58大数据平台：Elasticsearch应用与集群优化实战

《Elasticsearch应用及平台建设实践》是一份由58大数据平台的分享人于伯伟在直播中分享的内容，针对58同城、赶集网等多家公司内部的Elasticsearch应用进行了深入探讨和实践经验分享。该文档涵盖了数据库部门的详细介绍，其业务范围广泛，包括使用多种数据库技术如MySQL、Redis、MongoDB等，服务规模庞大，每天处理海量请求。 Elasticsearch作为分布式搜索和分析引擎，是58的核心应用场景之一，主要应用于数据搜索服务、大规模数据实时OLAP（在线分析处理）等方面。在58的日常运营中，Elasticsearch被用于处理日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控数据、图数据库索引以及监控数据等多个关键领域。 文档重点讨论了集群优化治理的问题，由于业务增长迅速、场景复杂且存在版本过低、应用混合部署、缺乏有效监控等诸多挑战，集群面临的问题包括索引性能下降（如索引变红、写入速度慢、查询超时）、内存使用过多（OOM）以及Master节点故障等。针对这些问题，提出了一系列优化措施： 1. 索引治理：关注索引的生命周期管理，确保合理的分片数量，避免单分片过大或索引过大导致的性能问题；同时，实行规范化管理，控制索引接入流程，明确责任归属。 2. 写入性能优化：评估写入需求，确定是否所有信息都需写入，调整分片数量和副本设置，优化Translog刷新策略以提高性能。 3. 日志类应用开发规范：强调提供容量和吞吐量预估，确保Logstash处理能力不过度受限。 4. 硬件资源利用：关注硬件IO性能，选择合适的磁盘配置，并考虑多集群共享服务器节点的合理分配。 通过这些优化实践，58大数据平台致力于提升Elasticsearch的稳定性、可扩展性和效率，为支撑业务发展提供了坚实的基础。文档最后还提及了后续的平台化建设规划，旨在构建一个一站式的数据库基础服务平台，以更系统化的方式进行管理和运维。