基于ELK的大数据平台实践分享
2018-07-28 来源：raincent
数据分类
数据采集
数据采集主要分为网络类和日志类。网络类主要为旁路部署，用小盒子部署在机房内不同的点，包括出口入口。日志类主要包括Nagios (filebeat)和Zabbix (mysqlexporter)。
数据类型
上图为主要数据类型，网络协议里也有数据库，是一些协议解析，还有一些交易的解析。可以从网络层面和日志层面分开来比对。
数据量
每天数据量至少2TB，记录数22亿，不含副本;高峰数据量每秒6万条记录;单个索引最快处理12万条记录每秒。
使用场景
主要有三个使用场景：查询聚合;大屏分析，预测告警;网络指标，业务指标安全指标。
网络业务安全是基于一些不同的团队，定制个性化的指标，进行一些对比分析。
运维之路
集群演变
在使用ELK的整个过程中，我们使用过Vmware、Docker，跟美国的第三方公司的一些合作。我们自己用的最多的是单节点单实例和单节点双实例。基本是用于功能测试小公司一些测试部署。
冷热分离
我们做的冷热分离，开始采用的是flashcache模式，每台物理机上面都配备了一个SSD的小盘，主要是为了抵消传统的机械式硬盘寻到的一个LPS。LPS比较慢，延迟比较高，所以分布式集群每一块都配备一个小盘。在这种模式下，磁盘IO连续小块读，负载高，IOwait高，分析发现存在抖动。采用单机双实例冷热分离模式，充分利用1.6TB的SSD，只保存每天的热数据，隔夜迁移到HDD Raid0。
升级的主要目的有两个：内存隔离，当天和历史JAVA对象分离在不同的JVM里;IO隔离，当天和历史数据的磁盘IO分离在不同的磁盘上。
上图为运维前后对比效果图。左边是运维之前，右边是运维之后。升级后，有效减少了cpu wait和磁盘读，降低了系统负载，有效提升了查询和写入性能。
上图为在单个索引上做的测试。之前做了许多积压，可以发现索引的速度是上升的。单个索引最高速度从之前的60000条每秒提升到120000条记录每秒，平均10万条每秒。聚合查询性能提升1倍。
重要选型
重要选型首先从cpu介绍，我们推荐使用Xeon E5-2600 V4系列。官方测试显示，它比V3系列提升JAVA性能60%，我们进行了一些设置，包括指令预取，cache line预取，Numa Set。结合双路cpu，它的内存和节点有一个就近读取的原则。我们根据单个机器的实例进行cpu的绑定。设置以后可以提高cpu的命中率，减少内存的切换。
在内存方面，每台物理机配备的是128TB，SSD是1.6TB，HDD是40TB～48TB。具有大内存的特点，我们还进行了Cache加速，写负载高的时候上SSD，定期做Trim优化，利用SSD,SAS和SATA盘分级存储。
OS file system用的最多的是xfs。针对HDD、SSD 4k对齐优化，确保每个分区的start Address能被8整除，解决跨扇区访问，减少读写次数和延迟。
Shard和Replica个数是基于测试的经验，可以作为参考，还基于负载、性能等。节点数设置为1.5。Shard size 控制在30GB以内，Shard docs 控制在5百万记录以内，Replica至少为1。
可靠性
由上图可以看到每个角色都有A、B、C三个点，然后做了冷热分离，Client多个点做了负载均衡。
性能分析
高负载
高负载主要采用IO负载型，主要关注Sar，Vmstat，IOstat，Dstat和Systemtap，Perf。
线程池
线程池这里主要关注Index，Query，Merge，Bulk，包括Thread，Queue Size和Active，Queue。
内存占用
内存占用主要看各个节点的内存占用大小，Fielddata设置为10%，也有的设置为1%，大部分场景都是精确查询。
查询
用慢查询作为告警，然后进行请求、响应、延时、峰值统计。随着资源使用率的提升，我们会发现在80%的点位，延时会特别大，于是会有多个监工。单个监工是没问题的，但是多个监工可能是有问题的。Query profile用来定位各个阶段的时间。Cache filling用来观看命中率如何,可以做一些cache的设置。然后会进行日志埋点采集，query replay，做一些测试。
集群健康
集群健康这里主要是对以下几项进行指标监控。 _cluster/health：active, reallocating, initializing,unassigned;Ping timeout;Shard allocation,recover latency。
GC效率
GC效率主要关注以下几点：GC时长占比，GC回收量占比;内存增长速率，内存回收速率;各代回收耗时，频率;Dump profile;Jstack，Jmap，Jstat。
存储规划
上图为基于不同业务做的存储规划。
性能提升
合理设计
首先我们会考虑每个域的意义，没有意义的域是不允许插进来的。然后要考虑需要存储搜索还是聚合，思考每一个域的价值所在。它是字符串型的还是数值型的?然后我们会对模板进行动态的设置。当字符串过长的时候，我们是否要做一个截取?是否要做一个Hash?
批处理
适当调大处理时间，Translog适当把频率降低。
上图做了一个按需隔离，分表分级分组。
规划计算
提前聚合后插入;因为空间不够，所以超过生命周期后只保留基线，然后做压缩，做合并;随后可以做Pipeline拆分。
集群监控
监控这里用了一些工具。Netdata用来做一些系统资源的升级， _cat api是官方自带的，Cerebro是用的比较多的一个插件，Prometheus可以开箱即用。
告警分析
用Sql语法做一些包装、抽象，告警模型基于从工作日开始的迭代、同比环比、平均值及标准差，基线学习。
我们发现问题，解决问题，需要不停的去思考。不断迭代，严苛细节，最终性能是否满足?是否可接受?这些都是需要思考的问题。
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