Optimisation Elasticsearch : Un Guide Complet pour une Échelle Mondiale

Elasticsearch est devenu la pierre angulaire de l'infrastructure de recherche moderne, alimentant tout, des recherches de produits e-commerce aux tableaux de bord d'analyse de logs. Sa nature distribuée et ses puissantes capacités de requête en font l'outil idéal pour gérer des ensembles de données massifs et des exigences de recherche complexes. Cependant, obtenir des performances optimales d'Elasticsearch nécessite une planification, une configuration et une optimisation continues minutieuses. Ce guide complet fournit des stratégies concrètes et des meilleures pratiques pour maximiser l'efficacité et l'évolutivité de votre déploiement Elasticsearch, quels que soient l'emplacement géographique ou le secteur d'activité.

Comprendre l'Architecture Elasticsearch

Avant de plonger dans les techniques d'optimisation, il est crucial de comprendre l'architecture fondamentale d'Elasticsearch :

• Nœuds : Serveurs individuels ou machines virtuelles exécutant Elasticsearch.
• Clusters : Un ensemble de nœuds qui travaillent ensemble pour stocker et indexer les données.
• Indices : Un regroupement logique de documents, semblable à une table dans une base de données relationnelle.
• Documents : L'unité de base des données dans Elasticsearch, représentée sous forme d'objets JSON.
• Shards : Les indices sont divisés en shards, qui sont distribués sur plusieurs nœuds pour l'évolutivité et la redondance.
• Réplicas : Copies de shards qui offrent une tolérance aux pannes et améliorent les performances de lecture.

L'optimisation efficace d'Elasticsearch implique d'ajuster ces composants pour obtenir l'équilibre souhaité entre performances, évolutivité et tolérance aux pannes.

Optimisation de l'Indexation

L'indexation est le processus de conversion des données brutes en un format consultable. L'optimisation des performances d'indexation est essentielle pour réduire la latence et améliorer le débit global du système.

1. Conception de la cartographie

La cartographie définit comment Elasticsearch doit interpréter et stocker chaque champ de vos documents. Le choix des bons types de données et analyseurs peut avoir un impact significatif sur l'indexation et les performances des requêtes.

• Types de données : Utilisez le type de données le plus approprié pour chaque champ. Par exemple, utilisez keyword pour les champs utilisés pour la correspondance exacte et text pour les champs qui nécessitent une recherche en texte intégral.
• Analyseurs : Les analyseurs sont utilisés pour tokeniser et normaliser les champs de texte. Le choix du bon analyseur dépend des exigences spécifiques de votre application de recherche. Par exemple, l'analyseur standard est un bon point de départ pour la recherche de texte à usage général, tandis que l'analyseur whitespace convient aux champs contenant des jetons séparés par des espaces blancs. Envisagez des analyseurs spécifiques à une langue (par exemple, english, spanish, french) pour une meilleure troncature et suppression des mots vides pour le contenu multilingue.

Exemple : Considérez un index de catalogue de produits. Le champ du nom du produit doit être analysé avec un analyseur spécifique à une langue pour améliorer la précision de la recherche. Le champ de l'ID du produit doit être mappé en tant que type keyword pour une correspondance exacte.

2. Indexation en masse

Au lieu d'indexer les documents individuellement, utilisez l'API bulk pour indexer plusieurs documents en une seule requête. Cela réduit la surcharge et améliore considérablement la vitesse d'indexation. L'API bulk est essentielle pour tout processus de chargement de données.

Exemple : Regroupez 1000 documents dans une seule requête bulk au lieu d'envoyer 1000 requêtes d'index individuelles. Cela peut conduire à une amélioration significative des performances.

3. Intervalle d'actualisation

L'intervalle d'actualisation contrôle la fréquence à laquelle Elasticsearch rend consultables les documents nouvellement indexés. La réduction de l'intervalle d'actualisation augmente la vitesse d'indexation, mais peut également augmenter la latence de recherche. Ajustez l'intervalle d'actualisation en fonction des exigences spécifiques de votre application. Pour les scénarios à forte ingestion où la possibilité de recherche immédiate n'est pas critique, envisagez de définir l'intervalle d'actualisation sur -1 pour désactiver les actualisations automatiques et effectuer des actualisations manuelles si nécessaire.

4. Taille du tampon d'indexation

Elasticsearch utilise un tampon pour stocker les données d'indexation en mémoire avant de les vider sur le disque. L'augmentation de la taille du tampon d'indexation peut améliorer les performances d'indexation, mais elle augmente également l'utilisation de la mémoire. Ajustez la taille du tampon d'indexation en fonction de la mémoire disponible et des exigences de débit d'indexation.

5. Durabilité du translog

Le translog est un journal de transactions qui assure la durabilité des opérations d'indexation. Par défaut, Elasticsearch fsync le translog après chaque opération, ce qui garantit que les données ne sont pas perdues en cas de panne. Cependant, cela peut avoir un impact sur les performances d'indexation. Envisagez de définir la durabilité du translog sur async pour améliorer la vitesse d'indexation au prix d'une durabilité des données légèrement réduite. Notez que la perte de données est toujours peu probable, mais possible dans des scénarios de panne extrêmes.

Optimisation des Requêtes

L'optimisation des requêtes est cruciale pour réduire la latence de recherche et améliorer l'expérience utilisateur. Une requête mal optimisée peut mettre tout votre cluster Elasticsearch à genoux. Comprendre comment Elasticsearch exécute les requêtes et utiliser les bons types de requêtes est essentiel pour obtenir des performances optimales.

1. Types de requêtes

Elasticsearch offre une variété de types de requêtes, chacun étant conçu pour des cas d'utilisation spécifiques. Le choix du bon type de requête peut avoir un impact significatif sur les performances.

• Requêtes de termes : Utilisez des requêtes de termes pour une correspondance exacte des mots-clés. Elles sont rapides et efficaces pour rechercher des termes indexés.
• Requêtes de correspondance : Utilisez des requêtes de correspondance pour la recherche en texte intégral. Elles analysent la chaîne de requête et font correspondre les documents qui contiennent les termes pertinents.
• Requêtes de plage : Utilisez des requêtes de plage pour rechercher dans une plage spécifique de valeurs. Elles sont efficaces pour filtrer les données en fonction de plages numériques ou de dates.
• Requêtes booléennes : Utilisez des requêtes booléennes pour combiner plusieurs requêtes à l'aide d'opérateurs booléens (ET, OU, SAUF). Elles sont polyvalentes pour la création de critères de recherche complexes.
• Requêtes multi-correspondances : Utilisez des requêtes multi-correspondances pour rechercher dans plusieurs champs avec différents facteurs de boost.
• Requêtes génériques : Utilisez des requêtes génériques pour faire correspondre des modèles à l'aide de caractères génériques (*, ?). Soyez prudent lorsque vous utilisez des requêtes génériques, car elles peuvent être lentes et gourmandes en ressources.
• Requêtes floues : Utilisez des requêtes floues pour trouver des documents similaires au terme de recherche, même s'ils contiennent des fautes d'orthographe ou des variations.

Exemple : Pour rechercher des produits par nom, utilisez une requête match. Pour filtrer les produits par fourchette de prix, utilisez une requête range. Pour combiner plusieurs critères de recherche, utilisez une requête bool.

2. Filtrage

Utilisez le filtrage pour affiner les résultats de la recherche avant d'appliquer des requêtes plus coûteuses. Le filtrage est généralement plus rapide que l'interrogation, car il fonctionne sur des données pré-indexées.

Exemple : Au lieu d'utiliser une requête bool avec une clause should à la fois pour le filtrage et la recherche, utilisez une requête bool avec une clause filter pour le filtrage et une clause must pour la recherche.

3. Mise en cache

Elasticsearch met en cache les requêtes et les filtres fréquemment utilisés pour améliorer les performances. Configurez les paramètres de cache pour maximiser le taux de réussite du cache et réduire la latence des requêtes.

• Cache de requêtes de nœuds : Met en cache les résultats des requêtes au niveau du nœud.
• Cache de requêtes de shard : Met en cache les résultats des requêtes au niveau du shard.

Activez la mise en cache pour les charges de travail à forte lecture et ajustez la taille du cache en fonction de la mémoire disponible.

4. Pagination

Évitez de récupérer un grand nombre de documents en une seule requête. Utilisez la pagination pour récupérer les résultats par petits blocs. Cela réduit la charge sur le cluster Elasticsearch et améliore les temps de réponse.

• Taille et De : Utilisez les paramètres size et from pour paginer les résultats.
• API Scroll : Utilisez l'API scroll pour récupérer de grands ensembles de données de manière séquentielle.

5. Profilage

Utilisez l'API de profilage Elasticsearch pour analyser les performances de vos requêtes. L'API de profilage fournit des informations détaillées sur la façon dont Elasticsearch exécute les requêtes et identifie les goulots d'étranglement potentiels. Utilisez ces informations pour optimiser vos requêtes et améliorer les performances. Identifiez les requêtes lentes et analysez leur plan d'exécution pour identifier les domaines à améliorer, tels que les filtres inefficaces ou les index manquants.

Considérations matérielles

L'infrastructure matérielle joue un rôle essentiel dans les performances d'Elasticsearch. Le choix des bons composants matériels et leur configuration correcte est essentiel pour obtenir des performances optimales.

1. Processeur

Elasticsearch est gourmand en ressources processeur, en particulier pendant l'indexation et le traitement des requêtes. Choisissez des processeurs avec des vitesses d'horloge élevées et plusieurs cœurs pour des performances optimales. Envisagez d'utiliser des processeurs avec des instructions AVX-512 pour un traitement vectoriel amélioré.

2. Mémoire

Elasticsearch repose fortement sur la mémoire pour la mise en cache et l'indexation. Allouez suffisamment de mémoire au tas Elasticsearch et au cache du système d'exploitation. La taille de tas recommandée est généralement de 50 % de la RAM disponible, jusqu'à un maximum de 32 Go.

3. Stockage

Utilisez des périphériques de stockage rapides, tels que des SSD, pour stocker les données Elasticsearch. Les SSD offrent des performances de lecture et d'écriture considérablement meilleures que les disques durs traditionnels. Envisagez d'utiliser des SSD NVMe pour des performances encore plus rapides.

4. Réseau

Assurez une connexion réseau haut débit et à faible latence entre les nœuds Elasticsearch. Ceci est crucial pour les opérations de recherche distribuée. Utilisez Ethernet 10 Gigabit ou plus rapide pour des performances optimales.

Configuration du Cluster

La configuration correcte de votre cluster Elasticsearch est essentielle pour l'évolutivité, la tolérance aux pannes et les performances.

1. Sharding

Le sharding vous permet de distribuer vos données sur plusieurs nœuds, améliorant ainsi l'évolutivité et les performances. Choisissez le bon nombre de shards en fonction de la taille de vos données et du nombre de nœuds de votre cluster. Le sur-sharding peut entraîner une surcharge accrue, tandis que le sous-sharding peut limiter l'évolutivité.

Règle de base : Visez des shards dont la taille se situe entre 20 Go et 40 Go.

2. Réplicas

Les réplicas offrent une tolérance aux pannes et améliorent les performances de lecture. Configurez le nombre de réplicas en fonction du niveau de redondance souhaité et des exigences de débit en lecture. Une configuration courante est un réplica par shard.

3. Rôles des nœuds

Elasticsearch prend en charge différents rôles de nœuds, tels que les nœuds maîtres, les nœuds de données et les nœuds de coordination. Affectez des rôles de nœuds en fonction des fonctions spécifiques de chaque nœud. Les nœuds maîtres dédiés sont responsables de la gestion du cluster, tandis que les nœuds de données stockent et indexent les données. Les nœuds de coordination gèrent les requêtes entrantes et les distribuent aux nœuds de données appropriés.

4. Routage

Le routage vous permet de contrôler sur quels shards un document est indexé. Utilisez le routage pour optimiser les performances des requêtes en vous assurant que les documents associés sont stockés sur le même shard. Cela peut être utile pour les applications qui nécessitent la recherche de documents associés.

Surveillance et Maintenance

La surveillance et la maintenance continues sont essentielles pour maintenir la santé et les performances de votre cluster Elasticsearch.

1. Outils de surveillance

Utilisez des outils de surveillance Elasticsearch, tels que Kibana, pour suivre les performances de votre cluster. Surveillez les métriques clés, telles que l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire, les E/S disque et la latence des requêtes. Configurez des alertes pour vous avertir des problèmes potentiels.

2. Analyse des logs

Analysez les logs Elasticsearch pour identifier les erreurs et les goulots d'étranglement des performances. Utilisez des outils d'agrégation de logs, tels qu'Elasticsearch lui-même, pour centraliser et analyser les logs de tous les nœuds du cluster.

3. Gestion des index

Optimisez et maintenez régulièrement vos index. Supprimez les données anciennes ou non pertinentes pour réduire les coûts de stockage et améliorer les performances des requêtes. Utilisez la gestion du cycle de vie des index (ILM) pour automatiser les tâches de gestion des index, telles que le rollover, le shrink et la suppression.

4. Mises à jour du cluster

Tenez votre cluster Elasticsearch à jour avec les dernières versions. Les nouvelles versions incluent souvent des améliorations de performances, des corrections de bogues et des correctifs de sécurité. Planifiez et exécutez les mises à jour du cluster avec soin pour minimiser les temps d'arrêt.

Techniques d'optimisation avancées

Au-delà des techniques d'optimisation fondamentales, il existe plusieurs stratégies avancées qui peuvent encore améliorer les performances d'Elasticsearch.

1. Disjoncteurs

Elasticsearch utilise des disjoncteurs pour éviter les erreurs de mémoire insuffisante. Les disjoncteurs surveillent l'utilisation de la mémoire et empêchent les opérations susceptibles de dépasser la mémoire disponible. Ajustez les paramètres du disjoncteur en fonction de la mémoire disponible et des caractéristiques de la charge de travail.

2. Chargement des données de champ

Les données de champ sont utilisées pour le tri et les agrégations sur les champs de texte. Le chargement des données de champ en mémoire peut être gourmand en ressources. Utilisez les valeurs de document au lieu des données de champ pour le tri et les agrégations sur les grands champs de texte. Les valeurs de document sont stockées sur le disque et sont plus efficaces pour les grands ensembles de données.

3. Sélection de réplica adaptative

Elasticsearch peut sélectionner automatiquement le meilleur réplica pour une requête en fonction des performances et de la disponibilité du réplica. Activez la sélection de réplica adaptative pour améliorer les performances des requêtes dans les scénarios à fort trafic.

4. Tri des index

Triez les documents de votre index en fonction d'un champ spécifique. Cela peut améliorer les performances des requêtes pour les requêtes qui utilisent le même ordre de tri. Le tri des index peut être particulièrement utile pour les index basés sur le temps, où les requêtes filtrent souvent sur une plage de temps.

5. Fusion forcée

Forcez la fusion des segments de votre index pour réduire le nombre de segments et améliorer les performances des requêtes. La fusion forcée doit être effectuée pendant les heures creuses, car elle peut être gourmande en ressources. Envisagez d'utiliser l'API _forcemerge avec le paramètre max_num_segments pour consolider les segments.

Considérations mondiales

Lors du déploiement d'Elasticsearch dans un environnement mondial, plusieurs facteurs supplémentaires doivent être pris en compte.

1. Géo-distribution

Déployez des clusters Elasticsearch dans plusieurs régions géographiques pour réduire la latence et améliorer la disponibilité pour les utilisateurs du monde entier. Utilisez la réplication inter-clusters (CCR) pour synchroniser les données entre les clusters dans différentes régions.

2. Prise en charge des langues

Elasticsearch offre une prise en charge linguistique étendue pour l'indexation et l'interrogation des données textuelles. Utilisez des analyseurs spécifiques à une langue pour améliorer la précision de la recherche pour différentes langues. Envisagez d'utiliser le plugin ICU pour une prise en charge Unicode avancée.

3. Fuseaux horaires

Gérez correctement les fuseaux horaires lors de l'indexation et de l'interrogation des données temporelles. Stockez les dates au format UTC et convertissez-les dans le fuseau horaire local de l'utilisateur lors de leur affichage. Utilisez le type de données date et spécifiez le format de fuseau horaire approprié.

4. Localisation des données

Tenez compte des exigences de localisation des données lors de la conception de vos index Elasticsearch. Stockez les données dans différents index en fonction des paramètres régionaux ou de la région de l'utilisateur. Cela peut améliorer les performances des requêtes et réduire la latence pour les utilisateurs de différentes parties du monde.

Conclusion

L'optimisation d'Elasticsearch est un processus continu qui nécessite une surveillance, une analyse et un réglage continus. En suivant les stratégies et les meilleures pratiques décrites dans ce guide, vous pouvez libérer tout le potentiel d'Elasticsearch et obtenir des performances optimales pour vos applications de recherche, quelle que soit l'échelle ou la portée mondiale. N'oubliez pas d'adapter vos efforts d'optimisation aux exigences spécifiques de votre application et de surveiller et d'ajuster en permanence votre configuration au fur et à mesure que vos données et vos schémas d'utilisation évoluent. L'optimisation efficace est un voyage, pas une destination.