1 前言

在《ElasticSearch降本增效常见的方法》一文中曾提到过zstd压缩算法[1]，一步一个脚印我们终于在京东ES上线支持了zstd；我觉得促使目标完成主要以下几点原因：

1. Elastic官方原因：zstd压缩算法没有在Elastic官方的开发计划中；Elastic的licenes变更，很多功能使用受限

2. ES产品竞争力：提升京东ES产品在业界的竞争力，两大云友商和其他大厂都在陆续支持，在对外比拼的时候，我们需要提升我们这方面的能力

3. 信创大背景：我们需要对开源组件有更好的自主管控和建设能力

4. 京东零售ES与云ES产品融合：有更好的机会去打磨我们的ES内核

5. 降本增效：ztsd压缩算法，能够在降低存储成本的前提下，保证性能几乎不受损，写入性能还有所提升

2 测试结果

测试集群配置：4c8g; 3个数据节点；
测试索引设置：3主分片1副本
测试数据mapping: keyword字段14个,geo_point字段3个,integer字段2个,text字段1个,date字段：2个,ip类型字段1个,boolean字段1个

在考虑到读写性能和压缩比均衡的情况下，我们推荐使用jd_zstd(压缩等级3):

• jd_zstd(压缩等级3)写入性能相对于best_compression提升38.46%，相对于lz提升5.88%；

• jd_zstd(压缩等级3)存储相对于lz4节省24%，与best_compression基本持平，单位写的gb实际是要比best_compression的存储量小。

下表为es6.8.23版本,在cpu压测到100%时，不通压缩算法下ES的bulk、termquery、rangequery、matchquery等TPS以及压缩比测试结果：

压缩算法	bulk	termquery	rangequery	matchquery	数据存储大小（580W条文档）segment forcemerge为1个	压缩率，基准为lz(ES默认为lz压缩算法)
lz4	34K	7.7K	790	450	13gb	-
best_compression	26K	4.7K	780	430	10gb	76.9%
jd_zstd(压缩等级3)	36K	5.4K	790	450	10gb	76.9%
jd_zstd(压缩等级6)	32K	5.6K	790	460	9.8gb	75.38%
jd_zstd(压缩等级9)	25K	5.5K	790	450	9.8gb	75.38%

注意⚠️：测试数据仅供参考，实际情况与用户数据有关

3 适用场景

写多读少的场景，比如日志和监控场景。

4 使用方法

云上ES等待上线后,可以进行申请

目前我们暂时只在内部泰山零售ES上线，支持7.X和6.8.23版本；后续会在云舰ES和公有云ES上线，由于licenes的限制，我们将只推出6.8.23版本。

Q1: 如何申请？
**A1:**内部用户：之前在泰山平台申请的杰斯ES，如果使用的是7.X和6.8.23，可以选择版本升级到最新版本。新建集群，直接提工单申请

Q2 ztsd如何使用？
A2:我们在ES中支持两种zstd压缩等级，用户可以根据自己的业务和数据特性选择合适的压缩等级； ES创建索引时指定index.codec:jd_zstd（压缩等级为3）或者jd_zstd_6（压缩等级为6)即可，其余没有其他任何特殊之处。

注意⚠️：index.codec的压缩算法不支持动态修改，必须创建索引时设定好。

# 创建索引zstdtest 压缩等级为 3
PUT zstdtest
{
    "settings": {
      "index": {
        "codec": "jd_zstd"
      }
    }
}

# 创建索引zstdtest_6 压缩等级为 3
PUT zstdtest_6
{
    "settings": {
      "index": {
        "codec": "jd_zstd_6"
      }
    }
}

5 技术实现

首先我们介绍下ES与Lucene的关系；如下图所示，在集群层面：一个ES集群由多个节点组成。数据层面：1个索引是由多个分片组成的，一个分片可以看是一个Lucene实例；一个分片包含多个segement，一个segement即一组数据的最小单元，包含很多的数据文件。

5.1 Lucene文件

lucene[2]的数据文件主要由以下文件组成:

NAME	Extension	Brief Description
Segments File	segments_N	存储已经落盘数据的位移提交点
Lock File	write.lock	锁文件，防止多个 IndexWriters 写同一个文件
Segment Info	.si	存储单个segment的metadata
Compound File	.cfs, .cfe	复合文件主要是为了减少文件描述符；在IndexWriterConfig可以配置是否生成复合索引文件；复合文件实质是索引文件的组合，意思是无论是否设置了使用复合文件，总是先生成非复合索引文件，随后在flush阶段，才将这些文件生成.cfs、.cfe文件，其中.liv、.si所以文件不会被组合到.cfs、.cfe中。
Fields	.fnm	存储有关字段的信息
Field Index	.fdx	指向字段数据的指针；存储了原文数据在原文存储文件中的位置信息，建立起了doc id和原文之间的联系，以支持快速访问和定位
Field Data	.fdt	文档的存储字段
Term Dictionary	.tim	term词典，存储term信息
Term Index	.tip	Term词典的索引
Frequencies	.doc	文档列表，其中包含每个term以及频率
Positions	.pos	存储term在索引中出现位置的位置信息
Payloads	.pay	存储附加的每个位置元数据信息，如字符偏移和用户payloads
Norms	.nvd, .nvm	编码文档和字段的长度以及权重提升因子
Per-Document Values	.dvd, .dvm	编码额外的评分因子或其他每个文档的信息
Term Vector Index	.tvx	矢量数据的索引文件；将偏移量存储到文档数据文件中
Term Vector Data	.tvd	term矢量数据
Live Documents	.liv	有关哪些文档处于存活的信息；当发生标记删除时会产生该文件
Point values	.dii, .dim	保留索引点，如果存在

上述的文件大致可以分为以下几类：

• 行存相关文件：主要包括原文存储文件.fdt和原文索引文件.fdx。用户写入的原始数据都被存储于.fdt，占比是最大的，Lucene在原文存储上支持LZ4和ZIP(best_compression)压缩。在写入数据时，ES把doc原始数据的整个json结构体当做一个string，存储为_source字段，因此原文存储文件.fdt中_source字段占比最大；部分场景为了节省磁盘存储，直接将该字段关闭，数据查询时仍可通过ES的docvalue_fields获取所有字段的值；

 "_source": {
   "enabled": false
 }

注意⚠️：关闭_source后， update, update_by_query, reindex等功能无法正常使用，因此有update等需求的索引不能关闭_source.

• 列存相关文件：.dvd文件，常用于OLAP分析，ES使用列存来支持sorting, aggregations和scripts功能。不同文档Document中的同一列(Field)数据相邻存放，加速列聚合分析性查询。相邻每列类型相同，在存储的时候可以进行统一性的编码优化，提高压缩率，减少存储磁盘空间的占用。ES中字段使用doc_values字为true，即为开启列存储。

• 索引相关文件：主要文件包括字典数据文件.tim和倒排索引.doc文件。ES依靠分词器产生倒排索引，从而具备强大的全文检索能力。索引配置分词器后，将从摄入文档数据中提取分词信息并存储于.tim文件。同一列的分词信息相邻存放，按块组织；.doc文件也被称为"倒排拉链表"，记录每一个词项所关联的文档id列表，实现词项到文档的快速倒排查找。倒排索引也会进行压缩，其压缩算法主要有Frame Of Reference、Roaring Bitmap和fst等。

• 向量数据文件：矢量索引tvx和矢量数据.tvd文件，支持以图搜图，和音频的查找等。通过对摄入实体进行矢量化，然后使用向量搜索算法进行检索。相关向量搜索算法有HNSW[3]，近似向量搜索knn[4];elastic公司在今年5月份左右推出用于人工智能的 Elasticsearch相关性引擎ESRE[5]。

zstd主要压缩为行存储相关文件.fdm、.fdt 和.fdx；如下代码块为压缩文件对比，可以看出在不同的压缩算法中，这几个文件的大小是不同的。

# 为了节省篇幅部分文件省略      
## lz4压缩算法索引testlz4    0 号分片
total 2.4G
-rw-r--r-- 1 admin admin 1.2K Nov 16 16:19 _32.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 1.3G Nov 16 16:19 _32.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin  76K Nov 16 16:19 _32.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  85M Nov 16 16:21 _32.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 149M Nov 16 16:21 _32_Lucene80_0.dvd
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  401 Nov 16 16:21 segments_b
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Oct 16 16:05 write.lock

## best_compression压缩算法索引 testbestcompression   0 号分片
total 1.9G
-rw-r--r-- 1 admin admin  287 Nov 16 17:01 _2b.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 781M Nov 16 17:01 _2b.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin  17K Nov 16 17:01 _2b.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  85M Nov 16 17:03 _2b.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 148M Nov 16 17:03 _2b_Lucene80_0.dvd
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  401 Nov 16 17:03 segments_a
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Oct 16 16:27 write.lock

## zstd压缩等级为3 索引testzstd3   0 号分片
total 1.9G
-rw-r--r-- 1 admin admin  286 Nov 16 17:26 _8e.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 758M Nov 16 17:26 _8e.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin  15K Nov 16 17:26 _8e.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  84M Nov 16 17:29 _8e.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 148M Nov 16 17:29 _8e_Lucene80_0.dvd
-rw-r--r-- 1 admin admin 3.5K Nov 16 17:29 
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  402 Nov 16 17:29 segments_9
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Nov 15 16:50 write.lock

## zstd压缩等级为6 索引testzstd6   0 号分片
total 1.9G
-rw-r--r-- 1 admin admin  286 Nov 16 16:56 _29.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 742M Nov 16 16:56 _29.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin 9.8K Nov 16 16:56 _29.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  86M Nov 16 16:58 _29.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 148M Nov 16 16:58 _29_Lucene80_0.dvd
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  412 Nov 16 16:58 segments_a
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Oct 16 16:04 write.lock

## zstd压缩等级为9 索引testzstd9      0 号分片
total 1.9G
-rw-r--r-- 1 admin admin  286 Nov 16 17:21 _gp.fdm
-rw-r--r-- 1 admin admin 738M Nov 16 17:21 _gp.fdt
-rw-r--r-- 1 admin admin  13K Nov 16 17:21 _gp.fdx
-rw-r--r-- 1 admin admin  85M Nov 16 17:23 _gp.kdd
-rw-r--r-- 1 admin admin 149M Nov 16 17:23 _gp_Lucene80_0.dvd
.........................................
-rw-r--r-- 1 admin admin  402 Nov 16 17:23 segments_8
-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Nov 15 16:50 write.lock

5.2 ES侧实现

理论上来说index.codec支持的压缩算法最好下沉到lucene代码中，目前我们并没有维护lucene代码，因此我们直接ES侧面代码实现。
zstd[1]算法是基于C++实现，而ES是基于java编写，因此借助开源的力量，引入zstd-jni来实现zstd压缩能力.

# zstd_jni版本 1.5.5-1
api "com.github.luben:zstd-jni:${versions.zstd_jni}"

在ES代码中编写自定义的index.codec;扩展CompressionMode压缩模式，自定义实现ZstdCompressor压缩和ZstdDecompressor解压缩方法，可以在这设定zstd的压缩等级以及控制读写数据块大小；最后通过java的spl机制实现加载我们自定义的压缩算法实现类
在server/src/main/resources/META-INF/services/org.apache.lucene.codecs.Codec文件中定义如下.

org.elasticsearch.index.codec.custom.ZstdCodec

注意⚠️：由于ES节点启动的时候，有security检查机制，因此我们需要在server/src/main/resources/org/elasticsearch/bootstrap/security.policy文件中添加代码权限授权策略

grant codeBase "${codebase.zstd-jni}" {
  permission java.lang.RuntimePermission "loadLibrary.*";
  permission java.lang.RuntimePermission "libzstd.*";
};

6 参考文档

[1] https://github.com/facebook/zstd
[2] https://lucene.apache.org/core/8_11_2/core/org/apache/lucene/codecs/lucene87/package-summary.html#package.description
[3] Y. Malkov, D. Yashunin,Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs(2016), IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
[4] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/knn-search.html#approximate-knn
[5] https://mp.weixin.qq.com/s/awxgy9pSgv0lVPTfvzfxBw
[6] https://mp.weixin.qq.com/s/dmJwEpl6CWtv-MLdvR7g

作者：京东科技 杨松柏

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