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：

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

1写多读少的场景，比如日志和监控场景。
2
3

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。

1# 创建索引zstdtest 压缩等级为 3
2PUT zstdtest
3{
4    "settings": {
5      "index": {
6        "codec": "jd_zstd"
7      }
8    }
9}
10
11# 创建索引zstdtest_6 压缩等级为 3
12PUT zstdtest_6
13{
14    "settings": {
15      "index": {
16        "codec": "jd_zstd_6"
17      }
18    }
19}
20
21

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:

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；

1 "_source": {
2   "enabled": false
3 }
4
5

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。

1# 为了节省篇幅部分文件省略      
2## lz4压缩算法索引testlz4    0 号分片
3total 2.4G
4-rw-r--r-- 1 admin admin 1.2K Nov 16 16:19 _32.fdm
5-rw-r--r-- 1 admin admin 1.3G Nov 16 16:19 _32.fdt
6-rw-r--r-- 1 admin admin  76K Nov 16 16:19 _32.fdx
7-rw-r--r-- 1 admin admin  85M Nov 16 16:21 _32.kdd
8-rw-r--r-- 1 admin admin 149M Nov 16 16:21 _32_Lucene80_0.dvd
9.........................................
10-rw-r--r-- 1 admin admin  401 Nov 16 16:21 segments_b
11-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Oct 16 16:05 write.lock
12
13## best_compression压缩算法索引 testbestcompression   0 号分片
14total 1.9G
15-rw-r--r-- 1 admin admin  287 Nov 16 17:01 _2b.fdm
16-rw-r--r-- 1 admin admin 781M Nov 16 17:01 _2b.fdt
17-rw-r--r-- 1 admin admin  17K Nov 16 17:01 _2b.fdx
18-rw-r--r-- 1 admin admin  85M Nov 16 17:03 _2b.kdd
19-rw-r--r-- 1 admin admin 148M Nov 16 17:03 _2b_Lucene80_0.dvd
20.........................................
21-rw-r--r-- 1 admin admin  401 Nov 16 17:03 segments_a
22-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Oct 16 16:27 write.lock
23
24## zstd压缩等级为3 索引testzstd3   0 号分片
25total 1.9G
26-rw-r--r-- 1 admin admin  286 Nov 16 17:26 _8e.fdm
27-rw-r--r-- 1 admin admin 758M Nov 16 17:26 _8e.fdt
28-rw-r--r-- 1 admin admin  15K Nov 16 17:26 _8e.fdx
29-rw-r--r-- 1 admin admin  84M Nov 16 17:29 _8e.kdd
30-rw-r--r-- 1 admin admin 148M Nov 16 17:29 _8e_Lucene80_0.dvd
31-rw-r--r-- 1 admin admin 3.5K Nov 16 17:29 
32.........................................
33-rw-r--r-- 1 admin admin  402 Nov 16 17:29 segments_9
34-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Nov 15 16:50 write.lock
35
36## zstd压缩等级为6 索引testzstd6   0 号分片
37total 1.9G
38-rw-r--r-- 1 admin admin  286 Nov 16 16:56 _29.fdm
39-rw-r--r-- 1 admin admin 742M Nov 16 16:56 _29.fdt
40-rw-r--r-- 1 admin admin 9.8K Nov 16 16:56 _29.fdx
41-rw-r--r-- 1 admin admin  86M Nov 16 16:58 _29.kdd
42-rw-r--r-- 1 admin admin 148M Nov 16 16:58 _29_Lucene80_0.dvd
43.........................................
44-rw-r--r-- 1 admin admin  412 Nov 16 16:58 segments_a
45-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Oct 16 16:04 write.lock
46
47## zstd压缩等级为9 索引testzstd9      0 号分片
48total 1.9G
49-rw-r--r-- 1 admin admin  286 Nov 16 17:21 _gp.fdm
50-rw-r--r-- 1 admin admin 738M Nov 16 17:21 _gp.fdt
51-rw-r--r-- 1 admin admin  13K Nov 16 17:21 _gp.fdx
52-rw-r--r-- 1 admin admin  85M Nov 16 17:23 _gp.kdd
53-rw-r--r-- 1 admin admin 149M Nov 16 17:23 _gp_Lucene80_0.dvd
54.........................................
55-rw-r--r-- 1 admin admin  402 Nov 16 17:23 segments_8
56-rw-r--r-- 1 admin admin    0 Nov 15 16:50 write.lock
57
58

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.

1# zstd_jni版本 1.5.5-1
2api "com.github.luben:zstd-jni:${versions.zstd_jni}"
3
4

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.

1org.elasticsearch.index.codec.custom.ZstdCodec
2
3

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

1grant codeBase "${codebase.zstd-jni}" {
2  permission java.lang.RuntimePermission "loadLibrary.*";
3  permission java.lang.RuntimePermission "libzstd.*";
4};
5
6

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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