日均5亿查询量的京东到家订单中心，为什么舍MySQL用ES?
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然而在线上真实场景中，线上大部分查询流量也来源于热点数据，所以用备集群来承载这些热点数据的查询，而备集群也慢慢演变成一个热数据集群。之前的主集群存储的是全量数据，用该集群来支撑剩余较小部分的查询流量，这部分查询主要是需要搜索全量订单的特殊场景查询以及订单中心系统内部查询等，而主集群也慢慢演变成一个冷数据集群。 同时备集群增加一键降级到主集群的功能，两个集群地位同等重要，但都可以各自降级到另一个集群。双写策略也优化为：假设有AB集群，正常同步方式写主(A集群)异步方式写备(B集群)。A集群发生异常时，同步写B集群(主)，异步写A集群(备)。  二、ES订单数据的同步方案MySQL数据同步到ES中，大致总结可以分为两种方案： 方案1：监听MySQL的Binlog，分析Binlog将数据同步到ES集群中。
方案2：直接通过ES API将数据写入到ES集群中。
考虑到订单系统ES服务的业务特殊性，对于订单数据的实时性较高，显然监听Binlog的方式相当于异步同步，有可能会产生较大的延时性。且方案1实质上跟方案2类似，但又引入了新的系统，维护成本也增高。所以订单中心ES采用了直接通过ES API写入订单数据的方式，该方式简洁灵活，能够很好的满足订单中心数据同步到ES的需求。 由于ES订单数据的同步采用的是在业务中写入的方式，当新建或更新文档发生异常时，如果重试势必会影响业务正常操作的响应时间。 所以每次业务操作只更新一次ES，如果发生错误或者异常，在数据库中插入一条补救任务，有Worker任务会实时地扫这些数据，以数据库订单数据为基准来再次更新ES数据。通过此种补偿机制，来保证ES数据与数据库订单数据的最终一致性。 三、遇到的一些坑1、实时性要求高的查询走DB 对于ES写入机制的有了解的同学可能会知道，新增的文档会被收集到Indexing Buffer，然后写入到文件系统缓存中，到了文件系统缓存中就可以像其他的文件一样被索引到。 然而默认情况文档从Indexing Buffer到文件系统缓存(即Refresh操作)是每秒分片自动刷新，所以这就是我们说ES是近实时搜索而非实时的原因：文档的变化并不是立即对搜索可见，但会在一秒之内变为可见。 当前订单系统ES采用的是默认Refresh配置，故对于那些订单数据实时性比较高的业务，直接走数据库查询，保证数据的准确性。  2、避免深分页查询 ES集群的分页查询支持from和size参数，查询的时候，每个分片必须构造一个长度为from+size的优先队列，然后回传到网关节点，网关节点再对这些优先队列进行排序找到正确的size个文档。 假设在一个有6个主分片的索引中，from为10000，size为10，每个分片必须产生10010个结果，在网关节点中汇聚合并60060个结果，最终找到符合要求的10个文档。 由此可见，当from足够大的时候，就算不发生OOM，也会影响到CPU和带宽等，从而影响到整个集群的性能。所以应该避免深分页查询，尽量不去使用。 3、FieldData与Doc Values FieldData 线上查询出现偶尔超时的情况，通过调试查询语句，定位到是跟排序有关系。排序在es1.x版本使用的是FieldData结构，FieldData占用的是JVM Heap内存，JVM内存是有限，对于FieldData Cache会设定一个阈值。 如果空间不足时，使用最久未使用(LRU)算法移除FieldData，同时加载新的FieldData Cache，加载的过程需要消耗系统资源，且耗时很大。所以导致这个查询的响应时间暴涨，甚至影响整个集群的性能。针对这种问题，解决方式是采用Doc Values。 Doc Values Doc Values是一种列式的数据存储结构，跟FieldData很类似，但其存储位置是在Lucene文件中，即不会占用JVM Heap。随着ES版本的迭代，Doc Values比FieldData更加稳定，Doc Values在2.x起为默认设置。 四、总结架构的快速迭代源于业务的快速发展，正是由于近几年到家业务的高速发展，订单中心的架构也不断优化升级。而架构方案没有最好的，只有最合适的，相信再过几年，订单中心的架构又将是另一个面貌，但吞吐量更大，性能更好，稳定性更强，将是订单中心系统永远的追求。 【编辑推荐】
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