一、ES高可用方案

ES双中心主备集群架构

全平台所有体系的会员总量是十多亿。在这么大的数据体量下，业务线的查询维度也比较复杂。有的业务线基于手机号，有的基于微信unionid，也有的基于艺龙卡号等查询会员信息。这么大的数据量，又有这么多的查询维度，基于此，选择ES用来存储统一会员关系。ES集群在整个会员系统架构中非常重要，ES集群保证高可用，如下图所示：

当ES集群有一个节点宕机了，会将其他节点对应的Replica Shard升级为Primary Shard，继续提供服务。但即使是这样，还远远不够。

例如ES集群都部署在机房A，现在机房A突然断电了，怎么办？例如服务器硬件故障，ES集群大部分机器宕机了，怎么办？或者突然有个非常热门的抢购秒杀活动，带来了一波非常大的流量，直接把ES集群打死了，怎么办？

面对这些情况，让运维兄弟冲到机房去解决？这个非常不现实，因为会员系统直接影响全公司所有业务线的下单主流程，故障恢复的时间必须非常短，如果需要运维人工介入，那这个时间就太长了，是绝对不能容忍的。那ES的高可用如何做呢？方案是ES双中心主备集群架构。

假如有两个机房，分别是机房A和机房B。把ES主集群部署在机房A，把ES备集群部署在机房B。会员系统的读写都在ES主集群，通过MQ将数据同步到ES备集群。此时，如果ES主集群崩了，通过统一配置，将会员系统的读写切到机房B的ES备集群上，这样即使ES主集群挂了，也能在很短的时间内实现故障转移，确保会员系统的稳定运行。

最后，等ES主集群故障恢复后，打开开关，将故障期间的数据同步到ES主集群，等数据同步一致后，再将会员系统的读写切到ES主集群。如下图所示：

ES流量隔离三集群架构

双中心ES主备集群升级版一定要对调用方进行优先级分类，实施更精细的隔离、熔断、降级、限流策略。首先，梳理了所有调用方，分出两大类请求类型。第一类是跟用户的下单主流程密切相关的请求，这类请求非常重要，应该高优先级保障。第二类是营销活动相关的，这类请求有个特点，请求量很大，TPS很高，但不影响下单主流程。

基于此，构建了一个ES集群，专门用来应对高TPS的营销秒杀类请求，这样就跟ES主集群隔离开来，不会因为某个营销活动的流量冲击而影响用户的下单主流程。如下图所示：

ES集群深度优化提升

ES负载不合理，热点问题严重。ES主集群一共有几十个节点，有的节点上部署的shard数偏多，有的节点部署的shard数很少，导致某些服务器的负载很高，每到流量高峰期，就经常预警。

ES线程池的大小设置得太高，导致CPU飙高。我们知道，设置ES的threadpool，一般将线程数设置为服务器的CPU核数，即使ES的查询压力很大，需要增加线程数，那最好也不要超过“cpu core * 3 / 2 + 1”。如果设置的线程数过多，会导致CPU在多个线程上下文之间频繁来回切换，浪费大量CPU资源。

shard分配的内存太大，100G，导致查询变慢。我们知道，ES的索引要合理分配shard数，要控制一个shard的内存大小在50G以内。如果一个shard分配的内存过大，会导致查询变慢，耗时增加，严重拖累性能。

string类型的字段设置了双字段，既是text，又是keyword，导致存储容量增大了一倍。会员信息的查询不需要关联度打分，直接根据keyword查询就行，所以完全可以将text字段去掉，这样就能节省很大一部分存储空间，提升性能。

ES查询，使用filter，不使用query。因为query会对搜索结果进行相关度算分，比较耗CPU，而会员信息的查询是不需要算分的，这部分的性能损耗完全可以避免。

节约ES算力，将ES的搜索结果排序放在会员系统的JVM内存中进行。

增加routing key。我们知道，一次ES查询，会将请求分发给所有shard，等所有shard返回结果后再聚合数据，最后将结果返回给调用方。如果我们事先已经知道数据分布在哪些shard上，那么就可以减少大量不必要的请求，提升查询性能。

二、会员Redis缓存方案

在更新ES数据时，加一个2秒的Redis分布式并发锁，为了保证缓存数据的一致性，接着再删除Redis中该会员的缓存数据。如果此时有请求来查询数据，先获取分布式锁，发现该会员ID已经上锁了，说明ES刚刚更新的数据尚未生效，那么此时查询完数据后就不更新Redis缓存了，直接返回，这样就避免了缓存数据的不一致问题。如下图所示：

上述方案，乍一看似乎没什么问题了，但仔细分析，还是有可能导致缓存数据的不一致。例如，在更新请求加分布式锁之前，恰好有一个查询请求获取分布式锁，而此时是没有锁的，所以它可以继续更新缓存。

但就在他更新缓存之前，线程block了，此时更新请求来了，加了分布式锁，并删除了缓存。当更新请求完成操作后，查询请求的线程活过来了，此时它再执行更新缓存，就把脏数据写到缓存中了。发现没有？主要的问题症结就在于“删除缓存”和“更新缓存”发生了并发冲突，只要将它们互斥，就能解决问题。如下图所示：

Redis双中心多集群架构

关于Redis集群的高可用，我们采用了双中心多集群的模式。在机房A和机房B各部署一套Redis集群。更新缓存数据时，双写，只有两个机房的Redis集群都写成功了，才返回成功。查询缓存数据时，机房内就近查询，降低延时。这样，即使机房A整体故障，机房B还能提供完整的会员服务。

三、MySQL和ES主备集群方案

会员主库的数据源，双写数据到ES，如下所示：

如果dal组件故障或MySQL数据库挂了，可以把读写切到ES，等MySQL恢复了，再把数据同步到MySQL，最后把读写再切回到MySQL数据库。如下图所示：