elasticsearch scroll查询原理

scroll 查询在初期会创建一个快照，将查询结果的状态固定下来，以便在后续的滚动分页中保持一致的结果集。但是，这并不意味着整个数据集会一次性加载到内存中。相反，scroll 采用一种更高效的机制，通过保存游标和分页数据的方式来避免内存占用过多。不过在某些情况下，scroll 查询确实可能会带来性能问题，甚至导致内存溢出。以下详细解释 scroll 的工作机制及其性能影响。

一、Scroll 查询的工作机制

初始快照创建：
- 在 scroll 查询的初始请求中，Elasticsearch 会创建一个查询快照，该快照代表查询开始时的结果集状态。此时，Elasticsearch 固定了查询的上下文，使得后续的 scroll 请求能够访问到一致的数据集，即使期间数据发生了变更。
- 这个快照并不会将所有结果一次性加载到内存中，而是通过一个游标（scroll_id）来指向查询的上下文。
分页数据读取：
- 每次 scroll 请求，Elasticsearch 会读取指定数量的数据块（通过 size 参数指定），并返回结果，同时更新游标以指向下一个数据块。
- 这种分页方式减少了内存压力，因为 Elasticsearch 不需要一次性加载整个查询结果，而是将数据按分页逐步提取。
游标的过期机制：
- scroll 查询需要设置一个超时时间（如 scroll=1m 表示游标保持 1 分钟），表示 Elasticsearch 会在没有后续 scroll 请求的情况下自动释放游标和上下文，避免占用系统资源。
- 每次 scroll 请求会刷新这个超时时间，确保在继续读取分页数据时，查询上下文不会被释放。

二、Scroll 的性能问题及原因

尽管 scroll 查询在设计上已经采取了较高效的方式，但在一些特定场景中，scroll 依然可能带来性能问题：

查询上下文资源消耗：
- scroll 查询在整个分页过程中会保持一个查询上下文（search context），其中包含索引快照、游标状态等元信息。对于大规模查询，特别是长时间保持 scroll 查询时，这些上下文会消耗较多内存。
- 如果 scroll 查询并发量较大，每个查询都需要维护独立的上下文，可能会导致 Elasticsearch 的内存资源紧张，甚至引发内存溢出。
数据快照占用磁盘资源：
- Elasticsearch 为 scroll 查询保存的数据快照会暂存于磁盘中，确保数据一致性。对于超大规模的查询，磁盘占用可能会急剧增加，影响集群的存储性能。
- 在高并发或深分页场景中，磁盘资源可能会被大量的 scroll 查询占用，导致磁盘 I/O 性能下降，影响整个集群的响应速度。
长时间未释放的 scroll 上下文：
- 如果在 scroll 超时时间内没有关闭或继续查询，游标和上下文资源会自动释放。但在高并发或忘记释放 scroll 的情况下，大量游标会消耗系统内存和 CPU。
- 即使有超时机制，频繁的 scroll 查询也会增加节点的负担，特别是在没有足够的时间关闭游标的情况下。

三、避免 `scroll` 查询内存溢出的方法

合理设置分页大小：
- 不要在 scroll 查询中使用过大的 size 参数。通常建议每次分页数据量控制在 1000 条左右，以避免单次数据加载过大导致内存压力。
- 可以根据数据规模、节点内存情况进行调整，使每次 scroll 请求的内存使用维持在可控范围内。
尽量减少 scroll 查询的超时时间：
- 在查询请求中设置合理的 scroll 超时时间，例如 scroll=1m，避免上下文被长期保持在内存中。如果查询分页间隔较大，可以选择在每次分页查询完成后关闭游标。
- 对于长时间未更新的游标，及时释放或结束查询，以确保系统资源能够被回收。
使用 search_after 替代 scroll 查询：
- 如果业务需求允许顺序分页，考虑使用 search_after 替代 scroll。search_after 不需要保存查询上下文，不会占用额外的内存或磁盘资源，适合需要大量顺序分页的实时查询。
- 例如在实时查询中，通过 search_after 只基于上一页的最后一个排序字段即可完成分页，不会产生游标资源占用的问题。
分批处理减少内存消耗：
- 在处理大数据量的 scroll 查询时，可以分批获取和处理数据，处理完一批后再请求下一批，以减少每次请求的内存压力。
- 如果是业务系统批量读取数据，将 scroll 结果分批发送到下游系统，避免一次性加载和处理大量数据。
使用批量接口优化大规模查询：
- 如果查询的数据量极大且更新较少，可以考虑使用批量 API 接口（如 _mget 和 _bulk）代替 scroll 查询，减少一次性查询的数据量。

四、总结

Elasticsearch 的 scroll 查询通过快照和游标的机制支持深度分页，但在某些情况下会带来性能和内存问题，特别是大规模查询时的资源占用。为了避免内存溢出和性能瓶颈，可以采取以下优化措施：

设置合理的分页大小 (size) 和 scroll 超时时间。
尽量控制 scroll 的生命周期，在分页完成后及时释放游标。
使用 search_after 替代 scroll 进行顺序分页，减少查询上下文的资源占用。
根据需求选择分批处理、批量接口等替代方案，避免系统在单次查询中消耗过多资源。

通过以上方法可以有效缓解 scroll 查询带来的资源压力，防止内存溢出，确保 Elasticsearch 集群的稳定性。

You said:

scroll 查询的初始请求中，Elasticsearch 会创建一个查询快照，该快照代表查询开始时的结果集状态，每次 scroll 请求，Elasticsearch 会读取指定数量的数据块（通过 size 参数指定），并返回结果，同时更新游标以指向下一个数据块，具体如何通过查询快照和游标就能找到下一个数据块的数据呢？在下一个数据块的数据上在执行对应查询？

ChatGPT said:

ChatGPT

在 scroll 查询中，Elasticsearch 创建的查询快照并不会将整个结果集一次性保存，而是保存当前查询的上下文（即 search context），包括查询条件、排序信息以及每个分片的当前位置等。这些信息可以帮助 Elasticsearch 在后续的 scroll 请求中找到下一个数据块的数据，而不需要重新执行完整的查询。下面详细解释 scroll 查询的原理及其具体实现方式。

一、Scroll 查询的核心概念

查询上下文（Search Context）：
- scroll 查询的上下文包含了执行查询所需的信息，如查询条件、排序字段、过滤条件、分页位置等。
- 上下文的状态会在整个 scroll 查询过程中保持一致，即使底层数据发生了更新，也不会影响当前的 scroll 结果。这确保了 scroll 查询在滚动分页期间的数据一致性。
游标（Scroll ID）：
- 每次 scroll 查询会返回一个 scroll_id，这个 scroll_id 是一个指针，用于标记当前 scroll 查询在每个分片中的进度。
- scroll_id 包含了分片级的位置信息，帮助 Elasticsearch 知道从上一次查询的位置继续读取数据。

二、Scroll 查询的执行流程

初次请求创建快照和游标：
- 当客户端首次发起 scroll 查询请求时，Elasticsearch 会在每个相关的分片上执行初始查询，提取符合条件的文档，生成快照并返回结果。
- Elasticsearch 会将初始查询结果中的一部分数据（根据 size 参数指定的数量）返回给客户端，同时生成一个 scroll_id，该 scroll_id 标记了当前 scroll 查询在每个分片的读取位置。
记录分片位置（从上次位置继续读取）：
- 每个分片在初次查询返回后，保存当前读取的位置信息。scroll_id 中记录了每个分片当前的文档位置。
- 下一个 scroll 请求到来时，Elasticsearch 根据 scroll_id 获取每个分片的当前位置，并从上次返回的位置继续读取下一批数据。
分片间协同，返回数据：
- 当客户端使用 scroll_id 请求下一批数据时，Elasticsearch 会在每个分片从上次的位置继续扫描符合条件的文档，读取指定数量的文档。
- 这些分片读取结果会在协调节点进行合并和排序，返回给客户端，形成下一批数据块。
更新游标：
- 每次 scroll 请求完成后，Elasticsearch 会更新 scroll_id，其中包含每个分片最新的读取位置。
- 通过更新后的 scroll_id，客户端可以在下次请求中继续使用新 scroll_id 获取后续分页数据。

三、Scroll 查询的分页实现

scroll 查询的分页机制不依赖传统的 from 和 size 参数，而是通过记录每个分片的当前位置来避免重复扫描，具体分页实现如下：

分片独立读取：
- 每个分片在初始请求中都会完成一个单独的查询，并将符合条件的前 size 条记录返回。每个分片内部记录了查询的位置信息，以便在后续 scroll 请求中继续从该位置读取数据。
内部优先队列排序：
- 在执行 scroll 查询时，Elasticsearch 会在每个分片上维护一个优先队列，以确保分页结果的排序。每次 scroll 请求时，分片会从优先队列中返回前 size 条记录，并更新优先队列的内容。
- 优先队列的存在使得 scroll 查询在后续请求时只需要将上一次返回的最后一个文档的位置记录下来，而不需要从头开始扫描。
逐分片读取的流式数据返回：
- 下次 scroll 请求到来时，分片根据上次记录的位置继续读取，直到取满指定 size 条记录为止。通过流式返回分页数据，每次请求只返回部分文档，避免了一次性加载大量数据。

四、如何找到下一个数据块的数据

通过 scroll_id，Elasticsearch 可以确定每个分片从哪里开始继续读取。具体步骤如下：

定位每个分片的当前位置：scroll_id 保存了每个分片的当前进度（即最后读取到的文档 ID 或排序字段的值）。下一个 scroll 请求中，Elasticsearch 读取 scroll_id，找到每个分片上次请求时的位置。
从当前位置继续读取：Elasticsearch 根据上次请求的终点，从当前的 scroll_id 位置开始，继续读取符合条件的文档，并将其加入到当前批次的返回结果中。
分片内部排序和流式返回：通过优先队列管理排序，分片流式返回符合条件的文档，直到满足 size 条记录的要求。然后将结果返回给协调节点，并在协调节点中按全局排序顺序进行合并，最终返回给客户端。

五、Scroll 查询的性能影响与优化

尽管 scroll 查询避免了全量一次性加载所有数据，但在深度分页或大规模查询时，scroll 查询依然会带来一定的性能开销。以下是一些优化和注意事项：

限制每次 size 的大小：设置适当的 size 值，通常建议每批次请求的 size 在 1000 条以内，以避免单次返回数据过大导致内存压力。
设置合理的 scroll 超时时间：确保 scroll 查询在合理时间内完成，避免过长的超时时间导致大量上下文占用资源。可以在查询中指定超时，例如 scroll=1m 表示每次请求间隔不超过 1 分钟。
批量处理和分批释放：在大规模数据处理场景中，按批次获取数据后可立即处理，减少内存占用，处理完一批数据后再请求下一批，避免数据积压。
在查询完成后及时释放：每次使用完 scroll 查询后，应及时发送 _search/scroll 请求删除游标，避免上下文资源占用。

总结

Elasticsearch 的 scroll 查询通过快照和游标实现了高效的分页查询，避免了重复扫描和排序计算。其具体实现机制包括：

创建查询上下文（快照），保存初始查询条件和排序信息。
利用 scroll_id 记录每个分片的当前读取位置，通过优先队列维护排序顺序。
每次 scroll 请求根据游标继续从上次位置读取数据，按顺序返回分页结果。

在大数据量查询场景中，合理使用 scroll 查询，控制分页大小和超时时间，可以有效减少内存压力，避免性能瓶颈。

You said:

创建查询上下文（快照），保存初始查询条件和排序信息。这里的排序信息具体是怎样的？

ChatGPT said:

ChatGPT

在 Elasticsearch 的 scroll 查询中，排序信息是指在查询上下文（快照）中记录的排序字段、排序方式（升序或降序），以及每个分片的当前排序位置。这些信息对于 scroll 查询至关重要，因为它确保了在每个 scroll 请求中数据返回的顺序一致性。下面详细解释排序信息的具体内容和工作机制。

一、排序信息的具体内容

排序字段：
- Elasticsearch 在创建 scroll 查询时，会根据初始请求中的排序字段来决定返回结果的顺序。
- 常见的排序字段包括指定的文档字段（如 timestamp、price 等），也可以是 _id 或 _score。如果没有显式指定排序字段，Elasticsearch 默认会按 _doc 排序，这种排序并不保证全局顺序一致，但在 scroll 查询中它是高效的选择。
排序方式（升序或降序）：
- 每个排序字段可以设置升序（asc）或降序（desc）。scroll 查询的上下文会记录初始排序的方式，确保分页结果始终按该顺序返回。
- 如果查询需要基于多个字段排序（例如 age 降序然后 timestamp 升序），scroll 查询会记录每个字段的排序方向。
分片内部的排序位置（上次位置）：
- scroll 查询中的每个分片会按照排序字段完成初次排序，并记录当前读取的最后一条记录的排序值。
- 在下次 scroll 请求时，每个分片会根据上次请求的终点（即最后一条记录的排序值）继续向后扫描并返回数据，保证排序的一致性。

二、排序信息的工作机制

scroll 查询的排序信息会通过以下步骤确保查询结果一致有序：

初始请求的全局排序：
- scroll 查询的初始请求会根据指定的排序字段对每个分片进行排序，并按 size 参数决定返回的记录数量。
- 每个分片会将前 size 条数据加载到内存中并进行排序，同时记录最后一条记录的排序值。
维护分片的优先队列：
- 每个分片在初始查询中会根据排序字段将符合条件的文档放入优先队列。优先队列在分片内部维护一个排序数据结构，确保分页时按照指定顺序读取。
- 当下一个 scroll 请求到达时，Elasticsearch 可以快速定位分片中的当前排序位置，并继续从上次排序结束的位置读取数据。
跨分片的全局合并：
- scroll 查询的协调节点会将所有分片的部分排序结果合并成一个全局有序列表。协调节点根据排序字段进行合并，将各分片的优先队列按排序顺序组装成最终结果。
更新游标：
- scroll 请求返回后，Elasticsearch 会更新每个分片的排序位置，同时生成一个新的 scroll_id，确保下一次请求能够从上一次的排序位置继续分页。
- 新的 scroll_id 中记录了每个分片的最新排序值（即上次分页的最后一个文档的排序值），因此后续的 scroll 请求能够从上次排序结束的位置继续检索数据。

三、排序信息的示例

假设我们有一个 employees 索引，包含以下字段：id（唯一标识）、age、hire_date。我们进行如下 scroll 查询，按 age 降序和 hire_date 升序排序，每页返回 10 条记录：

jsonCopy codeGET /employees/_search?scroll=1m
{
  "size": 10,
  "sort": [
    { "age": "desc" },
    { "hire_date": "asc" }
  ],
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

在初次 scroll 查询请求中，Elasticsearch 会做以下工作：

记录排序字段和排序方向：
- 排序字段为 age 和 hire_date，排序方式分别为降序和升序。
- 这些排序信息会存储在查询上下文中，用于后续 scroll 请求中的一致性排序。
分片内部排序：
- 每个分片会根据 age（降序）和 hire_date（升序）对文档进行排序，加载符合条件的前 10 条数据。
跨分片合并：
- 经过分片内部排序后，协调节点会根据全局排序规则合并各分片的结果，并返回前 10 条数据。
记录排序位置：
- 返回结果中会包含每个分片的当前排序位置（例如最后一个文档的 age 和 hire_date 值）。在后续 scroll 请求中，Elasticsearch 将从这些位置继续读取数据。

四、排序信息在 `scroll` 查询中的作用

排序信息确保了 scroll 查询在整个分页过程中，结果集的数据顺序保持一致。具体来说：

避免重复数据：scroll 查询在每次分页请求中都从上次位置继续读取，避免重复扫描和返回已经读取的数据。
保持全局一致性排序：即使数据在分片中是分散存储的，scroll 查询也能确保返回结果在全局上保持指定排序顺序。
控制查询上下文：排序信息与游标共同作用，指导每个分片从何处继续读取数据，确保分页高效。

五、总结

Elasticsearch scroll 查询中的排序信息主要包括排序字段、排序方式和每个分片的当前排序位置。通过这些信息，Elasticsearch 能够在整个 scroll 查询过程中保持分页数据的一致性和顺序，避免重复扫描和内存消耗。