=1m
{
    "query":{
        "range":{
            "createTime": {
                "gte": 1522229999999
            }
        }
    },
    "size": 1000
}

• 注意要在URL中的search后加上 scroll=1m，不能写在 request body 中，其中 1m 表示这个游标要保持开启 1 分钟
• 可以指定 size 大小，就是每次回传几笔数据，当回传到没有数据时，仍会返回 200 成功，只是 hits 裡的 hits 会是空 list
• 在初始化时除了回传 _scroll_id，也会回传前 100 笔（假设 size = 100）的数据
• request body 和一般搜索一样，因此可以说在初始化的过程中，除了加上 scroll 设置游标开启时间之外，其他的都跟一般的搜寻没有两样（要设置查询条件，也会回传前 size 笔的数据）

初始化 - 返回结果

{
    "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAfv5-FjNOamF0Mk1aUUhpUnU5ZWNMaHJocWcAAAAAAH7-gBYzTmphdDJNWlFIaVJ1OWVjTGhyaHFnAAAAAAB-_n8WM05qYXQyTVpRSGlSdTllY0xocmhxZwAAAAAAdsJxFmVkZTBJalJWUmp5UmI3V0FYc2lQbVEAAAAAAHbCcBZlZGUwSWpSVlJqeVJiN1dBWHNpUG1R",
    "took": 2,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 84,
        "max_score": 1,
        "hits": [
            {
                "_index": "video1522821719",
                "_type": "doc",
                "_id": "84056",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "三个院子",
                    "createTime": 1522239744000
                }
            }
            ....99 data
        ]
    }
}

遍历数据 - 请求

使用初始化返回的 _scroll_id 来进行请求，每一次请求都会继续返回初始化中未读完数据，并且会返回一个 _scroll_id，这个 _scroll_id 可能会改变，因此每一次请求应该带上上一次请求返回的 _scroll_id，且每次发送 scroll 请求时，都要在请求参数带上 scroll=1m，重新刷新这个 scroll 的开启时间，以防不小心超时导致数据取得不完整

另外要注意一个小细节，返回的结果中的字段返回的是 _scroll_id，但是放在请求裡的字段则是 scroll_id，两者拼写上有不同

GET _search/scroll?scroll=1m
{
    "scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAdsMqFmVkZTBJalJWUmp5UmI3V0FYc2lQbVEAAAAAAHbDKRZlZGUwSWpSVlJqeVJiN1dBWHNpUG1RAAAAAABpX2sWclBEekhiRVpSRktHWXFudnVaQ3dIQQAAAAAAaV9qFnJQRHpIYkVaUkZLR1lxbnZ1WkN3SEEAAAAAAGlfaRZyUER6SGJFWlJGS0dZcW52dVpDd0hB"
}

遍历数据 - 返回结果

如果没有数据了，就会回传空的 hits，可以用这个判断是否遍历完成了数据

{
    "_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAdsMqFmVkZTBJalJWUmp5UmI3V0FYc2lQbVEAAAAAAHbDKRZlZGUwSWpSVlJqeVJiN1dBWHNpUG1RAAAAAABpX2sWclBEekhiRVpSRktHWXFudnVaQ3dIQQAAAAAAaV9qFnJQRHpIYkVaUkZLR1lxbnZ1WkN3SEEAAAAAAGlfaRZyUER6SGJFWlJGS0dZcW52dVpDd0hB",
    "took": 2,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 84,
        "max_score": null,
        "hits": []
    }
}

 

4. 优化 scroll 查询

在一般场景下，scroll 通常用来取得需要排序过后的大笔数据，但是有时候数据之间的排序性对我们而言是没有关系的，只要所有数据都能取出来就好，这时能够对 scroll 进行优化

请求初始化

使用 _doc 去 sort 得出来的结果，这个执行的效率最快，但是数据就不会有排序，适合用在只想取得所有数据的场景

GET my_index/_search?scroll=1m
{
    "query": {
        "match_all" : {}
    },
    "sort": ["_doc"]
}

清除 scroll

虽然我们在设置开启 scroll 时，设置了一个 scroll 的存活时间，但是如果能够在使用完顺手关闭，可以提早释放资源，降低 ES 的负担

DELETE _search/scroll
{
    "scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAdsMqFmVkZTBJalJWUmp5UmI3V0FYc2lQbVEAAAAAAHbDKRZlZGUwSWpSVlJqeVJiN1dBWHNpUG1RAAAAAABpX2sWclBEekhiRVpSRktHWXFudnVaQ3dIQQAAAAAAaV9qFnJQRHpIYkVaUkZLR1lxbnZ1WkN3SEEAAAAAAGlfaRZyUER6SGJFWlJGS0dZcW52dVpDd0hB"
}

 

5. scroll查询脚本

为了方便大家使用 scroll 进行深分页查询，我这边写了个bash脚本，提供给大家使用

注意，因为 Elastic Search 改版的关系，本脚本仅适用于 Elastic Search 7.x 以上

因脚本需要，记得提前安装 jq 套件

• mac 环境使用 brew install jq 安装
• centos 环境使用 sudo yum install -y jq 安装
• ubuntu 环境使用 sudo apt install jq 安装

使用方法

./es_scroll

脚本 es_scroll.sh 内容如下

#!/bin/bash

# 本脚本仅适用于 Elastic Search 7.x 以上

# 存放文件路径
FILE="/home/temp"

if [ -f $FILE ]; then
   rm $FILE
fi
touch "$FILE"

# Elastic Search 访问地址
HOST=""

# Elastic Search index
INDEX=""

function scroll() {
    # 可以根据业务逻辑自行修改 query dsl
    search_dsl='
        {
            "query": {
                "match_all": {}
            },
            "size": 100
        }
        '

    json=$(curl -s -XGET "$HOST/$INDEX/_search?scroll=1m" -H "Content-Type: application/json" -d "$search_dsl")
    scroll_id=$(echo  $json | jq -c -r "._scroll_id")
    hits=$(echo  $json | jq -c ".hits.hits")

    length=$(echo  $hits | jq length)

    for i in $(seq $length)
    do
        index=$i-1
        hit=$(echo  $hits | jq -c ".[$index]._source")
        echo  $hit >> $FILE
    done

    scroll_dsl='{"scroll_id": "'"$scroll_id"'"}'

    while true
    do
        hits=$(curl -s -XGET "$HOST/_search/scroll?scroll=1m" -H "Content-Type: application/json" -d "$scroll_dsl" | jq -c ".hits.hits")

        if [ "$hits" == "" ];
        then
            echo  "exit"
            exit
        fi

        length=$(echo  $hits | jq length)

        for i in $(seq $length)
        do
            index=$i-1
            hit=$(echo  $hits | jq -c ".[$index]._source")
            echo  $hit >> $FILE
        done
    done
}

scroll

原文出自https://zhuanlan.zhihu.com/p/109068603