腾讯云Elasticsearch新篇章：存算分离技术揭秘与实战

"本次腾讯云Elasticsearch新篇章的meetup活动于2023年10月21日在上海举行，由韩宝君分享了针对Elasticsearch在日志和搜索领域的优化策略，包括存算分离、读写分离以及查询/IO并行化等先进技术，旨在解决现有系统的痛点，提高效率并降低成本。" 在Elasticsearch的应用中，存在一系列的挑战，这些挑战主要体现在存储、查询和写入三个方面。首先，存储方面的问题在于副本冗余存储，这导致了不必要的资源浪费。其次，计算与存储耦合使得系统扩展性和灵活性受限。在查询层面，Segment的串行处理方式使得大数据量查询性能缓慢。而在写入过程中，副本冗余写入和分片的长尾效应进一步降低了效率。 为了应对这些挑战，腾讯云提出了全新的技术栈。整体架构上，采用了读写分离的设计，以提高并发处理能力。通过引入Serverless和负载均衡机制，可以动态地分配读写任务，确保系统的稳定性和响应速度。存算分离是另一个关键改进，它将存储和计算资源分开，有助于降低存储成本并提升系统性能。查询/IO并行化进一步增强了查询性能，通过并行处理数据读取和I/O操作，加快了查询响应时间。 在具体的技术实现上，腾讯云采用了HybridStorageEngine，结合了DeltaData（NewDataAndSmallSegments）和BaseData（LargeImmutableSegments）两种数据结构。DeltaData用于存储新数据和小段，而BaseData则处理大段的不可变数据，这种混合存储架构有效地结合了SSD的高速访问和COS的低成本、高可靠存储。COS（腾讯云对象存储）提供99.995%的可用性和12个9的可靠性，支持多种存储层次，以适应不同的业务需求。 存算分离的设计思路中，SharedStorage（COS）作为共享存储，负责长期和大规模的数据存储，而本地的LocalDirectory则用于临时的写入缓冲和快速访问。通过Translog系列组件，Elasticsearch能够实现高效的数据持久化和故障恢复。HybridStorageEngine结合LocalDirectory和RemoteDirectoryWrapper，实现了数据的高效管理和迁移。 在成本节约方面，通过存算分离，不仅可以节省存储成本，还能通过优化写入性能来提高整体效率。同时，读写分离和查询/IO并行化带来的查询性能提升，使得系统在处理大量数据时表现更佳。整体方案还包括了详细的设计流程和方案对比，以验证和优化改进措施的效果。 总结来说，腾讯云的这次Elasticsearch新篇章聚焦于优化现有的Elasticsearch架构，通过技术创新和架构调整，解决了存储冗余、计算与存储耦合、查询性能慢和写入效率低等问题，从而实现降本增效的目标，为日志和搜索领域提供了更高效、更经济的解决方案。