ru:https://highload.today/blogs/reindeks-na-elasticsearch-appflame/ ua:https://highload.today/uk/blogs/reindeks-na-elasticsearch-appflame-ukr/
logo
Опыт      27/01/2022

Как обновить данные в базе, чтобы 25 млн пользователей ничего не заметили: опыт приложения для знакомств

Андрей Годяцкий BLOG

Senior Software Engineer PHP в Appflame

Привет! Меня зовут Андрей Годяцкий и я Senior Software Engineer PHP в украинской продуктовой IT-компании Appflame. В этой статье я хочу рассказать о двух кейсах реиндекса/ремапинга или, как принято в SQL, миграции:

  1. первый — с 20% просадкой по продуктовым метрикам, почему он возник и с какими проблемами мы столкнулись;
  2. второй — как нам удалось сделать реиндекс под нагрузкой без просадок и ускорить сам процесс вдвое.

Статья будет интересна тем, кто работает с ElasticSearch и базами пользователей под большой нагрузкой, где очень важна актуальность информации и ее постоянное обновление. А также тем, у кого есть необходимость в стабильной рабочей базе без просадок/даунтаймов/остановок, чтобы можно было создать желаемую структуру индекса в процессе работы без каких-либо отображений на клиентской части.

Первая практика и проблемы

В этой статье я расскажу о двух кейсах реиндекса в нашем приложении для знакомств Hily. Оно насчитывает около 25 миллионов пользователей в мире и работает на рынках Tier 1Сюда входят страны с высокой покупательной способностью. Они характеризуются наибольшими выплатами, высокой конкуренцией и самым дорогим трафиком.. У нас достаточно сложные запросы на ElasticSearch, чтобы алгоритм смог подобрать максимально релевантных друг другу пользователей, и возникает большая нагрузка на базу. Из графика ниже видно, что на пиках у нас выполняется 4000 операций в секунду.

Графік навантаження на базу

График пиков нагрузки

В какой-то момент возникла продуктовая необходимость изменить структуру данных одной секции и определенных типов данных в ней. Для решения этих задач нам нужно было провести реиндекс.

При запуске первого реиндекса нам нужно было остановить все наши воркеры, которые поставляли данные в ElasticSearch, обновляли и записывали туда новую информацию. Поэтому мы столкнулись с такими проблемами:

  • если существующий пользователь обновлял свою информацию, его score не изменялся и алгоритм не перестраивался на поиск/подбор релевантных пользователей в соответствии с новой информацией;
  • новые пользователи не появлялись в базе и не получали желаемую активность (их профили не показывались другим пользователям и т.п.);
  • активность концентрировалась на определенных пользователях и не распределялась на других;
  • Курс Python.
    Python дозволяє тобі не тільки розробляти сайти та займатись аналітикою даних, а ще й будувати алгоритми, тестувати програми та навіть створювати штучні інтелекти. Стань різноплановим фахівцем!
    Дійзнайтеся більше
  • возник риск обрыва операции и появления неконсистентных данных.

В результате такой операции мы получили просадку около 20% практически по всем продуктовым метрикам, выросли дубликаты действий (ивент, повторявшийся несколько раз из-за того, что временно не обновлялись данные в ElasticSearch), появился риск потерять некоторых клиентов: пользователь зашел, не увидел релевантных пользователей, не получил желаемой активности, вышел и удалил приложение.

Была еще одна проблема: мы не знали, сколько времени понадобится, чтобы провести реиндекс на проде. На проде у нас большая база — около 25 миллионов пользователей, а на стейджеТестовая среда маленькая — 3 миллиона.

Если на стейдже мы запустили реиндекс и он состоялся через пять минут, то на проде этот процесс занял около двух часов!

Мы не могли просто взять и стопнуть его, потому что тогда бы у нас получились одни индексы битые с уже переработанной структурой, а другие — со старой структурой. У нас была бы каша, которую нужно бы «расхлебывать» повторным запуском операции реиндекса.

Когда завершился процесс реиндекса, все воркеры снова заработали и данные начали обновляться. Но эти два часа остались с просадкой. Со временем все процессы возобновились и в течение нескольких часов мы догнали все метрики по пользователям.

После того, как у нас произошла просадка, появился вопрос: как нам в будущем провести реиндекс без просадок?

Решение сложностей шаг за шагом и второй реиндекс

Мы нашли для себя такое решение: создать копию индекса с новой структуройДалее — новый индекс и перелить в него все данные из начального индекса со старой структуройДалее — старый индекс, при этом дублировать все операции CUDcreate, update, delete в новый индекс. После завершения процесса реиндекса весь трафик в моменте переключить из старого индекса на новый.

Я написал скрипт, который занимался всем этим процессом: создал новый индекс и команды для ElasticSearch, который должен был переливать данные из старого индекса в новый, параллельно изменяя/обновляя их структуру в соответствии с продуктовыми потребностями.

Таким образом мы получали данные из старого индекса в новом и с новой структурой. Но что делать с данными, прилетающими в старый индекс, но уже перемещенными операцией реиндекса? Для решения такой задачи пришло решение дублирования операций CUD в новый индекс. Такая схема позволила нам работать без остановки воркеров на CUD и смогла сохранить максимальную актуальность данных в процессе реиндекса.

Когда ElasticSearch закончил процесс перелива данных из старого индекса в новый, мы получили абсолютно валидные данные в обеих версиях и ничего не потеряли. В этот момент мы выполнили команду переключения alias. Система начала работать с новым индексом, и все запросы CRUDcreate, read, update, delete уже шли сюда.

Если раньше во время первого реиндекса операции «обновить/вставить/удалить» были приостановлены и вообще не состоялись (происходило только получение данных), то в процессе с новым индексом все операции выполнялись во время процесса реиндекса.

Для новых и существующих пользователей все работало так, как нужно. Если во время реиндекса существующий пользователь получал активность, менял свои данные — алгоритм получал всю информацию и учитывал ее.

Таким образом во время второго реиндекса мы смогли сохранить актуальность данных и релевантность выдачи пользователей.

Но мы решили пойти дальше и подумали: как мы можем оптимизировать скорость реиндекса?

В ElasticSearch есть возможность конфигурировать (Slicing), сколько процессов реиндекса он запустит для того, чтобы переливать данные из старого индекса в новый. Мы нарезали больше процессов, благодаря чему скорость увеличилась и переливание данных произошло не за два часа, а за час.

Как избежать конфликта версий?

В ElasticSearch есть понятие версий документа. Например, если пользователь зарегистрировался в нашем приложении, создается документ с версией 1. Этот документ содержит всю информацию, которую ввел пользователь (имя, возраст, предпочтения и т.п.). Если этот пользователь обновил или добавил информацию, создается документ с версией 2, 3 и т.д.

В момент переливания (реиндекса) мы могли столкнуться с конфликтом версий — это когда ElasticSearch пытается вставить документ более старой версии (например, 4), а в базе уже существует новая версия (5). Это может произойти тогда, когда мы дублируем все процессы в новый индекс.

Поскольку конфликт версий обрывает процесс реиндекса, выбрасывая ошибку, то нам следует избегать таких случаев, так как процесс нужно будет начинать сначала.

Математика та статистика для Data Science.
Курс, на якому ви навчитеся проводити статистичний аналіз даних за допомогою Python та розвинете математичне мислення для розв'язання реальних завдань Data Science.
Більше про курс

Для решения этого вопроса мы переключили опцию conflicts в значение proceed, что позволило продолжить процесс без прерывания, игнорируя этот конфликт. Для нас игнорирование никак не отразилось на актуальности данных, так как в новом документе была вся необходимая актуальная информация.

Когда мы перелили все данные из старого индекса в новый и полностью переключились в работе на него, старый индекс остался неактивным.

Мы проверили, чтобы продуктовые метрики были в норме, чтобы не было никаких просадок после перелива и никаких проблем с новым индексом, после чего удалили старый индекс.

Смысл переключаться назад на старый индекс и сохранять его есть только тогда, когда операция реиндекса не состоялась и этот процесс оборвался по какой-то технической причине.    

Мониторинг

До начала и в процессе второго реиндекса мы следили за:

  • продуктовыми метриками;
  • мониторами по нашему железу (как работают наши серверы, все ли окей у них по процессору, памяти и т.п.);
  • мониторами по самой машине ElasticSearch (как они нагружены, как чувствуют себя ноды, как вообще живет этот кластер).

Наша бэкенд-команда следила за этими мониторами в момент реиндекса, чтобы в случае возникновения проблемы отключить процесс, понять, что это за проблема, и быстро пофиксить ее. Мониторы очень помогают нам держать наше приложение в нормальном рабочем режиме.

Тестовая среда

Наши девопсы подняли отдельный сервер, на котором они развернули ElasticSearch со всей базой. Это была полностью настроенная тестовая среда, похожая на наш бэкенд на проде — тот, на котором у нас сейчас работает приложение.

Я написал скрипты, которые нагружали ElasticSearch, имитируя операции CRUD, подобные проду, на нашу тестовую среду. Таким образом мы создали нагрузку, схожую с продакшен-средой.

В это время под этой нагрузкой я запустил процесс реиндекса. Он прошел прекрасно. На этом этапе мы еще поймали пару нюансов и ошибок, которые пофиксили. Эта тестовая среда дала нам понимание, что мы можем спокойно выкатывать все на продакшен.

Я не могу сказать, что это привычный для нас подход, мы такие операции делаем очень редко. Это недешевое удовольствие — нужно на время арендовать большие мощные серверы, развернуть и настроить там среду. Но именно благодаря такому тестированию можно понять, какую оптимизацию получишь на продакшене, поймать пару неявных багов и убедиться, что можно ехать на прод, ведь система четко работает даже под нагрузкой.

Здесь ключевой момент в нагрузке. Дело в том, что на своих локальных компьютерах и даже на обычных тестовых средах мы не можем создать такую ​​сильную нагрузку — у них нет такой мощности, чтобы выдерживать такие тяжелые условия. До этого я не слышал и не видел, чтобы в компаниях создавалась отдельная среда для тестирования под нагрузкой. Это был классный опыт.

Запуск на проде и результаты

Мы запускали скрипт в то время, когда у нас наименьшая загрузка на наших серверах: для нас это 12 часов дня по киевскому времени. Когда происходил второй реиндекс было очень классно наблюдать, что все бизнес-метрики идут ровно, что наши пользователи используют приложение, не замечая, что у нас что-то происходит, что для них все выглядит так же, как и раньше.

Ну и процесс произошел в два раза быстрее: мы совершили реиндекс за час, при этом никаких просадок метрик не получили. Все было тихо, классно, чисто.

Три главных совета

Сейчас, сравнивая первый и второй реиндекс, я мог бы поделиться несколькими советами.

Не делать то, что не нужно

Если перед вами стоит сложная задача, это еще не значит, что вызов нужно принять. Возможно, есть другие, более простые решения, а может, этот сложный путь вообще надуманный, ненужный и не сделав этот шаг вы ничего не потеряете и наоборот сэкономите кучу ресурсов. Ваши потраченные усилия должны быть оправданы полученным результатом. Убежден, что это касается всего: вас лично или бизнеса, в котором вы работаете.

Тестировать все, что тестируется

Бывает так, что покрытие тестами (smoke, acсeptance, unit, integration, manual, automation и т.п.) — недостаточное, и реальную картинку можно увидеть только под нагрузкой, подобной реальной среде.

Очень круто, если есть возможность сделать тестовую среду, приближенную к проду, и на ней погонять сложные операции. Не проводить тест и исправлять ошибки после их проявления на проде часто получается в разы дороже.

Остановиться, подумать и несколько раз проиграть ситуацию еще до того, как она произойдет

Очень вероятно, что у вас появится решение проще или исчезнет необходимость выполнения такой задачи, потому что найдется другое решение. В таком случае вы прислушаетесь к нашему первому совету 🙂 Также вы сможете учесть конфликт версий, подумать, как можно оптимизировать скорость реиндекса и что еще можно сделать более эффективно.


Поделитесь, пожалуйста, своим опытом: как вы проводите реиндекс? Также было бы интересно узнать, как у вас происходит тестирование нагруженных систем и сложных операций до того, как вы залили код в прод. Есть ли у вас тестовая среда, и как вы понимаете, что все пройдет отлично?

If you have found a spelling error, please, notify us by selecting that text and pressing Ctrl+Enter.

Курс Python.
Python дозволяє тобі не тільки розробляти сайти та займатись аналітикою даних, а ще й будувати алгоритми, тестувати програми та навіть створювати штучні інтелекти. Стань різноплановим фахівцем!
Дійзнайтеся більше

Этот материал – не редакционный, это – личное мнение его автора. Редакция может не разделять это мнение.

Топ-5 самых популярных блогеров февраля

Всего просмотровВсего просмотров
229
#1
Всего просмотровВсего просмотров
229
Всего просмотровВсего просмотров
209
#2
Всего просмотровВсего просмотров
209
QA в CodeGeeks Solutions
Всего просмотровВсего просмотров
156
#3
Всего просмотровВсего просмотров
156
Senior Project Manager at Nemesis
Всего просмотровВсего просмотров
99
#4
Всего просмотровВсего просмотров
99
Software Architect at Devlify
Всего просмотровВсего просмотров
95
#5
Всего просмотровВсего просмотров
95
Рейтинг блогеров

Ваша жалоба отправлена модератору

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: