概述

SkyWalking 是一个开源的可观测性平台，用于收集、分析、聚合和可视化服务和云原生基础设施的数据。SkyWalking 提供了一种简单的方法，即使在云之间也能保持对分布式系统的清晰视图。它是一个现代的 APM，专门为云原生、基于容器的分布式系统设计。

SkyWalking 涵盖了云原生世界中所有的可观测性需求，包括：

• Tracing: SkyWalking 原生数据格式，以及 v1 和 v2 格式的 Zipkin 跟踪都得到支持。
• Metrics: SkyWalking 支持成熟的指标格式，包括原生计量格式、OTEL 指标格式和 Telegraf 格式。SkyWalking 与服务网格平台（通常为 Istio 和 Envoy）集成，将可观测性构建到数据平面或控制平面。此外，SkyWalking 原生代理可以在指标模式下运行，从而显著提升性能。
• Logging: 包括从磁盘收集或通过网络收集的日志。原生代理可以自动将追踪上下文与日志绑定，或使用 SkyWalking 通过文本内容绑定追踪和日志。
• Profiling: Profiling 是一种强大的工具，帮助开发者从代码行角度理解应用程序的性能。SkyWalking 提供了内置于原生语言代理和独立的 eBPF 代理的剖析功能。
• Event: 事件是一种特殊类型的数据，用于记录系统中的重要时刻，例如版本升级、配置变更等。将事件与指标关联有助于解释指标中的峰值或谷值，将事件与追踪和日志关联有助于排查根本原因。

更详细的信息请大家移步 Skywalking 官方网站。

测试环境

本篇使用的 Skywalking 版本是 10.2.0 ，需要 Java 11/17/21。

Easyearch 使用的版本是 1.14.1，需要开启 Elastic 兼容模式，具体操作参考文档 。

生成 Java 密钥库文件

使用如下命令将 Easysearch 的 CA 证书（ca.crt）导入到一个新的 Java 密钥库文件（es_keystore.jks）中，以便 SkyWalking 能够信任由该 CA 颁发的所有证书。生产环境中使用请替换命令中的密码。

keytool -import -v -trustcacerts -file ca.crt -keystore es_keystore.jks -keypass changeit -storepass changeit

修改配置文件

SkyWalking 后端服务配置文件为 config/application.yml，这也是与 Easyearch 集成时需要修改的文件。Skywalking 与 Easyearch 集成有两种通信方式：http 或 https。http 方式非常简单，留给大家自行探索。本篇采用 https 方式，这也是 Easysearch 初始化后默认对外服务的协议。

拷贝上面生成的密钥库文件到 Skywalking 的 home 目录下，修改 application.yml 的 storage 部分

storage:
  selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch}
  banyandb:
    # Since 10.2.0, the banyandb configuration is separated to an independent configuration file: `bydb.yaml`.
  elasticsearch:
    namespace: ${SW_NAMESPACE:""}
    clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:es1.infini.cloud:9200}
    protocol: ${SW_STORAGE_ES_HTTP_PROTOCOL:"https"}
    connectTimeout: ${SW_STORAGE_ES_CONNECT_TIMEOUT:3000}
    socketTimeout: ${SW_STORAGE_ES_SOCKET_TIMEOUT:30000}
    responseTimeout: ${SW_STORAGE_ES_RESPONSE_TIMEOUT:15000}
    numHttpClientThread: ${SW_STORAGE_ES_NUM_HTTP_CLIENT_THREAD:0}
    user: ${SW_ES_USER:"admin"}
    password: ${SW_ES_PASSWORD:"infiniyyds@2025"}
    trustStorePath: ${SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PATH:"../es_keystore.jks"}
    trustStorePass: ${SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PASS:"changeit"}

注意 clusterNodes 配置的是域名，需要在 Skywalking 的主机上用 /etc/hosts 解析成具体的地址，如果有多个 Easysearch 节点，可以用逗号分隔。

启动

确保 Easysearch 启动完毕后，再启动 Skywalking。正常启动完成后，可访问 Skywalking 服务页面，默认端口 8080。

正常连接后，Skywalking 会在 Easysearch 中创建很多 sw 开头的索引。

OK，服务集成就到此完毕，后续我们将探索更多的 APM 内容。

关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

官网文档：https://docs.infinilabs.com/easysearch

作者：杨帆，极限科技（INFINI Labs）高级解决方案架构师、《老杨玩搜索》栏目 B 站 UP 主，拥有十余年金融行业服务工作经验，熟悉 Linux、数据库、网络等领域。目前主要从事 Easysearch、Elasticsearch 等搜索引擎的技术支持工作，服务国内私有化部署的客户。

概述

Easysearch 2.0.0 正式版带来了显著的性能提升和优化改进。通过与上一个稳定版本 1.15.6 的全面对比测试，我们使用 esrally 基准测试工具在 append-no-conflicts 场景下进行了深入的性能评估。测试结果表明，2.0.0 版本在索引性能、查询延迟、内存管理等核心指标上都实现了突破性改进。

核心性能提升

1. 索引性能更加稳定

写入效率提升 12.81%

Easysearch 2.0.0 索引性能表现更加稳定：

• 累计索引 CPU 时间（所有主分片）：从 225.1 分钟缩短至 196.3 分钟，减少 28.8 分钟（-12.81%）
• 索引吞吐量：
  • 平均吞吐量从 180,868 docs/s 提升至 190,712 docs/s（+5.44%）
  • 最大吞吐量从 198,184 docs/s 提升至 220,460 docs/s（+11.24%）
  • 最小吞吐量从 164,263 docs/s 提升至 178,961 docs/s（+8.95%）

累计索引 CPU 时间的减少，表明 2.0.0 版本在索引操作上更加高效，CPU 利用率更优。这意味着在相同硬件条件下，Easysearch 2.0.0 能够更快地完成数据摄入任务，对于需要处理大规模数据写入的场景具有重要意义。

2. Refresh 和 Flush 耗时缩短

Refresh 和 Flush 性能大幅改善

在 Elasticsearch/Easysearch 中，Refresh 和 Flush 操作对写入性能有直接影响。2.0.0 版本在这两个关键操作上实现了重大优化：

Refresh 性能提升 54.46%

• 累计刷新时间：从 9.14 分钟降至 4.16 分钟
• 中位刷新时间：减少 61.86%（从 0.133 分钟降至 0.051 分钟）
• 最大刷新时间：减少 65.62%（从 1.12 分钟降至 0.39 分钟）

Flush 性能提升 40%

• 累计刷盘时间：从 12.57 分钟降至 7.54 分钟
• 中位刷盘时间：减少 57.57%
• 最大刷盘时间：减少 31.93%

这些优化使得 Easysearch 2.0.0 能够更高效地将数据持久化到磁盘，同时减少对写入操作的阻塞。

3. 垃圾回收（GC）性能优化

GC 效率显著提升

• Young GC 次数：从 525 次降至 426 次，减少 18.86%
• Young GC 时间：从 16.547 秒降至 15.985 秒，减少 3.40%
• Old GC：两个版本均无 Old GC 发生，内存管理健康

更少的 GC 次数意味着：

• 应用程序 STW（Stop-The-World）暂停更少
• 更稳定的查询响应时间
• 更好的系统吞吐量

查询性能提升

1. 基础查询延迟降低

多类型查询性能全面提升

2. 排序查询性能飞跃

时间戳排序查询优化高达 97%

Easysearch 2.0.0 在排序查询场景下实现了令人瞩目的性能突破：

降序排序（desc_sort_timestamp）

• 50 分位延迟：从 516.07ms 降至 98.89ms（-80.84%）
• 90 分位延迟：从 544.84ms 降至 123.59ms（-77.32%）
• 99 分位延迟：从 603.14ms 降至 139.93ms（-76.80%）

升序排序 + After 分页（asc_sort_with_after_timestamp）

• 50 分位延迟：从 1272.58ms 降至 33.56ms（-97.36%）
• 90 分位延迟：从 1386.92ms 降至 37.25ms（-97.31%）
• 99 分位延迟：从 1474.98ms 降至 38.11ms（-97.42%）

Force Merge 后的排序查询

在强制合并为单段后，排序查询性能更加出色：

降序排序（force-merge-1-seg）

• 50 分位延迟：从 131,617ms 降至 115.01ms（-99.91%）
• 这一改进相当于从 2 分钟以上降至 0.1 秒！

升序 + After 分页（force-merge-1-seg）

• 50 分位延迟：从 1387.01ms 降至 132.42ms（-90.45%）
• 90 分位延迟：从 1509.03ms 降至 159.05ms（-89.46%）

3. 聚合查询性能提升

hourly_agg 聚合查询优化

• 50 分位延迟：从 4192.57ms 降至 3866.07ms（-7.79%）
• 90 分位延迟：从 4303.51ms 降至 4053.80ms（-5.80%）
• 99 分位延迟：从 4475.32ms 降至 4269.91ms（-4.59%）

4. Scroll 查询性能改进

大数据量遍历场景优化

• 50 分位延迟：从 6511.65ms 降至 4623.87ms（-28.99%）
• 90 分位延迟：从 6881.70ms 降至 5972.79ms（-13.21%）
• 平均吞吐量：从 24.192 pages/s 提升至 24.485 pages/s（+1.21%）

5. 高百分位延迟大幅改善

极端场景下的稳定性提升

在衡量系统稳定性的高百分位延迟指标上，2.0.0 版本表现卓越：

这意味着即使在最坏的情况下，2.0.0 版本也能提供更加稳定和可预测的性能表现。

范围查询性能提升

200s-in-range 和 400s-in-range 查询优化

• 200s-in-range：

  • 50 分位延迟降低 15.60%
  • 吞吐量提升 1.20%
• 400s-in-range：
  • 50 分位延迟降低 8.44%
  • 吞吐量提升 0.23%

存储优化

磁盘空间使用更高效

• 存储大小：从 19.51 GB 降至 19.14 GB（-1.93%）
• 段数量：从 43 个增至 50 个（+16.28%）

虽然段数量略有增加，但总存储空间仍然减少，说明数据压缩和存储效率得到了提升。

Merge 策略调整

合并操作的权衡

需要注意的是，2.0.0 版本在 Merge 方面有以下变化：

• Merge 次数从 184 次增至 192 次（+4.35%）
• Merge 限流时间从 9.53 分钟增至 11.17 分钟（+17.20%）

这是为了平衡写入性能和查询性能所做的策略调整。用户可以根据实际场景需求，通过以下参数进行优化：

{
  "index.merge.scheduler.max_thread_count": "1",
  "index.merge.policy.max_merged_segment": "5gb"
}

技术架构改进

1. 段数据结构优化

通过将段元数据从堆内存迁移到堆外内存，Easysearch 2.0.0 实现了：

• 更低的 JVM 堆压力
• 更少的 GC 频率
• 更稳定的内存使用模式
• 更好的大数据集支持能力

2. 查询缓存优化

排序查询性能的巨大提升表明 2.0.0 版本可能在以下方面进行了优化：

• 改进的 Doc Values 访问机制
• 优化的排序算法
• 更高效的分页实现
• 智能的查询结果缓存

3. I/O 优化

Refresh 和 Flush 时间的大幅减少说明：

• 改进了磁盘 I/O 调度策略
• 优化了文件系统操作
• 可能引入了更高效的批量写入机制

适用场景

Easysearch 2.0.0 的性能提升使其在以下场景中表现更加出色：

1. 大规模日志与事件流处理

• 更高的写入吞吐量（+11.24% 峰值）
• 更低的索引延迟
• 适合 APM、日志分析、安全监控等场景

2. 时序数据存储与分析

• 时间戳排序查询性能提升高达 97%
• 适合 IoT、监控指标、金融交易数据等场景

3. 全文搜索应用

• 多类型查询延迟降低 10-30%
• 高并发场景下更稳定的响应时间
• 适合电商搜索、内容管理系统等场景

4. 实时分析与 Dashboard

• 聚合查询性能提升 5-8%
• 更低的极端延迟，用户体验更好
• 适合实时报表、业务 BI 等场景

5. 大数据量遍历与导出

• Scroll 查询延迟降低 29%
• 适合数据迁移、全量导出等场景

升级建议

兼容性

Easysearch 2.0.0 与 1.15.6 在 API 层面保持兼容，但建议：

1. 测试环境验证：先在测试环境进行充分验证
2. 配置审查：检查 Merge 相关配置是否需要调整
3. 监控指标：升级后密切关注 GC、内存、延迟等指标
4. 滚动升级：生产环境建议采用滚动升级方式

性能测试环境

本次测试使用 esrally 基准测试工具，测试配置如下：

• 测试场景：append-no-conflicts
• 测试时间：
  • Baseline (1.15.6): 2025-11-14
  • Contender (2.0.0): 2025-11-21
• 部署方式：External（独立部署）
• CPU 绑定：使用 taskset 绑定 Easysearch 进程 0 到 15 cpu
• JVM 配置：-Xms16g -Xmx16g

总结

Easysearch 2.0.0 版本在性能方面取得了全面提升：

• 索引性能提升 12.81%
• 查询延迟降低 10-97%（不同场景）
• 内存使用优化 100%（堆内段数据）
• GC 频率降低 18.86%
• Refresh 性能提升 54.46%
• Flush 性能提升 40%
• 高百分位延迟改善 43-70%

这些改进使得 Easysearch 2.0.0 成为一个更加高效、稳定和可靠的搜索与分析引擎，特别适合处理大规模数据和实时查询场景。无论是日志分析、时序数据处理，还是全文搜索应用，2.0.0 版本都能提供更优秀的性能表现。

我们强烈建议用户升级到 Easysearch 2.0.0，以获得这些显著的性能提升和更好的使用体验。

关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

• 官网: https://easysearch.cn
• 文档: https://docs.infinilabs.com/easysearch/main

作者：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。
原文：https://infinilabs.cn/blog/2025/easysearch-2.0.0-performance-improvements/