تحسين Elasticsearch: دليل شامل للتشغيل على نطاق عالمي

أصبح Elasticsearch حجر الزاوية في البنية التحتية الحديثة للبحث، حيث يدعم كل شيء بدءًا من عمليات البحث عن المنتجات في التجارة الإلكترونية إلى لوحات معلومات تحليل السجلات. إن طبيعته الموزعة وقدراته القوية على الاستعلام تجعله مثاليًا للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة ومتطلبات البحث المعقدة. ومع ذلك، يتطلب تحقيق الأداء الأمثل من Elasticsearch تخطيطًا دقيقًا وتكوينًا وتحسينًا مستمرًا. يقدم هذا الدليل الشامل استراتيجيات عملية وأفضل الممارسات لزيادة كفاءة وقابلية توسع نشر Elasticsearch الخاص بك، بغض النظر عن الموقع الجغرافي أو الصناعة.

فهم بنية Elasticsearch

قبل الغوص في تقنيات التحسين، من الضروري فهم البنية الأساسية لـ Elasticsearch:

• العُقد (Nodes): خوادم فردية أو أجهزة افتراضية تقوم بتشغيل Elasticsearch.
• العناقيد (Clusters): مجموعة من العُقد التي تعمل معًا لتخزين البيانات وفهرستها.
• الفهارس (Indices): تجميع منطقي للمستندات، على غرار جدول في قاعدة بيانات علائقية.
• المستندات (Documents): الوحدة الأساسية للبيانات في Elasticsearch، ممثلة ككائنات JSON.
• الأجزاء (Shards): يتم تقسيم الفهارس إلى أجزاء، والتي يتم توزيعها عبر عُقد متعددة لتحقيق قابلية التوسع والتكرار.
• النسخ المتماثلة (Replicas): نسخ من الأجزاء توفر التسامح مع الأخطاء وتحسن أداء القراءة.

يتضمن التحسين الفعال لـ Elasticsearch ضبط هذه المكونات لتحقيق التوازن المطلوب بين الأداء وقابلية التوسع والتسامح مع الأخطاء.

تحسين الفهرسة

الفهرسة هي عملية تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق قابل للبحث. يعد تحسين أداء الفهرسة أمرًا بالغ الأهمية لتقليل زمن الوصول وتحسين إنتاجية النظام بشكل عام.

1. تصميم التعيين (Mapping)

يحدد التعيين كيفية تفسير Elasticsearch وتخزين كل حقل في مستنداتك. يمكن أن يؤثر اختيار أنواع البيانات والمحللات الصحيحة بشكل كبير على أداء الفهرسة والاستعلام.

• أنواع البيانات: استخدم أنسب نوع بيانات لكل حقل. على سبيل المثال، استخدم keyword للحقول التي تستخدم للمطابقة التامة و text للحقول التي تتطلب بحثًا في النص الكامل.
• المحللات (Analyzers): تستخدم المحللات لتقسيم حقول النص إلى رموز (tokenize) وتطبيعها. يعتمد اختيار المحلل الصحيح على المتطلبات المحددة لتطبيق البحث الخاص بك. على سبيل المثال، يعد المحلل standard نقطة انطلاق جيدة للبحث النصي للأغراض العامة، بينما يعد المحلل whitespace مناسبًا للحقول التي تحتوي على رموز مفصولة بمسافات بيضاء. ضع في اعتبارك استخدام محللات خاصة بلغة معينة (مثل english، spanish، french) لتحسين التجذير وإزالة كلمات التوقف للمحتوى متعدد اللغات.

مثال: لنفترض وجود فهرس لكتالوج المنتجات. يجب تحليل حقل اسم المنتج بمحلل خاص باللغة لتحسين دقة البحث. يجب تعيين حقل معرف المنتج كنوع keyword للمطابقة التامة.

2. الفهرسة المجمعة (Bulk Indexing)

بدلاً من فهرسة المستندات بشكل فردي، استخدم واجهة برمجة التطبيقات المجمعة (bulk API) لفهرسة مستندات متعددة في طلب واحد. هذا يقلل من الحمل الزائد ويحسن سرعة الفهرسة بشكل كبير. تعتبر واجهة برمجة التطبيقات المجمعة ضرورية لأي عملية تحميل بيانات.

مثال: قم بتجميع 1000 مستند في طلب مجمع واحد بدلاً من إرسال 1000 طلب فهرسة فردي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين كبير في الأداء.

3. فاصل التحديث (Refresh Interval)

يتحكم فاصل التحديث في عدد المرات التي يجعل فيها Elasticsearch المستندات المفهرسة حديثًا قابلة للبحث. يؤدي تقليل فاصل التحديث إلى زيادة سرعة الفهرسة ولكنه يمكن أن يزيد أيضًا من زمن وصول البحث. اضبط فاصل التحديث بناءً على المتطلبات المحددة لتطبيقك. بالنسبة لسيناريوهات الاستيعاب العالي حيث لا تكون قابلية البحث الفورية أمرًا بالغ الأهمية، ضع في اعتبارك تعيين فاصل التحديث على -1 لتعطيل التحديثات التلقائية وإجراء تحديثات يدوية حسب الحاجة.

4. حجم المخزن المؤقت للفهرسة

يستخدم Elasticsearch مخزنًا مؤقتًا لتخزين بيانات الفهرسة في الذاكرة قبل مسحها على القرص. يمكن أن تؤدي زيادة حجم المخزن المؤقت للفهرسة إلى تحسين أداء الفهرسة، ولكنها تزيد أيضًا من استخدام الذاكرة. اضبط حجم المخزن المؤقت للفهرسة بناءً على الذاكرة المتاحة ومتطلبات إنتاجية الفهرسة.

5. متانة سجل المعاملات (Translog Durability)

سجل المعاملات (translog) هو سجل يوفر المتانة لعمليات الفهرسة. بشكل افتراضي، يقوم Elasticsearch بمزامنة سجل المعاملات (fsync) بعد كل عملية، مما يضمن عدم فقدان البيانات في حالة حدوث فشل. ومع ذلك، يمكن أن يؤثر هذا على أداء الفهرسة. ضع في اعتبارك تعيين متانة سجل المعاملات إلى async لتحسين سرعة الفهرسة على حساب تقليل متانة البيانات بشكل طفيف. لاحظ أن فقدان البيانات لا يزال غير محتمل، ولكنه ممكن في سيناريوهات الفشل القصوى.

تحسين الاستعلامات

يعد تحسين الاستعلامات أمرًا بالغ الأهمية لتقليل زمن وصول البحث وتحسين تجربة المستخدم. يمكن أن يؤدي الاستعلام غير المحسن بشكل سيئ إلى انهيار عنقود Elasticsearch بأكمله. إن فهم كيفية تنفيذ Elasticsearch للاستعلامات واستخدام أنواع الاستعلامات الصحيحة هما مفتاح تحقيق الأداء الأمثل.

1. أنواع الاستعلامات

يقدم Elasticsearch مجموعة متنوعة من أنواع الاستعلامات، كل منها مصمم لحالات استخدام محددة. يمكن أن يؤثر اختيار نوع الاستعلام الصحيح بشكل كبير على الأداء.

• استعلامات المصطلح (Term Queries): استخدم استعلامات المصطلح للمطابقة التامة للكلمات المفتاحية. إنها سريعة وفعالة للبحث عن المصطلحات المفهرسة.
• استعلامات المطابقة (Match Queries): استخدم استعلامات المطابقة للبحث في النص الكامل. تقوم بتحليل سلسلة الاستعلام ومطابقة المستندات التي تحتوي على المصطلحات ذات الصلة.
• استعلامات النطاق (Range Queries): استخدم استعلامات النطاق للبحث ضمن نطاق معين من القيم. إنها فعالة لترشيح البيانات بناءً على نطاقات رقمية أو تاريخية.
• الاستعلامات المنطقية (Boolean Queries): استخدم الاستعلامات المنطقية لدمج استعلامات متعددة باستخدام العوامل المنطقية (AND, OR, NOT). إنها متعددة الاستخدامات لإنشاء معايير بحث معقدة.
• استعلامات المطابقة المتعددة (Multi-Match Queries): استخدم استعلامات المطابقة المتعددة للبحث عبر حقول متعددة بعوامل تعزيز مختلفة.
• استعلامات البدل (Wildcard Queries): استخدم استعلامات البدل لمطابقة الأنماط باستخدام أحرف البدل (*, ?). كن حذرًا عند استخدام استعلامات البدل، حيث يمكن أن تكون بطيئة وتستهلك الكثير من الموارد.
• الاستعلامات التقريبية (Fuzzy Queries): استخدم الاستعلامات التقريبية للعثور على المستندات المشابهة لمصطلح البحث، حتى لو كانت تحتوي على أخطاء إملائية أو اختلافات.

مثال: للبحث عن المنتجات بالاسم، استخدم استعلام match. لترشيح المنتجات حسب نطاق السعر، استخدم استعلام range. لدمج معايير بحث متعددة، استخدم استعلام bool.

2. الترشيح (Filtering)

استخدم الترشيح لتضييق نتائج البحث قبل تطبيق استعلامات أكثر تكلفة. عادةً ما يكون الترشيح أسرع من الاستعلام، لأنه يعمل على بيانات مفهرسة مسبقًا.

مثال: بدلاً من استخدام استعلام bool مع عبارة should لكل من الترشيح والبحث، استخدم استعلام bool مع عبارة filter للترشيح وعبارة must للبحث.

3. التخزين المؤقت (Caching)

يقوم Elasticsearch بتخزين الاستعلامات والمرشحات المستخدمة بشكل متكرر مؤقتًا لتحسين الأداء. قم بتكوين إعدادات ذاكرة التخزين المؤقت لزيادة معدل النجاح في ذاكرة التخزين المؤقت وتقليل زمن وصول الاستعلام.

• ذاكرة التخزين المؤقت للاستعلام على مستوى العقدة (Node Query Cache): تخزن نتائج الاستعلامات على مستوى العقدة.
• ذاكرة التخزين المؤقت لطلب الجزء (Shard Request Cache): تخزن نتائج الطلبات على مستوى الجزء.

قم بتمكين التخزين المؤقت لأعباء العمل التي تتطلب قراءة كثيفة واضبط حجم ذاكرة التخزين المؤقت بناءً على الذاكرة المتاحة.

4. الترقيم (Pagination)

تجنب استرداد أعداد كبيرة من المستندات في طلب واحد. استخدم الترقيم لاسترداد النتائج في أجزاء أصغر. هذا يقلل من الحمل على عنقود Elasticsearch ويحسن أوقات الاستجابة.

• الحجم والبداية (Size and From): استخدم المعلمات size و from لترقيم النتائج.
• واجهة برمجة تطبيقات التمرير (Scroll API): استخدم واجهة برمجة تطبيقات التمرير لاسترداد مجموعات بيانات كبيرة بطريقة متسلسلة.

5. التنميط (Profiling)

استخدم واجهة برمجة تطبيقات التنميط في Elasticsearch لتحليل أداء استعلاماتك. توفر واجهة برمجة تطبيقات التنميط معلومات مفصلة حول كيفية تنفيذ Elasticsearch للاستعلامات وتحديد الاختناقات المحتملة. استخدم هذه المعلومات لتحسين استعلاماتك وتحسين الأداء. حدد الاستعلامات البطيئة وحلل خطة تنفيذها لتحديد مجالات التحسين، مثل المرشحات غير الفعالة أو الفهارس المفقودة.

اعتبارات الأجهزة

تلعب البنية التحتية للأجهزة دورًا حاسمًا في أداء Elasticsearch. يعد اختيار مكونات الأجهزة المناسبة وتكوينها بشكل صحيح أمرًا ضروريًا لتحقيق الأداء الأمثل.

1. وحدة المعالجة المركزية (CPU)

يستهلك Elasticsearch الكثير من موارد وحدة المعالجة المركزية، خاصة أثناء الفهرسة ومعالجة الاستعلامات. اختر وحدات معالجة مركزية بسرعات ساعة عالية ونوى متعددة للحصول على الأداء الأمثل. ضع في اعتبارك استخدام وحدات المعالجة المركزية مع تعليمات AVX-512 لتحسين معالجة المتجهات.

2. الذاكرة (Memory)

يعتمد Elasticsearch بشكل كبير على الذاكرة للتخزين المؤقت والفهرسة. خصص ذاكرة كافية لكومة Elasticsearch وذاكرة التخزين المؤقت لنظام التشغيل. الحجم الموصى به للكومة هو عادة 50% من ذاكرة الوصول العشوائي المتاحة، بحد أقصى 32GB.

3. التخزين (Storage)

استخدم أجهزة تخزين سريعة، مثل محركات الأقراص ذات الحالة الصلبة (SSDs)، لتخزين بيانات Elasticsearch. توفر محركات الأقراص ذات الحالة الصلبة أداء قراءة وكتابة أفضل بكثير مقارنة بمحركات الأقراص الثابتة التقليدية. ضع في اعتبارك استخدام محركات أقراص NVMe SSDs للحصول على أداء أسرع.

4. الشبكة (Network)

تأكد من وجود اتصال شبكة عالي النطاق الترددي ومنخفض الكمون بين عُقد Elasticsearch. هذا أمر بالغ الأهمية لعمليات البحث الموزعة. استخدم شبكة إيثرنت 10 جيجابت أو أسرع للحصول على الأداء الأمثل.

تكوين العنقود

يعد تكوين عنقود Elasticsearch الخاص بك بشكل صحيح أمرًا ضروريًا لقابلية التوسع والتسامح مع الأخطاء والأداء.

1. التجزئة (Sharding)

تسمح لك التجزئة بتوزيع بياناتك عبر عُقد متعددة، مما يحسن قابلية التوسع والأداء. اختر العدد المناسب من الأجزاء بناءً على حجم بياناتك وعدد العُقد في عنقودك. يمكن أن يؤدي الإفراط في التجزئة إلى زيادة الحمل الزائد، بينما يمكن أن يحد نقص التجزئة من قابلية التوسع.

قاعدة عامة: استهدف أن يتراوح حجم الأجزاء بين 20GB و 40GB.

2. النسخ المتماثلة (Replicas)

توفر النسخ المتماثلة التسامح مع الأخطاء وتحسن أداء القراءة. قم بتكوين عدد النسخ المتماثلة بناءً على مستوى التكرار المطلوب ومتطلبات إنتاجية القراءة. التكوين الشائع هو نسخة متماثلة واحدة لكل جزء.

3. أدوار العُقد

يدعم Elasticsearch أدوارًا مختلفة للعُقد، مثل العُقد الرئيسية، وعُقد البيانات، والعُقد التنسيقية. قم بتعيين أدوار العُقد بناءً على الوظائف المحددة لكل عقدة. تكون العُقد الرئيسية المخصصة مسؤولة عن إدارة العنقود، بينما تقوم عُقد البيانات بتخزين البيانات وفهرستها. تتعامل العُقد التنسيقية مع الطلبات الواردة وتوزيعها على عُقد البيانات المناسبة.

4. التوجيه (Routing)

يسمح لك التوجيه بالتحكم في الأجزاء التي يتم فهرسة مستند إليها. استخدم التوجيه لتحسين أداء الاستعلام عن طريق التأكد من تخزين المستندات ذات الصلة على نفس الجزء. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للتطبيقات التي تتطلب البحث عن مستندات ذات صلة.

المراقبة والصيانة

تعد المراقبة والصيانة المستمرة أمرًا ضروريًا للحفاظ على صحة وأداء عنقود Elasticsearch الخاص بك.

1. أدوات المراقبة

استخدم أدوات مراقبة Elasticsearch، مثل Kibana، لتتبع أداء عنقودك. راقب المقاييس الرئيسية، مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستخدام الذاكرة، والإدخال/الإخراج على القرص، وزمن وصول الاستعلام. قم بإعداد تنبيهات لإعلامك بالمشكلات المحتملة.

2. تحليل السجلات

حلل سجلات Elasticsearch لتحديد الأخطاء واختناقات الأداء. استخدم أدوات تجميع السجلات، مثل Elasticsearch نفسه، لمركزية وتحليل السجلات من جميع العُقد في العنقود.

3. إدارة الفهارس

قم بتحسين وصيانة فهارسك بانتظام. احذف البيانات القديمة أو غير ذات الصلة لتقليل تكاليف التخزين وتحسين أداء الاستعلام. استخدم إدارة دورة حياة الفهرس (ILM) لأتمتة مهام إدارة الفهرس، مثل التدوير (rollover)، والتقليص (shrink)، والحذف (delete).

4. تحديثات العنقود

حافظ على تحديث عنقود Elasticsearch الخاص بك بأحدث الإصدارات. غالبًا ما تتضمن الإصدارات الجديدة تحسينات في الأداء وإصلاحات للأخطاء وتصحيحات أمنية. خطط ونفذ تحديثات العنقود بعناية لتقليل وقت التوقف عن العمل.

تقنيات التحسين المتقدمة

إلى جانب تقنيات التحسين الأساسية، هناك العديد من الاستراتيجيات المتقدمة التي يمكن أن تعزز أداء Elasticsearch بشكل أكبر.

1. قواطع الدائرة (Circuit Breakers)

يستخدم Elasticsearch قواطع الدائرة لمنع أخطاء نفاد الذاكرة. تراقب قواطع الدائرة استخدام الذاكرة وتمنع العمليات التي من المحتمل أن تتجاوز الذاكرة المتاحة. اضبط إعدادات قاطع الدائرة بناءً على الذاكرة المتاحة وخصائص عبء العمل.

2. تحميل بيانات الحقول (Field Data Loading)

تُستخدم بيانات الحقول للفرز والتجميعات على حقول النص. يمكن أن يكون تحميل بيانات الحقول في الذاكرة كثيف الاستخدام للموارد. استخدم قيم المستندات (doc values) بدلاً من بيانات الحقول للفرز والتجميعات على حقول النص الكبيرة. يتم تخزين قيم المستندات على القرص وهي أكثر كفاءة لمجموعات البيانات الكبيرة.

3. الاختيار التكيفي للنسخ المتماثلة

يمكن لـ Elasticsearch تحديد أفضل نسخة متماثلة للاستعلام تلقائيًا بناءً على أداء النسخة المتماثلة وتوافرها. قم بتمكين الاختيار التكيفي للنسخ المتماثلة لتحسين أداء الاستعلام في سيناريوهات حركة المرور العالية.

4. فرز الفهرس

قم بفرز المستندات في فهرسك بناءً على حقل معين. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين أداء الاستعلام للاستعلامات التي تستخدم نفس ترتيب الفرز. يمكن أن يكون فرز الفهرس مفيدًا بشكل خاص للفهارس المستندة إلى الوقت، حيث غالبًا ما يتم الترشيح على نطاق زمني.

5. الدمج القسري (Force Merge)

قم بدمج المقاطع (segments) في فهرسك قسريًا لتقليل عدد المقاطع وتحسين أداء الاستعلام. يجب إجراء الدمج القسري خلال ساعات الذروة المنخفضة، حيث يمكن أن يكون كثيف الاستخدام للموارد. ضع في اعتبارك استخدام واجهة برمجة التطبيقات _forcemerge مع المعلمة max_num_segments لدمج المقاطع.

الاعتبارات العالمية

عند نشر Elasticsearch في بيئة عالمية، هناك العديد من العوامل الإضافية التي يجب مراعاتها.

1. التوزيع الجغرافي

انشر عناقيد Elasticsearch في مناطق جغرافية متعددة لتقليل زمن الوصول وتحسين التوافر للمستخدمين في جميع أنحاء العالم. استخدم النسخ المتماثل عبر العناقيد (CCR) لمزامنة البيانات بين العناقيد في مناطق مختلفة.

2. دعم اللغات

يوفر Elasticsearch دعمًا لغويًا واسعًا لفهرسة واستعلام بيانات النص. استخدم محللات خاصة باللغة لتحسين دقة البحث للغات المختلفة. ضع في اعتبارك استخدام المكون الإضافي ICU للحصول على دعم يونيكود متقدم.

3. المناطق الزمنية

تعامل مع المناطق الزمنية بشكل صحيح عند فهرسة واستعلام البيانات المستندة إلى الوقت. قم بتخزين التواريخ بتنسيق UTC وقم بتحويلها إلى المنطقة الزمنية المحلية للمستخدم عند عرضها. استخدم نوع البيانات date وحدد تنسيق المنطقة الزمنية المناسب.

4. توطين البيانات

ضع في اعتبارك متطلبات توطين البيانات عند تصميم فهارس Elasticsearch الخاصة بك. قم بتخزين البيانات في فهارس مختلفة بناءً على لغة المستخدم أو منطقته. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين أداء الاستعلام وتقليل زمن الوصول للمستخدمين في أنحاء مختلفة من العالم.

الخاتمة

تحسين Elasticsearch هو عملية مستمرة تتطلب المراقبة والتحليل والضبط المستمر. باتباع الاستراتيجيات وأفضل الممارسات الموضحة في هذا الدليل، يمكنك إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لـ Elasticsearch وتحقيق الأداء الأمثل لتطبيقات البحث الخاصة بك، بغض النظر عن الحجم أو النطاق العالمي. تذكر أن تخصص جهود التحسين الخاصة بك للمتطلبات المحددة لتطبيقك وأن تراقب وتضبط تكوينك باستمرار مع تطور بياناتك وأنماط استخدامك. التحسين الفعال هو رحلة، وليس وجهة.