【携程旅行网  吴晓刚】

上周有用户在社区发了一例Kibana读取超时的问题：question#2319 。周末找时间帮其调查了下，发现某些较新的ES版本和Kibana搭配，会产生意想不到的缓慢问题。 考虑到这个问题比较普遍，因此在这里总结一下问题的根源和解决办法，希望用到问题版本的用户不要踩到坑。

首先问题的现象在上面的问题链接里有描述，简而言之就是对于一个硬件配置比较高的集群，每天写入一个20亿左右数据的索引，通过kibana的discovery面板查看数据会一直超时。即使时间范围放到最近半小时，超时依旧，有些蹊跷。

周末拿到用户给的测试账号，登陆集群看了下状态。 从机器的硬件配置，集群和索引的配置看，没找到什么特别不对劲的地方。然而点击到Discovery面板，的确数据显示不出来。  集群监控数据看，并没有其他用户在做查询，cpu利用率和集群负载都比较低。因此初步可以判定，就是查询本身比较缓慢所致。

对于诊断查询缓慢问题，我通常的做法，就是将对应面板下的查询拷贝出来，在Kibana Dev Console里手动执行，然后再加上"profile"：true选项，看看查询是如何解析和执行的。对应的查询形如下面这样：

{
  "profile": true,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "query_string": {
            "analyze_wildcard": true,
            "query": "*"
          }
        },
        {
          "range": {
            "@timestamp": {
              "gte": "now-1h",
              "lte": "now",
              "format": "epoch_millis"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

因为用户query框什么都没有输入，因此默认查询串被Kibana设置为*， 然后根据选择的时间范围加了一个range查询。  profile的输出让我稍微有些吃惊，其中 query_string的里的*居然被解析成非常复杂的DisjunctionMaxQuery，主要查询耗时都在这里了。

{
                    "type": "DisjunctionMaxQuery",
                    "description": "(ConstantScore(_field_names:remote_addr.keyword) | ConstantScore(_field_names:geoip.country_isocode) | ConstantScore(_field_names:geoip.country_name.keyword) | ConstantScore(_field_names:via) | ConstantScore(_field_names:domain.keyword) | ConstantScore(_field_names:request_method.keyword) | ConstantScore(_field_names:protocol) | ConstantScore(_field_names:xff.keyword) | ConstantScore(_field_names:host) | ConstantScore(_field_names:geoip.city_name.keyword) | ConstantScore(_field_names:client_ip) | ConstantScore(_field_names:host.keyword) | ConstantScore(_field_names:geoip.longitude) | ConstantScore(_field_names:geoip.subdivision_name.keyword) | ConstantScore(_field_names:geoip.country_code) | ConstantScore(_field_names:upstream_addr.keyword) | ConstantScore(_field_names:@version.keyword) | ConstantScore(_field_names:request_uri) | ConstantScore(_field_names:tags) | ConstantScore(_field_names:idc_tag) | ConstantScore(_field_names:size) | ConstantScore(_field_names:http_referer) | ConstantScore(_field_names:message.keyword) | ConstantScore(_field_names:domain) | ConstantScore(_field_names:geoip.latitude) | ConstantScore(_field_names:xff) | ConstantScore(_field_names:protocol.keyword) | ConstantScore(_field_names:geoip.country_code.keyword) | ConstantScore(_field_names:status) | ConstantScore(_field_names:upstream_addr) | ConstantScore(_field_names:http_referer.keyword) | ConstantScore(_field_names:tags.keyword) | ConstantScore(_field_names:client_ip.keyword) | ConstantScore(_field_names:request_method) | ConstantScore(_field_names:upstream_status) | ConstantScore(_field_names:request_time) | ConstantScore(_field_names:geoip.location) | ConstantScore(_field_names:@version) | ConstantScore(_field_names:geoip.country_name) | ConstantScore(_field_names:user_agent) | ConstantScore(_field_names:idc_tag.keyword) | ConstantScore(_field_names:remote_addr) | ConstantScore(_field_names:geoip.country_isocode.keyword) | ConstantScore(_field_names:geoip.city_name) | ConstantScore(_field_names:via.keyword) | ConstantScore(_field_names:message) | ConstantScore(_field_names:user_agent.keyword) | ConstantScore(_field_names:request_uri.keyword) | ConstantScore(_field_names:@timestamp) | ConstantScore(_field_names:upstream_response_time) | ConstantScore(_field_names:geoip.subdivision_name))",
                    "time": "5535.127008ms",
                    "time_in_nanos": 5535127008

也就是说， ES将只含一个*的query_string query解析成了针对mapping里能找到的所有字段的field:*查询，然后合并所有的查询结果。  可想而知，对于比较大，字段比较多的索引这个查询是非常耗时的。而我对于*的认知，是其应该被rewrite成一个match_all query即可，这样几乎没有什么开销。

为什么会这样？ 查询了一下ES官方关于Query String Query的文档，其中的default_field和all_fields起到了一定作用:  elasticsearch/reference/5.5/query-dsl-query-string-query.html

default_field

The default field for query terms if no prefix field is specified. Defaults to the index.query.default_field index settings, which in turn defaults to _all.

all_fields

Perform the query on all fields detected in the mapping that can be queried. Will be used by default when the _all field is disabled and no default_field is specified (either in the index settings or in the request body) and no fields are specified.

根据解释，查询的时候可以带一个default_field选项，其默认值为索引级别设置index.query.default_field，如果这个设置没有设置，则默认为_all。  但一般用户索引日志的时候，都会关掉_all字段，用于节省磁盘空间，提升索引速率。那么这时候default_field是什么呢？  答案是all_fields，也就是ES会将查询转换为对所有字段的查询。

为了验证这个是问题所在，我在索引里加了一个default_field的设置，随意挑选了一个字段。 果然问题就解决了，discovery面板渲染速度快了差不多有10倍。

但仔细想想，这也只是绕过了问题。 问题的根源，为什么*不被rewrite成match_all呢？ 

这时候想到我们自己生产的集群似乎没有这个问题，于是用我们自己的集群测试了一下,*果然是正常解析成match_all了。 于是对比了一下集群ES的版本，我们正常工作的是5.3.2，用户的集群是5.5.0。

接下来，我想找到这些版本之间，ES对于query string的解析源码层面做了什么改动。经过一番探查，找到了下面这个变更历史:

可以看到，在pull/23433里，为了修复一个foo:*解析歧义的问题，对于field为空，类似光一个*的Query string查询，不再被解析成match_all了，而是扩展成全部字段的DisjunctionMaxQuery查询。 由此Kibana默认的*，会引起非常严重的性能问题。

这个问题会影响5.4和5.5两个小版本的ES/Kibana。

顺着这个issue里的链接摸下去，找到了对应Kibana相关问题讨论:issues#12097，以及对应的修复: pull/13047，修复版本默认发出的查询串是match all。

修复的版本则是5.5.2及5.6.0， 因此有用到5.4.0到5.5.1之间版本的ELK用户一定要安排升级！