Elasticsearch 存储成本省 60%，稿定科技干货分享

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稿定科技使用 Elasticsearch（下文中简称为 ES） 作为日志检索组件，随着业务量的增长，每天有 2T 左右的新增数据，需要保存 15~30 天，给磁盘和系统带来了不小的压力。在 ES 中为了保证日志的写入和查询的性能，大多使用单位存储成本更高的高性能云盘。但是，在实际的业务场景中，超过 7 天的数据仅作低频使用，全部存储在高性能云盘必然会导致过高的成本和空间的浪费。

Elasticsearch 7.10 版本推出了索引生命周期概念，开始支持数据分层存储，可以指定不同节点使用不同的磁盘介质来区分冷热数据，比如使用 HDD 磁盘来存储温冷数据，能获得更大的使用空间和更低的成本。这个特性非常适合日志索引场景。

在温冷数据的存储介质上，使用 JuiceFS 替代 HDD 磁盘，相当于获得了无限容量的存储空间。通过 ES 的索引生命周期管理，可以自动完成索引的创建 - 迁移 - 销毁整个生命周期管理，无需手工干预。

在我们的实践中，首先将 ES 集群升级到目前最新的 7.13 版本。然后拆分冷热节点，热节点优先考虑性能，冷节点优先考虑存储的容量和成本。同时，调整索引和模板方式，配置数据生命周期、索引模板和数据流，完成索引数据写入。

调整后整个索引的流转如下图所示：

在索引创建时，配置 index.routing.allocation.require.box_type:hot 进行节点筛选；
等待索引进入 warm 周期时，调整 index.routing.allocation.require.box_type:warm，并迁移到 warm 节点后，数据进入冷节点存储，实际存储于 JuiceFS 中；
等待索引进入 delete 周期时，ES 会自动把索引数据删除。

方案中使用的 JuiceFS 是什么呢？

JuiceFS 是一款面向云环境设计的企业级分布式文件系统。提供完备的 POSIX 兼容性，为应用提供一个低成本、空间无限的共享文件系统。使用 JuiceFS 存储数据，数据本身会被持久化在对象存储（例如，Amazon S3、阿里云 OSS 等），结合 JuiceFS 的元数据服务来提供高性能文件存储。JuiceFS 在全球公有云服务中都提供有全托管服务，只需点点鼠标，十分钟配置好。同时 JuiceFS 在 2021年初在 GitHub 开源，受到全球开发者的关注和参与，目前已经获得 3700+ stars。

在本方案中 ES 集群 warm 节点使用 JuiceFS 做存储之后，我们不用再对这些节点做容量规划和扩容工作，也省去了节点故障时的数据迁移，降成本的同时还为运维带来很大的便利。

JuiceFS 的持久层使用对象存储，弹性计费，TCO 比使用普通云盘还要低。在本方案的 ES 集群中，Hot 节点使用的云盘价格为 1000元/TB/月，使用全托管的 JuiceFS 服务加上对象存储的开销，价格约为 250元/TB/月。ES 集群总容量 60TB+，通过冷热分层处理，75% 的数据存在 JuiceFS 中，仅存储成本已经节省近 60%。如果再加上运维团队节省的时间精力，这个方案为客户的数据存储带来的 TCO 下降至少有 70%。

集群共 9 个节点，⼀个独⽴的 master 节点（elastic_001），另外 8 个数据节点，其中有 5 个热数据节点（elastic_002 ~ elastic_006），3 个冷数据节点（elastic_007 ~ elastic_009）。

目录挂载与配置

JuiceFS 挂载在 ES 冷数据节点，提供 ES 的数据⽬录。

节点配置有⼀块 2T 的数据盘，挂载在 /data ⽬录，ES 进程以容器的⽅式启动，数据盘挂载的是系统的 /data/elastic ⽬录，由于使⽤的容器挂载系统⽬录的⽅式，不能通过 软链 的⽅式将 ES 数据⽬录 ( /data/elastic ) 指向 JuiceFS 挂载的某个⼦⽬录，使⽤了 Linux 系统的 bind mount 将 JuiceFS 的⼦⽬录挂载到 /data/elastic 这个路径上。⽐如在 007 节点上：

# ./juicefs mount gd-elasticsearch-jfs  \ 
--cache-dir=/data/jfsCache --cache-size=307200 \
--upload-limit=800  /jfs
# mount -o bind /jfs/data-elastic-pro-007 /data/elastic

这样在 /data/elastic ⽬录看到 /jfs/data-elastic-pro-007 的内容。

在 008 和 009 节点上也做类似挂载操作。

如果您还不熟悉 JuiceFS 的初始化、挂载等基本操作，请参考 JuiceFS 官方文档。

ES 索引 Rollover 时有很多随机写操作，为了保证写的性能，挂载 JuiceFS 时加上了 writeback 参数，这样会数据先写本地磁盘，后台异步将数据上传到对象存储。本地磁盘⽬录使⽤的是 /data/jfsCache/gd-elasticsearch-jfs/rawstaging/ ，请注意不要删除这个⽬录中的任何⽂件，否则可能出现数据丢失。

cache-size 和 upload-limit 分别⽤来限制本地的读缓存使⽤空间为 300GiB，写对象存储的带宽不超过 800Mbps。attrcacheto 和 entrycacheto 分别表示内核的 attr cache 和 entry cache 的缓存超时时间，单位是秒。

降低节点负载

在采用 JuiceFS 之前，ES 集群生命周期中配置了 Force Merge，具体配置项为 warm.actions.forcemerge.max_num_segments: 1，它会导致数据在 Rollover 时重新 Merge，给 CPU 带来极大的压力。而这步动作是完全没必要的，关闭 Force Merge 配置即可避免不必要的性能开销，降低节点负载。

Rollover 参数配置优化

由于 warm 阶段数据写入 JuiceFS，最终会持久化到对象存储上，应用层不用再存储多副本，可以在索引 Rollover 过程中，设置 replicas 为 0，即 warm.actions.number_of_replicas: 0。

另外，考虑当索引数据迁移到 warm 阶段后，数据并不再写入，可以设置 warm 阶段索引只读，即 warm.actions.readonly: {}，关闭索引的数据写入可以减少内存占用量。

随着时间的推移和业务量的增长，企业势必面临更大规模的数据存储和管理上的双重挑战。在本案中，稿定科技充分发挥 Elasticsearch 的生命周期管理能力，根据业务需要将日志数据进行分层存储。将需要频繁使用的热数据保存在 SSD，而超过 7 天的低频使用数据则存储在性价比更高的 JuiceFS，为客户节省存储成本 60%。同时，JuiceFS 还为应用提供近乎无限的弹性空间，省去了容量规划、扩容、数据迁移等一系列的运维工作，提升了企业 IT 架构的效率。

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