그냥 기억하기 싫어서 기록하는 블로그

Elasticsearch의 성능을 위해 데이터를 한 건 한 건 처리하는 것이 아닌 bulk를 이용하여 한 번에 처리하는 경우가 많습니다.
bulk를 사용하여 많은 양의 데이터를 Elasticsearch에 저장할 경우 분명 HTTP 요청은 정상적으로 끝이 났는데 데이터가 저장이 안 되는 경우가 발생할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 Elasticsearch로 보낸 HTTP의 Response는 200이라는 정상적인 값을 리턴을 하기 때문에 문제를 찾기가 어려운데요. 이럴 때는 Response의 state code를 보는 것이 아라 Response의 body의 내용을 볼 필요가 있습니다.

문제 해결방법

해당 문제를 해결하는 방법은 2가지 방법이 있습니다.

1. 한번에 요청하는 bulk의 사이즈를 줄인다 : 만약 자원의 부족으로 thread 설정이 불가능한 경우 한번에 처리하는 bulk의 개수를 줄여서 해당 문제를 해결할 수 있습니다.
2. thread_pool의 wrtie queue size를 늘린다 : http request connect를 통한 부하를 줄이는 것이 더 중요한 경우 1번 방법을 사용할 수 없습니다. 그런 경우 thread가 처리할 수 있는 자원이 있을 때 2번 방법을 통하여 한번에 처리할 수 있는 bulk의 양을 늘려서 문제를 해결할 수 있습니다.

모든 상황에 만족하는 문제 해결은 없습니다. 본인의 환경에 맞는 문제 해결 방법을 찾고 해당 방법을 적용하는 것을 추천드립니다.

아래는 2번 방법을 통해 한번에 처리할 수 있는 bulk의 양을 늘리는 방법에 대해 정리하였습니다.

설정 변경하기

Elasticsearch 디렉토리 위치에 config/elasticsearch.yml파일에 다음과 같은 설정 값을 추가하고 Elasticsearch를 재시작합니다.

thread_pool.write.queue_size: 2000
thread_pool.write.size: 16

설정을 진행하자가 문제가 발생한 경우

만약 다음과 같은 메시지가 발생한 다면 thread_pool.write.size의 값을 13보다 작은 값으로 설정하세요.

java.lang.IllegalArgumentException: Failed to parse value [16] for setting [thread_pool.write.size] must be <= 13

설정값의 의미

• thread_pool.write.size : write를 수행하는 스레드 풀의 스레드 수
• thread_pool.write.queue_size : write를 할 때 사용되는 스레드 풀의 큐 크기
• thread_pool.search.size : search를 수행하는 스레드 풀의 스레드 수
• thread_pool.search.queue_size : earch를 할 때 사용되는 스레드 풀의 큐 크기

마지막으로

thread에 대한 설정은 노드의 리소스 스펙에 한계가 있기 때문에 어느 정도 설정 값 튜닝을 했음에도 불구하고 더 이상의 성능 향상이 없을 경우 노드의 Scale up을 고려하는 것을 추천드립니다.